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2023年05月
05.20
14:42:51
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2023-05-20 14:42:51
集合论—关系的自反、对称和传递闭包
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05.20
14:32:42
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2023-05-20 14:32:42
集合论—关系的运算和性质
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05.20
14:19:14
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2023-05-20 14:19:14
集合论—集合中元素的计数
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05.20
14:11:56
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2023-05-20 14:11:56
集合论—集合的基本运算与主要算律
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05.20
14:03:48
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集合论—笛卡尔积与二元关系
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05.20
13:23:48
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2023-05-20 13:23:48
数理逻辑—一阶逻辑等值式与前束范式
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05.20
13:19:01
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数理逻辑—范式
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05.20
11:59:53
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数理逻辑—24个(16组)重要等值式
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05.20
11:56:31
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2023-05-20 11:56:31
数理逻辑—推理理论
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05.20
11:45:22
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数理逻辑—命题公式及其赋值与分类
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05.20
11:36:51
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数理逻辑—命题符号化及联结词
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05.20
11:28:37
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三大抽样分布——卡方分布、t分布、F分布
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05.20
11:13:20
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2023-05-20 11:13:20
统计量
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05.20
11:05:58
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正态总体的抽样分布
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05.20
10:48:26
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大数定律与中心极限定理
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05.20
03:20:07
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协方差与相关系数(标准协方差)
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05.20
03:10:47
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随机变量取值与其数学期望的偏离程度——方差
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05.20
03:05:24
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随机变量的数学期望
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05.20
02:58:46
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连续型随机变量函数的分布
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05.20
02:54:47
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离散型随机变量和连续型随机变量及其常见分布(下)
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05.20
02:54:41
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离散型随机变量和连续型随机变量及其常见分布(上)
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05.20
02:30:15
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随机变量的分布函数
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05.20
02:25:00
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排列组合、古典概型、几何概型与伯努利概型
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05.20
02:16:59
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BP神经网络(Back Propagation Neural Network)算法原理推导与Python实现详解
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05.20
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聚类 Cluster(下)
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05.20
02:04:43
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聚类 Cluster(上)
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05.20
01:38:17
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提升树与梯度提升树 Boosting Tree & Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)
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05.20
01:33:43
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AdaBoost算法
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05.20
01:29:01
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决策树 Decision Tree
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05.20
01:20:58
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逻辑回归 Logistic Regression
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05.20
01:06:38
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梯度下降法 Gradient Descent
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05.20
01:03:38
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有监督学习算法的评价指标——精确率、准确率和召回率
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05.20
01:01:03
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曲线积分
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05.20
00:54:31
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二重积分、三重积分
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05.20
00:43:12
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有监督学习的模型求解
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05.20
00:39:43
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优化损失函数中的经验风险与结构风险
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05.20
00:35:53
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Autodesk软件 You need to apply when licence screen appears 错误解决方案
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05.20
00:33:24
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Nginx基于域名\端口的虚拟主机
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05.20
00:30:25
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多元函数的极值及其求法
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05.20
00:20:05
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方向导数与梯度(二维)
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05.20
00:10:42
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隐函数求导公式
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00:04:13
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全增量与全微分
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05.20
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多元复合函数求导法则
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05.19
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二元函数偏导数的几何意义
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05.19
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曲面及其方程
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数量积、向量积与混合积
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05.19
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平面方程、夹角与点到平面的距离
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向量投影的性质
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二阶常系数非齐次线性微分方程的通解
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二进制浮点数的加减法运算
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2023-05-20
大模型时代来临,智能文档处理该走向何方?(下)
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2023-05-20
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python实现将给定列表划分为元素和大致相等的两个子列表
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20分钟,使用Amazon SageMaker快速搭建属于自己的AIGC应用(下)
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Pytorch 2.0来了!来看看新特性怎么应用到自己的代码里
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推荐系统中的公平性
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Python常用的设计模式(上)
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强化学习——强化学习概述(下)
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