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JPS 2011算法译文学习笔记部分

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简介：
这段简介是关于JPS（Jump Point Search）算法在2011年的研究和应用的学习总结与翻译心得，适合对路径规划算法感兴趣的读者参考。 JPS 2011算法的学习笔记整理了部分内容。这些笔记总结了我对该算法的理解和个人学习过程中的关键点。希望对其他研究或学习这一主题的人有所帮助。

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  • JPS 2011算法译文学习笔记部分
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    这段简介是关于JPS（Jump Point Search）算法在2011年的研究和应用的学习总结与翻译心得，适合对路径规划算法感兴趣的读者参考。 JPS 2011算法的学习笔记整理了部分内容。这些笔记总结了我对该算法的理解和个人学习过程中的关键点。希望对其他研究或学习这一主题的人有所帮助。
     
  • 统计学习方法笔记（包含部分算法的Matlab代码）
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    本笔记涵盖了《统计学习方法》一书中的核心概念与算法，并附有部分关键算法的Matlab实现代码。适合深入理解和实践应用。 参考李航的《统计学习方法》，结合自己的理解和部分相关代码编写而成。如有不当之处，请大家指正。作为一名新手，希望能得到各位的帮助与指导。
     
  • 算法学习笔记_刁瑞
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    《算法学习笔记》是由刁瑞编写的个人学习总结集，记录了作者在深入研究算法过程中的心得与体会，适合计算机专业学生及编程爱好者参考阅读。 本书介绍了多种常见的算法，涵盖了排序、哈希基础算法以及无约束优化、插值与拟合等数值计算方法。书中不仅讲解了这些算法的内容，还结合作者对数学背景及应用场景的理解，帮助读者更好地把握核心思想。此外，本书避免了应试教育式的灌输式教学方式，旨在激发读者的兴趣并拓宽其视野。例如，在介绍哈希时，详细说明了如何将哈希的原理应用于相似性搜索和负载均衡等问题；在讲解高斯消去法时，则深入探讨了相关的数学理论及编程实现技巧，并展示了该方法解决大规模稀疏线性方程组的实际应用案例等。
     
  • [示例]编译原理学习笔记·文法构建
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    编译原理学习笔记·文法构建：本系列文章旨在通过一系列简洁明了的学习笔记，深入浅出地讲解编译原理中的文法构建部分。从基础概念到复杂应用案例，帮助读者全面理解并掌握相关知识。适合计算机科学及相关领域的学生和工程师阅读参考。 对于文章中的例子来说，关于构造文法的补充更为详细。与网上的讲义不同的是，后者往往只有枯燥乏味的文字描述而缺乏详细的推导过程。这里则提供了部分推导过程的动画演示，使得内容更加直观易懂。
     
  • 《算法导论》学习笔记.pdf
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    本PDF文档是《算法导论》课程的学习笔记，涵盖了书中核心概念、重要算法及其分析方法，适合于深入理解与复习。 《算法导论》学习笔记 本资源涵盖了《算法导论》的学习内容，包括基础知识、分析方法、函数增长以及递归式等方面。 一、算法基础概念 算法是将输入转换为输出的一系列步骤集合，目的是为了高效使用计算机的有限资源来解决实际问题中的计算难题。在学习过程中需掌握循环不变式的三个性质：初始化、保持和终止，这些性质对于证明递归过程的有效性至关重要。同时要熟悉伪代码规范，包括缩进规则、条件语句结构以及数组元素访问方式等。 二、算法分析 算法分析是对所需资源进行预测的过程，通常关注最坏情况下的运行时间作为性能评估的上限标准。分治法是一种将问题划分为更小规模子问题的方法，在每一层递归中包含分解、解决和合并三个阶段来构建最终解决方案。 三、函数的增长速度描述 对算法效率进行量化时常用到渐进符号，如大O表示法用来给出上界估计；Θ表示精确界限；Ω则代表下限。此外还有o和ω分别用于非紧确的上限与下限表述。 四、递归式解析技巧 通过建立等式或不等式来定义函数值的方式称为递归关系，解决这类问题常用到代换法（先猜测解的形式再验证）、递归树方法（以图形化方式直观展示每次迭代的成本）和主定理（适用于特定类型的分治算法）。这些技术帮助我们理解和优化复杂度较高的计算过程。 本笔记旨在为读者提供深入理解《算法导论》中核心概念及技巧的指导。
     
  • 《算法导论》学习心得笔记
    优质
    这本《算法导论》的学习心得笔记汇集了我在深入研读该书过程中的思考与总结，包含对复杂概念的理解、代码实现及优化建议等内容。 《算法导论》学习笔记包含详细的板书，非常有价值。
     
  • 算法学习笔记（晴神宝典）
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    《算法学习笔记（晴神宝典）》是一本详细记录了作者在学习计算机科学中核心领域——算法过程中的心得和技巧的手册。书中不仅涵盖了基础算法，还包括进阶内容与实战案例分析，非常适合不同水平的学习者参考使用。 本书涵盖了大部分基础经典算法，适合考研机试、PAT学习以及CCF的CSP考试和其他类似算法考试的需求。对于准备考研初试数据结构科目的学生来说也非常有帮助。此外，任何想要学习经典算法的读者都能从中获得许多知识。另外还有配套书籍《算法笔记上机训练实战指南》可供参考。
     
  • K-近邻(KNN)算法学习笔记
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    本笔记详细记录了对K-近邻(KNN)算法的学习过程，涵盖算法原理、实现方法及应用场景分析，适合数据挖掘和机器学习爱好者参考。 K近邻算法（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种基础的机器学习方法，主要用于分类与回归任务。其基本思想是基于实例的学习，在训练数据集中找到与新样本最相似的数据点来做出预测。 1. **训练集**：首先需要一个带有标签的样本集合作为训练数据，每个样本都有与其对应的特征及类别。 2. **距离度量**：KNN通常使用欧氏距离衡量两个对象之间的差异。也可以根据具体情况选择其他类型的度量标准，如曼哈顿距离或余弦相似性等。 3. **确定K值**：K代表考虑最近邻的数量大小。较大的K能减少噪声干扰但可能使分类过于简单；较小的K则可能导致过拟合问题。一般情况下，会选择一个较低整数值（例如3或5），并通过交叉验证来优化这一参数的选择。 4. **分类决策**：新样本将被赋予其最近邻中出现最频繁类别的标签。如果有多个类别频率相同，则可以采用随机选择、加权投票或者减小K值的方法确定唯一类别。 5. **实现方式**： - 线性扫描方法，即计算所有数据点之间的距离并排序后选取最近的邻居进行分类。 - 利用KD树等高效的数据结构来加速搜索过程。KD树是一种针对多维空间设计的二叉树模型，有助于减少不必要的距离计算次数。 6. **维度灾难**：在高维环境中，随着特征数量增加，各点间距离趋于一致化，“维度灾难”现象开始显现。此时可采用PCA或LLE等降维技术来缓解问题。 尽管KNN算法概念简单且直观易懂，在实际操作中仍需注意其计算复杂度和内存消耗方面的问题。对于大规模数据集而言，优化策略的选择至关重要。 综上所述，K近邻算法适用于处理小规模低维度的数据，并通过选择合适的距离测量方式、高效搜索结构以及调整参数等手段来提高性能表现。
     
  • JDBC学习笔记 JDBC学习笔记
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    本笔记汇集了对Java数据库连接(JDBC)技术的学习心得与实践经验，旨在帮助初学者快速掌握JDBC的基础知识和高级特性。 JDBC 是 Java 语言访问数据库的一套接口集合，在本质上是调用者（程序员）与实现者（数据库厂商）之间的协议。由数据库厂商提供的驱动程序实现了 JDBC API，使得开发人员可以使用纯Java的方式连接并操作数据库。 ODBC 则是一种基于C语言的数据库访问接口，而JDBC 可以视为 Java 版本的 ODBC。JDBC 的特性包括高度一致性和简单性（常用的接口只有4、5个）。 在 JDBC 中有两个主要包：java.sql 和 javax.sql。 - **java.sql** 包含了用于基本数据库编程服务的类和接口，如生成连接、执行语句以及准备语句和运行批处理查询等。此外还包括一些高级功能，例如批处理更新、事务隔离及可滚动结果集等。 - **javax.sql** 提供了更多的高级操作接口与类，比如为连接管理、分布式事务和旧式连接提供更好的抽象，并引入容器管理的连接池、行集等功能。 以下是 JDBC 中几个重要的 API 说明： - `java.sql.Connection`：代表特定数据库的会话。能够通过 getMetaData 方法获取关于支持的 SQL 语法、存储过程及功能的信息。 - `java.sql.Driver`：每个驱动程序类都需要实现此接口，同时每一个数据库驱动应当提供一个实现了 Driver 接口的具体类。 - `java.sql.DriverManager`（Class）：管理一组 JDBC 驱动的基本服务。作为初始化的一部分，它会尝试加载在 jdbc.drivers 系统属性中引用的驱动程序。 - `java.sql.Statement`：用于执行静态 SQL 语句并返回其生成的结果对象。 - `java.sql.PreparedStatement`：继承自 Statement 接口，表示预编译过的 SQL 语句的对象。可以高效地多次使用该对象来执行相同的语句。 - `java.sql.CallableStatement`：用来访问数据库中的存储过程，并提供指定输入/输出参数的方法。 - `java.sql.ResultSet`：代表查询返回的数据库结果集。 - `java.sql.ResultSetMetaData`：用于获取 ResultSet 对象中列的信息。