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CS61B: 我在UC Berkeley CS61B课程的学习资源

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简介:
本页面提供我在加州大学伯克利分校CS61B(数据结构与面向对象方法)课程中的学习资料和心得分享,旨在帮助同学们更好地理解和掌握相关知识。 我在UCB CS61B 2018Spring课程中的学习材料存放在一个仓库里,文件结构如下: CS61B │ README.md └───hw │ └───lab │ └───project │ └───note │ └───other README.md 文件中包含此存储库的描述。 hw 文件夹内存放了所有作业的解决方案,其中 lab 子文件夹包含了实验部分的解决方案; project 则是项目相关的作业内容。 note 文件夹里有一个markdown文档,里面记录了一些有用的笔记,这些笔记有助于理解课程讲座、家庭作业和实验室的内容。将来我可能会上传详细的纸质手写笔记到pdf文件中或在markdown文件内复制详细的手写笔记。 other 文件夹则存放了讨论会议的相关资料。

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  • CS61B: UC Berkeley CS61B
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    本页面提供我在加州大学伯克利分校CS61B(数据结构与面向对象方法)课程中的学习资料和心得分享,旨在帮助同学们更好地理解和掌握相关知识。 我在UCB CS61B 2018Spring课程中的学习材料存放在一个仓库里,文件结构如下: CS61B │ README.md └───hw │ └───lab │ └───project │ └───note │ └───other README.md 文件中包含此存储库的描述。 hw 文件夹内存放了所有作业的解决方案,其中 lab 子文件夹包含了实验部分的解决方案; project 则是项目相关的作业内容。 note 文件夹里有一个markdown文档,里面记录了一些有用的笔记,这些笔记有助于理解课程讲座、家庭作业和实验室的内容。将来我可能会上传详细的纸质手写笔记到pdf文件中或在markdown文件内复制详细的手写笔记。 other 文件夹则存放了讨论会议的相关资料。
  • CS61B数据结构:CS61B作业、实验室和项目合集
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    本页面汇集了我在UC Berkeley CS61B数据结构课程中的所有作业、实验和个人项目的总结与代码,供学习参考。 这是我的CS61B 数据结构课程中完成的作业、实验和项目的集合。
  • BearTP: UC Berkeley CS168 项目 2
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    BearTP是UC伯克利CS168课程中的一个学生项目,致力于开发高效的数据传输协议,优化网络性能和用户体验。 “BearTP”是加州大学伯克利分校计算机科学课程CS168的一部分,该项目专注于网络编程和分布式系统的设计与实现。学生需要设计并构建一个高效且可靠的传输协议,涉及TCP/IP套接字编程、错误检测与恢复机制、流量控制以及拥塞控制等核心概念。“BearTP”项目在技术实现、性能及文档质量方面均获得满分100分。 Python作为一种高级语言,在网络应用开发中广受欢迎。它以其简洁明了的语法和丰富的库支持著称,使得“sender.py”文件能够展示出使用Python进行网络通信的实际代码操作,包括创建套接字、连接到远程服务器以及发送与接收数据等环节。在实现BearTP时,学生可能运用以下关键知识点: 1. **TCP套接字编程**:通过Python中的socket模块支持的面向连接和可靠的数据传输服务(如TCP)来构建网络通信。 2. **错误检测与恢复机制**:利用校验和或循环冗余校验(CRC)技术,确保在数据传输过程中能够及时发现并纠正可能发生的错误。 3. **流量控制**:通过滑动窗口协议防止发送方过快地向接收端发送数据,从而避免网络拥塞的发生。 4. **拥塞控制**:采用慢启动、拥塞避免等机制来调整发送速率以适应当前的网络状况。 5. **多线程/异步I/O技术的应用**:借助Python提供的threading模块或asyncio库实现并发处理能力,提高程序效率。 6. **协议设计与报文格式定义**:自定义BearTP的数据包结构包含头部信息和数据部分,用于传输控制信息及用户数据。 7. **异常处理机制的建立**:编写代码以应对网络中断、超时等情形,并进行相应的错误恢复策略制定。 8. **性能优化措施实施**:通过减少不必要的网络交互或合理设置缓冲区大小等方式提升程序运行效率,达到满分标准。 9. **日志记录与调试功能增加**:加入追踪程序状态的日志系统以帮助问题诊断和解决。 通过对“sender.py”文件的深入分析,可以理解BearTP项目的设计理念及其实现细节。这对于学习网络编程及分布式系统的同学来说是一份宝贵的参考资料,并且也能够检验个人在Python网络编程方面的实际应用能力。
  • BearMaps:UC Berkeley CS 61BWeb地图应用项目
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    BearMaps是由加州大学伯克利分校CS 61B课程开发的一款在线地图应用程序,旨在帮助学生通过实践深化对数据结构和算法的理解。 熊图来自UC Berkeley的CS 61B课程中的Web地图应用程序项目。
  • Geotools时整理中文
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    本简介提供了一份在学习开源地理工具库Geotools过程中整理而成的中文参考资料。该文档旨在帮助更多对该技术感兴趣的开发者和研究者更顺畅地入门与进阶,减少语言障碍带来的困扰。 我在学习geotools的过程中整理了一些中文资料,并在我的新浪博客上分享了关于GIS的flex、js、android、ios的相关资源,欢迎下载一起学习。此外,我还建立了一个名为291301205的GIS群,在我的新浪博客中可以找到这些信息。因为需要积分才能下载资源,所以我设置了1分的要求,请大家谅解。
  • C#中PID实现及简介博客中
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    本资源提供了一个关于在C#编程语言中实现PID控制算法的详细教程和源代码。通过访问我的个人博客,您可以深入理解PID控制器的工作原理,并掌握其在.NET环境下的具体应用方法。 PID控制器是一种广泛应用在自动化领域的控制算法,其主要作用是确保系统能够稳定地运行于设定值附近。C#作为一种通用编程语言,在实现PID控制方面也表现出色。这里提供了一份用C#编写的PID控制器的源代码,对希望学习和理解PID控制原理的技术人员来说极具参考价值。 一个典型的PID控制器由比例(P)、积分(I)以及微分(D)三个组成部分构成。这三个部分通过综合运算来调整系统的输出,以减少系统误差。具体而言,比例项反映了当前误差的大小;积分项则考虑了过去所有误差的累积效果;而微分项则是基于未来可能产生的误差趋势进行预测性的补偿。 在C#中实现PID控制器时通常需要包含以下核心要素: 1. **初始化设置**:使用前需指定P、I和D增益(Kp, Ki, Kd)以及其它参数,如采样时间与积分限幅等。 2. **计算控制输出**:根据当前误差值及先前的状态信息来分别处理这三个部分,并最终得出所需的控制输出信号。 3. **误差分析**: - 比例项(P)直接将误差乘以Kp; - 积分项(I)通过累积历史上的所有误差并乘以Ki获得结果; - 微分项(D)则是基于误差的变化率,然后乘以Kd。 4. **防积分饱和**:为了避免由于长时间的积分作用导致输出过大或过小的情况发生,通常会设定一个上限值来限制积分效果。 5. **死区处理**:有时为了防止频繁的小幅度调整,在一定范围内设置“不动作”区域(即误差较小时控制信号不变)以提高系统的稳定性。 6. **参数调优**:PID控制器的性能很大程度上依赖于正确的参数选择。可以通过Ziegler-Nichols法、手动试错或自动优化算法等方法找到最优配置方案。 在一些WPF项目中,可能会集成一个用户界面来展示控制过程中的实时数据和效果,并允许用户通过界面直接调整PID参数以观察系统响应的变化情况。这对于深入了解PID控制器的工作原理及其调试非常有帮助。 这份C# PID控制器的源代码不仅提供了算法的具体实现方式,还为用户提供了一个实验和学习的理想环境,从而加深对PID控制机制的理解并将其应用于实际项目中。无论是新手还是经验丰富的工程师都能从中获益匪浅,并进一步提升自己的理论知识与编程技巧。
  • PLC设计与 PLC相关
    优质
    本课程旨在通过系统讲解和实践操作,帮助学生掌握PLC(可编程逻辑控制器)的基本原理及其应用。涵盖广泛的PLC理论知识、程序编写技巧以及项目实战案例,并提供丰富的在线学习材料和支持资源,助力学员深入理解和运用PLC技术,在自动化控制领域中大展身手。 洗衣机的工作流程包括进水、洗衣、排水和脱水四个步骤。在半自动洗衣机中,这四个过程需要通过相应的按钮开关来手动控制。而在全自动洗衣机中,这些过程可以自动依次运行,直到完成整个洗涤程序为止。
  • 深度料.zip
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    本资源包包含深度学习领域的全面课程材料,适合初学者与进阶者使用,涵盖神经网络、卷积网络等核心概念,并提供实战项目指导。 深度学习进阶课件包含代码,可在课件文件夹下的html文件中查看内容及相应的效果图。
  • 深度PPT
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    本资料为深度学习课程配套PPT,涵盖神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络等核心内容,适合初学者和进阶者学习使用。 深度学习的PPT包含多个资源。
  • Yolov5记录
    优质
    简介:本专栏详细记录了作者从入门到精通Yolov5模型的学习历程,涵盖理论知识、实践操作及项目应用,旨在为深度学习爱好者提供实用的学习路径和经验分享。 学习Yolov5的全过程包括下载Yolov5、准备数据集、进行标注、训练模型以及推理的过程。