数二合工大（共创）五套卷-试题+解析.pdf

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第1卷首先介绍编程的基本概念和技术，然后详细讲解信息结构方面的内容，包括信息在计算机内部的表示方法、数据元素之间的结构关系，以及有效的信息处理方法。此外，书中还描述了编程在模拟、数值方法、符号计算、软件与系统设计等方面的初级应用。此第3版增加了数十项简单但重要的算法和技术，并根据当前研究发展趋势在数学预备知识方面做了大量修改。 第2卷对半数值算法领域做了全面介绍，分“随机数”和“算术”两章。本卷总结了主要算法范例及这些算法的基本理论，广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系，其中特别值得注意的是作者对随机数生成程序的重新处理和对形式幂级数计算的讨论。 本书附有大量习题和答案，标明了难易程度及数学概念的使用。 本书内容精辟，语言流畅，引人入胜，可供从事计算机科学、计算数学、计算技术诸方面的工作人员参考、研究和借鉴，也是相关专业高等院校的理想教材和教学参考书。 《计算机程序设计艺术排序和查找(第3卷)(第2版)》内容简介：这是对第3卷的头一次修订，不仅是对经典计算机排序和查找技术的最全面介绍，而且还对第1卷中的数据结构处理技术作了进一步的扩充，通盘考虑了将大小型数据库和内外存储器。它遴选了一些经过反复检验的计算机方法，并对其效率做了定量分析。第3卷的突出特点是对“最优排序”一节作了修订，对排列论原理与通用散列法作了全新讨论。 ——《豆瓣读书》

基于python语言书写用到的函数库有tensorflow，numpy，pandas，matplotlib. 此压缩包下有包含（CNN手写数字识别.ipynb，CNN涂鸦识别.ipynb，两个数据集分别是minist手写字符集和Google涂鸦集，因占用空间超过1G，采用蓝奏云盘的格式分享，附加一份结课文档可参考）。手写数字识别采用卷积神经网路识别minist手写数字集，涂鸦识别采用卷积神经网络识别涂鸦集，经实验效果良好，准确率达到98%以上。并且使用绘图软件自己绘图识别，测试图片为自己绘制。 经实验，效果良好

1.深度学习资料(猫狗数据集，代码，96准确率，ResNet网络实现)。 2.TensorFlow 教程以 Jupyter 笔记本格式编写而成。 3.您最好从用户友好的 Keras Sequential API 入手。您可以将各基础组件组合在一起来构建模型。 4.Keras 函数式 API 和子类化 API 提供了由运行定义的自定义和高级研究接口。您可以构建模型，然后编写前向传播和反向传播；还可以创建自定义层、激活函数和训练循环。 5.猫狗大战是 kaggle 的一个著名比赛项目，即编写一个算法使机器能够区分猫和狗（图片）。 6.猫狗识别是计算机视觉和卷积神经网络的入门项目。通过这个项目，初学者（我这种）7.能够很好地理解图像数据的结构。 这个项目的整体流程如下： 数据读入 数据清理 将图片与label对应 图片尺寸归一化 划分验证集、训练集 数据扩增 数据训练、观察学习过程、计算本地cv分数 预测、提交 8.数据来源：Kaggle在2013年公开的猫狗数据集，该数据集总共25000张图片，猫狗各12500张。

本文介绍了计算函数卷积的四种基本方法： （1）利用卷积定义计算 （2）图解计算 （3）利用卷积的特性计算 （4）算子计算（微分冲激法） 它们各有其应用场合，各有其所长，应该根据参与卷积的函数的不同特点而灵活应用。

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里面包含了完整试卷PDF及简要答案PDF，更详细的解析会在我的CSDN中给出。 解析链接：https://blog.csdn.net/qq_45331246/category_12021648.html?spm=1001.2014.3001.5482 专业课不像数学与英语一样，有真题，有模拟卷。随着湖大不再公布真题后，真题只有回忆版，回忆版也只能看出知识点，但并不能当做模拟考试。而网上其他的数据结构的试卷有三个问题，第一，题型上并不能与866数据结构相匹配。第二，考察的重点和分值也不匹配。第三，很多试卷并没有答案，或者答案并不清楚。因此，大多数人（比如我）参加最后初试时候并没有做过任何训练，并不清楚时间分配等等考场问题。基于此，加上我对866数据结构的理解，参考了王道，湖大本科题库，湖大期末题，给出了一份完全与866数据结构相匹配的试卷，在分值，重点，题型都与22年的考研试卷一模一样。这份试卷可以完全当成考试用，帮助你感受考场氛围及把握考场时间，希望能对你们有帮助。