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CS50.h：哈佛大学CS50课程的头文件（2016年秋季）

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简介：
CS50.h是哈佛大学广受欢迎的计算机科学入门课程CS50的头文件，包含了一系列便捷的函数和工具，旨在帮助学生更高效地学习编程。该文件自2016年秋季学期起成为课程标准组件之一，助力无数学子掌握编程基础与高级概念。 2016年秋季哈佛大学计算机科学入门公开课（CS50课程）的C语言部分使用了从cs50 IDE获取的头文件。

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  • CS50.h：哈佛大学CS50课程的头文件（2016年秋季）
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    CS50.h是哈佛大学广受欢迎的计算机科学入门课程CS50的头文件，包含了一系列便捷的函数和工具，旨在帮助学生更高效地学习编程。该文件自2016年秋季学期起成为课程标准组件之一，助力无数学子掌握编程基础与高级概念。 2016年秋季哈佛大学计算机科学入门公开课（CS50课程）的C语言部分使用了从cs50 IDE获取的头文件。
     
  • CS50：用于完成哈佛大学EdX CS50课程的代码
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    这段内容是为那些希望完成哈佛大学通过EdX平台提供的CS50课程的学生准备的代码资源。它包含了实现课堂作业和项目所需的全部代码文件，帮助学生更高效地学习计算机科学的基础知识与技能。 CS50 是哈佛大学EdX平台上的一门计算机科学课程的配套代码库。这段代码已经上传到了GitHub上，以帮助那些正在学习这门课程的人们。 请遵守本课程中的学术诚信政策，并且不要复制此存储库中的任何内容。“向计算机科学和编程艺术的知识型企业介绍。该课程教学生如何进行算法思考以及有效解决问题。主题包括抽象、算法、数据结构、封装、资源管理、安全性和软件工程。使用的语言有C，Python 和 SQL，另外还有学生根据兴趣选择的语言：HTML, CSS 和 JavaScript（用于Web开发）；Java 或 Swift （用于移动应用开发）或 Lua （用于游戏开发）。这门课程适合社会科学和科学专业的学生，并且最终以一个项目收尾，这个项目专为集中学习人员以及非集中学习人员设计。三分之二的CS50 学生在上课前没有编程经验。 本课程的主要目标是：鼓励学生们探索未知领域而不必担心失败；创造一种密集而共享的学习体验，让所有学生都能参与进来，并且培养一个让学生之间建立联系和互助的社区。”
     
  • 哈佛大学CS50课程问题集（英文版）
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    本英文版资料汇集了哈佛大学广受欢迎的计算机科学导论课程CS50的问题与项目，适合希望深入学习编程和计算原理的学生。 这是从cs50的官网上下载并打包好的资料。
     
  • CS50习题集档案：来自哈佛大学CS50课程的问题集合
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    本档案汇集了哈佛大学广受欢迎的CS50课程中的精选问题，旨在帮助学习者巩固编程知识和技能。 CS50问题集资料库旨在作为哈佛大学CS50课程所有已完成作业的档案。随着课程的进行，我计划定期在这里更新内容！
     
  • CS50课程作业详解
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    本简介详细解析了哈佛大学广受欢迎的CS50课程中的各项作业要求和解决方案，旨在帮助学习者更好地理解和掌握计算机科学的基础知识与技能。 CS50课程作业要求学生完成一系列编程任务，并通过这些任务来掌握计算机科学的基础知识和技术技能。这门课旨在帮助学生建立坚实的编程基础并培养解决问题的能力。每个作业都包含了详细的指导和资源，以确保学生们能够顺利完成各项挑战。在学习过程中，鼓励同学们相互讨论和支持，共同进步。
     
  • CS50-Library
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    CS50-Library是哈佛大学CS50课程官方提供的编程工具包，包含了一系列预定义函数和数据结构，旨在简化开发过程，帮助学生专注于算法设计与问题解决。 哈佛大学的CS50课程团队编写了一个名为“cs50.h”的库文件。这个库是用C语言编写的，因此在C++程序中也可以使用它。然而，我一直在思考，在C++中是否可以利用其特性来创建一个功能相同但性能更优、更容易使用且可维护性更好的版本。 原始的CS50库文档可以在相关资源中找到。现在有了改进后的CS50源代码，我想通过在头文件中重载模板函数的方式来实现我的目标。
     
  • 北京理工大学-2021年秋季《软件工程》课程资源
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    本课程为北京理工大学2021年秋季开设的《软件工程》，旨在培养学生掌握软件开发的理论与实践技能，内容涵盖需求分析、设计模式、项目管理等核心知识。 1. 课件-中文 2. 课件-英文 3. 考题 4. 软工主要知识点—markdown文件
     
  • 2019年秋季哈工大机器学习实验代码.zip
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    这段资料包含了哈尔滨工业大学在2019年秋季学期开设的机器学习课程中的所有实验源代码。它为学生提供了实践机器学习算法和理论的机会，是进行深入学习与研究的重要资源。 人工智能是当今最热门的话题之一，随着计算机技术和互联网技术的迅速发展，对这一领域的研究也达到了一个新的高度。作为一门新兴的技术科学，它专注于模拟和扩展人类智能的研究与应用。 机器学习（Machine Learning）则是其中的一个核心领域，其主要目的是使计算机系统具备类似人的学习能力，并最终实现人工智能的目标。 那么什么是机器学习呢？ 简单来说，它是通过模型假设从训练数据中得出参数的一门学科。利用这些参数可以对新的数据进行预测和分析。 在各行各业的应用实践中，机器学习展现出了巨大的潜力： 互联网领域：语音识别、搜索引擎优化、语言翻译系统开发、垃圾邮件过滤器构建以及自然语言处理等； 生物科学界：基因序列研究与DNA预测模型建立、蛋白质结构解析等任务中发挥关键作用； 自动化产业：人脸识别技术的发展和无人驾驶系统的完善，图像及信号的智能化处理手段也得到了广泛应用； 金融服务业：证券市场趋势分析工具、信用卡诈骗行为监测系统设计等方面的应用越来越广泛； 医疗健康行业：疾病诊断辅助软件研发与流行病爆发预警模型构建等； 刑事侦查领域：潜在犯罪模式识别与预测机制建立以及虚拟智能侦探系统的开发等。 新闻媒体业：个性化新闻推荐引擎的创建，提高用户体验和满意度； 游戏娱乐界：电子竞技战略规划系统、角色扮演游戏中的NPC行为模拟等等。 以上列举的应用表明，在大数据时代背景下，机器学习已成为众多行业不可或缺的数据分析工具。各企业正积极寻求通过有效的数据处理与挖掘技术来获取有价值的信息资源，并以此为依据更好地了解客户需求并指导业务发展方向。
     
  • 2020年秋季哈工大数据结构作业四
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    本作业为哈工大2020年秋季学期数据结构课程第四次作业，涵盖链表、树和图等数据结构的应用与实现问题。 图形结构及其应用探讨了如何利用不同的图形模型来解决实际问题，并分析了这些结构在各种场景下的适用性和效率。通过研究不同类型的图（如有向无环图、树形图等），可以更好地理解数据之间的关系，从而开发出更加高效和准确的应用程序或算法。
     
  • 哈佛大学博弈论课程的PDF教材
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    这本PDF教材是哈佛大学为博弈论课程编写的教学资料，深入浅出地介绍了博弈论的基本概念、理论模型及应用案例，适合对经济学和决策科学感兴趣的读者学习参考。 哈佛大学博弈论教材非常有启发性，是英文版的PDF格式。