忘掉从头看书，目标是激活已有知识！ 核心范围：《数据结构与算法》、《操作系统》、《计算机网络》、《机器学习》、数理基础 《数据结构与算法》 1.假设你有一大批数据需要存储，在选择用 数组 (Array) 还是 链表 (Linked List) 时，你的主要考量是什么？它们各自的优缺点和适用场景分别是什么？ 老师您好，在选择使用数组还是链表时，我的核…

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一、机器学习基础 1.1 机器学习概述 定义 机器学习有一个经典的定义，认为一个程序是学习，指的是它能针对某个任务T，从经验E中学习，其性能P会随着经验E增加而提升。 总的来说，我认为机器学习的核心就是让计算机从数据中自动学习出规律或模式，并利用这些模式来做出预测或决策，而不需要为每一个具体场景编写固定的规则。 分类 根据“经验E”（即数据）的不同…

怎么理解图像的频率？ 低频：指的是图像中像素值变化缓慢、平滑的区域。 高频：指的是图像中像素值变化剧烈、突然的区域。 理解为：图像频率≈像素变化的剧烈程度 什么是高通滤波器？ 是一种允许图像中的高频成分通过，同时减弱或阻止低频成分的滤波器。 一张图片经过高通滤波器处理后，得到的结果通常是一张边缘图，只有物体的轮廓和细节是明亮的，而平滑区域变成了灰色…

1.Tell me about yourself. Part 1: 开场与学术背景 (Opening & Academic Background) Good morning/afternoon, professors. My name is Wang Wenjie, a final-year undergraduate student fr…

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第一讲 基础算法 快速排序 核心思想：分治 快速排序将排序问题通过“分治”思想分解为三个步骤： 分解 (Divide)： 在待排序的数组中，选择一个元素作为“基准” (Pivot)。 分区 (Partition) 操作：重新排列数组，使得所有小于基准的元素都移动到基准的左边，所有大于基准的元素都移动到基准的右边。 完成分区后，这个基准元素就位于它在…

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第一章 绪论 1.机器学习 从有限的观测数据中学习出具有一般性的规律，并利用这些规律对未知数据进行预测的方法。 传统机器学习主要关注如何学习一个预测模型，一般需要将数据表示为一组特征。 每步特征处理以及预测一般都是分开进行的。实际操作过程中，不同预测模型的性能相差不多，而前三步中的特征处理对系统的准确性有着关键的作用。 特征处理一般都需要人工干预完…