多维拼音输入法(第一个个人兴趣作品,兄弟们支持一下!)

C/C++ > 非技术区 [问题点数:200分,结帖人sharpdew]
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蓝花 2006年6月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
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数学之美系列好文,强烈推荐

数学之美系列 -- 统计语言模型 2006年4月3日 上午 08:15:00 发表者: 吴军, Google 研究员   前言   也 许大家不相信,数学是解决信息检索和自然语言处理的最好工具。它能非常清晰地描述这些领域的实际问

Google 数学之美系列整理

07年的时候读完了google黑板报的这系列的文章,正好教研室里做的事情是搜索引擎相关的,分词、关键字权重计算、索引等等,都是当时组里会用到的。也符合自己的工程要做的学术点的思路,在做项目中能挖掘学习些东西...

机器学习干货贴

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数学之美--读书笔记

第1章 文字和语言 vs 数字和信息 第2章 从规则到统计 第3章 统计语言模型 第4章 谈谈中文分词 第5章 隐含马尔可夫模型 第6章 信息的度量和作用 第7章 贾里尼克和现代语言处理 第8章 简单之美—布尔代数和搜索...

经典数据挖掘算法(介绍了包括18大数据挖掘在内的多种经典数据挖掘算法)

2概念,1个维特比算法,1个隐马尔可夫模型。你很难想象,输入法的设计也会用到其中的一些知识。 HMM-隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型如果真的要展开来讲,那短短的篇文章当然无法阐述的清,所以我会以最简单...

数学之美系列

数学之美 系列 -- 统计语言模型 从本周开始,我们将定期刊登 Google 科学家吴军写的《数学之美》系列文章,介绍数学在信息检索和自然语言处理中的主导作用和...每当人们应用数学工具解决一个语言问题时,总会感叹数

数学之美系列好文,强推

数学之美系列 -- 统计语言模型   2006年4月3日 上午 08:15:00 发表者: 吴军, Google 研究员   前言   也 许大家不相信,数学是解决信息检索和自然语言处理的最好工具。它能非常清晰地描述这些领域的实际...

《数学之美》-吴军 读书笔记

近段时间AlfaGo 与人的围棋大战进行的非常火热,人间对AI、围棋的讨论都特别的热闹,这是《数学之美》后,又一个来自Google的讯息。突然对写这篇笔记感到激情蓬勃。 几句话的书评:这是本科普书,书中介绍了如何...

转载:数学之美

----------------------- Page 1----------------------- 数学之美 作者:吴军,Google 研究员 来源:Google黑板报 数学之美 统计语言模型 数学之美 二 谈...

《数学之美》 吴军

当时贾里尼克在 IBM 公司做学术休假 (Sabbatical Leave),领导了批杰出的科学家利用大型计算机来处理人类语言问题。统计语言模型就是在那个时候提出的。 1990年代末期, 大家才发现通过统计得到的句法规则甚至比...

数字之美

读完《数字之美》书,让我不由由衷地感叹数学模型之妙。想我还是数学专业出身,历经课程学习、数学建模竞赛、考研、求职季笔试,如人搜考了很多离散数学等,却从未想过这些数学知识在互联网的应用场景。读此书有...

c语言项目开发实例

十个c语言案例 (1)贪吃蛇 (2)五子棋游戏 (3)电话薄管理系统 (4)计算器 (5)万年历 (6)电子表 (7)客户端和服务器通信 (8)潜艇大战游戏 (9)鼠标器程序 (10)手机通讯录系统

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2020美赛a题海温数据,1877年至今,趁比赛还没结束上传赚点资源值 全球海洋温度影响某些海洋生物的栖息地质量。当温度变化太大,它们无法继续繁荣时,这些物种就会迁移到其他更适合它们现在和未来生活和繁殖成功的栖息地。其中一个例子就是美国缅因州的龙虾种群,它们正缓慢地向北迁移到加拿大,那里的海洋温度较低,为它们提供了更合适的栖息地。这种地理种群的转移可能会严重影响依赖海洋生物稳定性的公司的生计。 您的团队已被苏格兰北大西洋渔业管理协会聘请为顾问。该协会希望在全球海洋温度升高的情况下,更好地了解与苏格兰鲱鱼和鲭鱼从它们目前的栖息地苏格兰附近迁移有关的问题。这两种鱼类为苏格兰渔业做出了巨大的经济贡献。鲱鱼和鲭鱼种群分布位置的变化,可能会让规模较小的苏格兰渔业公司在经济上变得不切实际。这些公司使用渔船,但船上没有冷藏设备。

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关于2020年数模美赛c题的,题目,数据,文献资料,一些代码,以及思路和感想。其中在感想部分谈及了C题两种解答方法的对比(评论处理方法,另一种是我们老师带的另外几队拿了H奖的)。我们对这次论文交的比较匆忙,摘要是在最后一点时间里赶出来的,文章很多细节部分都有些问题,特别是问题分析部分忘记放上去就交了,有点尴尬。本来对这次结果不抱太大希望,后来却拿了m奖(虽然对于拿o奖,f奖的大佬们来说这不算什么),但对于失误较多的我们来说已经比较满意了。希望我的分享能对美赛有兴趣的同学起到一些帮助。

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