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算法竞赛路线图,提供最全面的算法学习指南!

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简介:
算法·进阶石(algorithm-stone)—— 助你步步攀登算法巅峰! 本项目是由公众号《ACM算法日常》精心策划并整理的算法学习路径。使用方法如下:首先,请下载本项目;其次,通过鼠标点击下方提供的图片,将能够打开一个SVG文件。随后,按照SVG文件中设计的过渡动画,从上到下、从左到右依次进行刷题练习。过渡顺序经过精心编排,旨在有效降低做题的难度梯度;第三,建议您使用Visual Studio Code的LeetCode插件进行编程练习;最后,请将完成的题目存储至您的用户目录中,这样您就能解锁并显示相应的译文。 提示:点击SVG文件中的译文链接,即可将其跳转至译文页面。 此外,我们还提供了一份小众题路线图(进度10%)、树路线图(进度100%)以及动态规划路线图(进度40%)等LeetCode路线图合集。链表路线图(进度10%)和并查集路线图(进度10%)也已备好。同时,我们还为您准备了Codeforces路线图(进度1%)。为了方便您的开发体验,我们提供了详细的开发环境安装指南和开发说明文档。这些信息均可在Leetcode规划模块中查阅。项目包含中文名称、英文名称、译文数量以及整理人等信息。

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客服
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  • Algorithm-Stone: 线
    优质
    《Algorithm-Stone》是一本专为算法竞赛设计的指南书,提供从基础到高级的全面学习路径,助你掌握编程技巧和解题策略。 算法·进阶石(algorithm-stone)- 进击的每一步! 本项目是公众号《ACM算法日常》整理的一个算法学习路线图。 使用说明: 1. 叉取本项目; 2. 使用鼠标单击下面的图片,会打开一个SVG文件。按照SVG文件中从上到下、从左往右的顺序刷题,过渡顺序经过精心编排,以减少做题难度。 3. 使用VSCode 的LeetCode插件进行练习; 4. 将已完成题目放置在用户目录里,可以点亮对应的译文。 提示:点击SVG 文件中的“译文”链接可跳转至相关页面。目前提供的路线图包括: - Leetcode 路线图合集 - 小众题路线图(进度10%) - 树路线图(进度100%) - 动态规划路线图(进度40%) - 链表路线图(进度10%) - 并查集路线图(进度10%) - Codeforces 路线图(进度1%) 详细的开发说明和模块信息参考Leetcode 规划。
  • Python线
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    本《Python全面学习指南路线图》旨在为初学者提供系统化的学习路径,涵盖语言基础、数据结构、网络编程等多个方面,助力掌握Python核心技能。 Python完整学习路线图以思维导图模式呈现,参考自Github。详情请参阅Github。
  • 机器实战.docx
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    《机器学习竞赛实战算法》是一份详细解析如何在机器学习比赛中运用各类高效算法的手册。通过实例讲解,帮助读者掌握从数据预处理到模型优化的一系列技巧与策略。 机器学习算法竞赛实战.docx 这篇文章主要介绍了如何在实际的比赛中应用机器学习算法,包括了从数据预处理到模型选择、评估以及优化的全过程,并分享了一些比赛中的经验与技巧。通过阅读此文档,读者可以更好地理解如何将理论知识应用于实践中,提高自己在机器学习领域的竞争力。
  • MATLAB智能
    优质
    《MATLAB智能算法超全学习指南》是一本全面介绍如何使用MATLAB进行智能算法设计与实现的技术书籍。书中涵盖遗传算法、神经网络及模糊逻辑等多种智能计算方法,旨在帮助读者掌握利用MATLAB开发复杂系统模型的技巧和策略。 通过阅读《MATLAB智能算法超级学习手册》并结合书中的源码进行实践练习,可以加深对各种算法的理解。
  • Tapestry
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    本指南详尽介绍了Tapestry框架的核心概念、开发技巧及最佳实践,旨在帮助开发者快速掌握并高效运用该技术。 这是一份非常不错的Tapestry入门手册,通过安装教程的学习后,可以基本熟练使用Tapestry,并大幅提高开发效率。这份资料是迄今为止最全面的Tapestry学习教程之一,非常适合初学者参考。
  • 智能车常见及制作
    优质
    本书提供了一套全面且实用的指导,涵盖了智能车竞赛中常用的各种算法和技术,并提供了详细的制作指南和实例解析。适合参赛者和爱好者参考学习。 关于智能车竞赛的参考资料虽部分已略显陈旧,但其中的思想依然具有较高的参考价值。以下是具体的资源内容: 1. LC, RC滤波电路设计.pdf 2. NXP智能车__参考算法.pdf 3. PID算法原理、调试经验和代码.pdf 4. 边缘跟踪算法.vsd 5. 舵机滤波算法.txt 6. 经典滤波算法.pdf 7. 控制方法的c语言实现-王帅(摩尔吧).pdf 8. 模糊神经网络及应用程序设计.pdf 9. 曲率计算问题.rar 10. 赛道策略.doc 11. 图像处理方案.doc 12. 智能小车设计指导 第二版.rar 13. 最全PID控制算法的C语言实现.pdf
  • 】小伙伴们,2022年深度试题来贺新年了!
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    《最强面试指南》汇集了2022年最新的深度学习算法面试题目,旨在帮助技术求职者迎接新的一年里的挑战。 本资料包含详细的知识体系目录,涵盖了神经网络、CNN(包括LeNet、AlexNet、VGG、Inception、ResNet和DenseNet)、RNN、LSTM、反向传播以及GAN等模块,并对超参数优化进行了深入探讨。该资料全面地总结了深度学习算法岗位面试中可能出现的问题,非常适合2021-2022年准备进入这一领域的小伙伴们进行系统的学习。 通过认真学习这份资料,您可以轻松应对各种技术挑战,在面试过程中表现出色,从而提高获得大厂offer的机会。希望各位同学能够充分利用好这个宝贵的资源,并在未来的职业道路上共同进步!
  • TEDUKURI:《进阶》资源交流社区
    优质
    TEDUKURI是一个专为《算法竞赛进阶指南》读者打造的在线社区。这里汇聚了热爱编程与算法挑战的学习者,共同分享学习资料、探讨解题思路并互相激励成长。 tedukuri意为“手作り”,发音近似英语中的tezukuri(日语读作てづくり),它指的是由《算法竞赛进阶指南》的作者与读者共同维护的一个资源社区,大家通过自己的努力一起建设和发展这个平台。 本书官方视频教材正在逐步上线,大家可以前往学习查看。 目前,在该repo中包含以下内容: - 第一版(2018年1月首次印刷)勘误更新至2018年6月5日 - 第二版(2018年6月印刷)勘误更新至2018年11月26日 - 第三版(2018年11月印刷)勘误更新至2018年11月26日 - 第四版(2019年4月印刷),暂无勘误信息 - 第五版(2019年9月印刷,印数为第13,001到第17,000本),暂无勘误信息 - 第六版(2020年8月印刷,印数为第17,001到第22,000本),暂无勘误信息 每次印刷时,《算法竞赛进阶指南》都会进行修订。
  • EM(中文版)
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    《EM算法学习指南》是一本专注于讲解期望最大化(EM)算法原理及其应用的学习资料,适合对统计学习和机器学习感兴趣的读者。 EM算法是一种在统计学领域广泛使用的迭代式优化方法,主要用于处理含有隐变量的概率模型的参数估计问题。它的基本思路是通过引入缺失数据(即隐藏变量)来简化原本复杂的计算过程,并利用期望最大化的方法逐步逼近最优解。 具体来说,EM算法分为两个步骤:E步和M步。 1. E步(Expectation step),也称为“期望”或“求导数的预期值”,在这一阶段中,我们基于当前参数估计对隐藏变量进行概率分布计算。这一步骤实质上是利用已知数据来推测出缺失信息,并根据这些推测的信息构造一个目标函数。 2. M步(Maximization step),也称为“最大化”或“极大化步骤”。在这一步里,我们使用从E步得到的期望值去更新模型参数以达到最大似然估计。通过不断重复这两个过程直到收敛为止。 EM算法的应用非常广泛,例如在混合高斯模型中用于聚类分析,在隐马尔可夫模型(HMM)或条件随机场(CRF)等序列标注任务上进行训练优化等等。 除了上述优点外,EM算法还有一些值得注意的性质: - EM算法保证每次迭代后目标函数值不会减小; - 对于凸损失函数和特定类型的非凸问题,它能够收敛到全局最优解; - 然而,在实际应用中也可能遇到局部极小值的问题; 尽管如此强大且灵活的应用场景下,EM算法也存在一些局限性: - 收敛速度可能较慢; - 对初始参数的选择敏感。 针对上述缺点可以采取以下改进措施来提高效率和效果: 1. 合理选择初值:通过引入其他方法(如K-means)的输出作为初始化条件。 2. 引入加速技术:比如使用二次约束法、共轭梯度等优化策略; 3. 结合其他算法特性进行混合建模; 总之,EM算法是一个非常实用且强大的工具,在很多领域都有广泛的应用前景。
  • MySQL备份方
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    本指南详细介绍了各种MySQL数据库备份策略和技巧,旨在帮助用户轻松掌握全量、增量及逻辑备份等多种备份方式,确保数据安全无忧。 我曾经使用过的备份方式包括:mysqldump、mysqlhotcopy、BACKUP TABLE 和 SELECT INTO OUTFILE,还可以备份二进制日志(binlog),或者直接拷贝数据文件及其相关配置文件。对于MyISAM表来说,由于其以文件形式保存,因此相对容易进行备份,并且上述提到的几种方法都可以使用。而对于InnoDB存储引擎而言,所有表都存放在一个名为ibdata1的数据文件中(也可能分布在多个文件或独立的表空间文件上),这使得它在备份时更为复杂一些。免费解决方案可以包括拷贝数据文件、备份binlog或者采用mysqldump进行数据库导出。 其中,使用 mysqldump 进行备份是一种基于SQL级别的方法。