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图论发展背景权威发布_设置页面填充效果图案为5%(2024年12月精准访谈)

内容来源：德赛环球网所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

图论发展背景

线性代数在数据挖掘中的关键应用 𐟓š 这本更新的手册深入浅出地介绍了线性代数在数据挖掘和机器学习中的应用。从基础知识到高级主题，如谱理论、奇异值、矩阵、张量和多维数组的分解技术，本书涵盖了广泛的线性代数背景。 𐟔 书中详细讲解了线性代数的几种应用，包括k-means聚类、双坐标图、最小二乘逼近、降维技术以及张量和多维数组的应用。对于模式识别、图像分析、人工智能、机器学习和数据库领域的专业人员、学者、研究者和研究生来说，这本书是一本宝贵的参考文献。 𐟒ᠧ𚿦€礻㦕𐥜覕𐦍–掘和模式识别中的作用日益凸显。无论是直接应用还是通过图论和优化中的线性代数应用，基于线性代数的算法既简洁又高效。它们基于一个包含基本思想和技巧的公共数学原理，易于实现，特别适合并行和分布式计算来解决大规模挑战性问题。 𐟌 本书不仅提供了线性代数的数学背景，还展示了其在数据挖掘和模式识别中的一系列应用。每一章都支持少量的例行练习，此外还有600多个练习和补充材料，许多都有完成的解决方案和MATLAB应用。 𐟓ˆ 线性代数及其应用领域在不断发展，本书只是对终身学习的一个简单介绍。数学背景对于理解当前的数据挖掘和模式识别研究至关重要。因此，这本书旨在提供这种背景，并展示一系列的应用，吸引读者研究其数学基础。 𐟓š 本书的第二版将纠正现有的文本，进行大量的重写，并引入新的主要话题：张量、外代数和多维数组。预期的读者是从事数据挖掘和模式识别工作的研究生和研究者。每一章的主要部分都支持很少的例行练习，而且还有600多个练习和补充材料。

浙江大学软件学院保研经验分享 𐟌🰟Œ𑰟𐟍𐟥‘𐟥𐟟ⰟŸ㰟Ÿᰟ”𕰟”𔰟Ÿ 𐟒š𐟒™𐟒› 在保研的旅程中，我积累了不少经验，今天就来分享一下我在浙江大学软件学院的预推免经历，希望能给后来的同学们一些参考。机试部分 𐟓… 20号，18-21点机试有四道题目，都是图论相关的。题目背景是赤壁之战，需要理解题意。题目一：判断一个数字分成前后两部分后，平方和是否等于原数。例如，3025分成3和025（算作25）、30和25，这两种切分下两数的平方和都不等于原数，输出No。题目二：在一个N*M的网格中，"x"是障碍物，"."是非障碍物，"x"可以与西、北、西北方向的"x"连成一片，求"x"连成了几片。例如，x . x x x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x . x 题目三：在一个N*M的网格中，"x"是障碍物，"."是非障碍物，求避开障碍物的最大正方形的面积。例如，. . ..x. ..x. ..x. 答案是4。注意：必须是正方形。题目四：在一个N*M的网格中，"x"是障碍物，"."是非障碍物，寻找一条避开障碍物的从右下角到左上角的路径。方向初始时向左，路径中允许两种方向的转换：向左——>向上、向上——>向左。求最少需要几次转换可以实现。例如，. ..x.x.x.x.x.答案是2。注意：初始时方向是左。分组面试 𐟓… 21号面试分为几个部分： PPT中文自我介绍，任选其中的一部分做英文介绍。专业课：重点提问简历上列出来的科目。简历上的竞赛/科研/项目提问。例如，某项目中用的是什么大模型，词向量相似性是怎么计算的；你觉得某赛可以获得F奖是得益于模型还是论文中的哪些亮点。政治素养问题（只考察不打分数）。例如，对我国的外交政策的看法。希望这些经验能帮到你们，祝大家保研顺利！𐟍€

中学生数学思维培养，这套书就够了❗❗ 𐟌𜨯𔥈𐤸�槔Ÿ学数学，真是有人爱有人恨。喜欢数学的人觉得研究数学是一种乐趣，越学越有意思；而讨厌数学的人则咬牙切齿，但还是不得不面对它，因为数学在他们的生活中越来越重要。那么，有没有好的方法或书籍能帮助提高数学思维能力，激发数学潜能，不再谈数学色变呢？ 𐟌𜦈‘觉得《数学思维》三部曲这套书就能很好地帮到同学们。这套书从青少年的角度出发，通过日常生活中大量生动有趣的实际问题求解，用诙谐的语言详细介绍了“逻辑和数”、“代数与几何”、“概率、统计与图论”等数学领域，非常符合中学学生的学习特点。 𐟌Ÿ兴趣是学习的老师，但很多学生觉得对数学提不起兴趣，主要有两大原因： 𐟌Ÿ学了一堆数字、公式、概率等，没啥实际用处；看了数学的题解，一脸懵，越看越郁闷。 𐟌Ÿ针对这两大影响数学学习的原因，这套书特别设计了： ✨新内容：110个使用新数据集的可解示例和练习、104个使用更新数据的示例和练习，涉及学时贷款债务统计、员工薪酬差距、2020年工作岗位对不同教育背景的需求等新案例。 ✨每章节由一个具体场景展开，通过数学例子的解答来讨论；结尾配套包含七个基本类型的丰富的练习，还有总结和测试； ✨明确每节的学习目标，帮助学生专注最重要的知识点； ✨详细的可解例子，用自然语言解释数学解答问题的过程，并匹配相应的练习； ✨“好问题”特色栏目帮助学生打破课堂提问时的焦虑，并给出回答问题的建议； ✨653道简答题评估学生对定义和概念的理解，夯实基础； ✨对于所学的知识进行简单复习，巩固知识点。 𐟌𜥏碌娯𔯼Œ这套书从系统性、趣味性、易读易懂三方面贴心全面为中学生学数学打造了好方法和内容，就连我这个好久没接触数学的人都看得津津有味，更何况中学生呢。

编程和数学有啥关系？ 𐟧䦕𐥭椸𚧼–程提供了坚实的理论基础。在编程中，我们经常需要处理数据、算法和逻辑结构等概念，而这些都是数学中的核心部分。例如，在编写程序时，我们需要理解并应用各种数学原理，如集合论、逻辑学、数论、图论、概率论和统计学等。这些原理不仅帮助我们更好地理解和设计算法，还使我们能够更有效地解决问题。前阵子我花了几个月陆续带着我家孩子体验了市面上几家主流的少儿编程课程：有的从看动画引入，孩子入门相对容易接受，但是深入课程后会觉得“花编程的钱在学科普”;也有的难度和深度跨度都很大，内容够丰富，学到8、9节以后孩子又觉得难不想继续学了....... 相比线下机构，线上学习更有优势，编程教学本身就是在屏幕上进行的，也就天然适合线上的方式，而且线上课程一般都是选最优秀的老师来授课，课程也是经过反复的打磨和优化，再者，线上课的价格一般也比线下机构更便宜，性价比更高。最后我们是在高途编程报的scratch课程，木木老师和橙子老师讲课真心很棒，老师专业知识积累够深，相关知识面够广，把各种跨学科知识能够生动地融合在一起，而且能引导孩子，激发兴趣，我觉得这个很关键，毕竟这个年龄的孩子没有兴趣支撑会比较难学下去!我觉得家长们可以尝试，不踩雷！对了，一定记得去下一个高途app，高途的课程和老师在里面都可以看到，价格很多也有标注，是不是适合自己心里就有底了！另外高途app有个比较不错的学习版块，包括题库、资料、经验分享、小游戏、小工具等等，非常全，平时多刷题、多用这些学习工具，提升才会更快，gogogo! 𐟧㧼–程是实现数学模型的有力工具。数学通常通过抽象和符号来描述世界，而编程则可以将这些数学模型转化为可执行的代码。例如，在模拟自然现象、优化生产流程或进行金融分析时，我们可以使用编程语言来构建和测试数学模型。这样，我们就可以通过编程来验证数学理论的正确性，并发现新的数学现象。 𐟧䦕𐥭楒Œ编程在思维方式上也存在相似之处。数学强调逻辑推理和抽象思维，而编程则要求程序员具备类似的技能。在编程过程中，我们需要分析问题、设计算法、编写代码并调试程序，这些步骤都需要严密的逻辑思维和抽象能力。因此，数学训练可以帮助我们更好地理解和应用编程概念，而编程实践也可以增强我们的数学思维能力。 𐟧㥀𜥾—注意的是，尽管数学在编程中发挥着重要作用，但并非所有编程工作都需要深厚的数学背景。有些编程任务可能更侧重于实现特定的功能或界面设计，而不太涉及复杂的数学计算或模型构建。因此，在选择编程方向时，我们可以根据自己的兴趣和特长来选择合适的领域。 𐟧䧼–程和数学之间存在着密切且相互促进的关系。数学为编程提供了理论基础和思维工具，而编程则是实现数学模型和应用数学原理的重要手段。这种关系不仅体现在学科交叉点上，还深刻影响着我们的思维方式和职业发展。 #编程##数学##少儿编程##编程和数学#

蓝桥杯赛事全攻略：时间规划与学习建议 𐟓… 省赛时间：2025年4月 𐟓 省赛地点及形式：省赛采用统一命题、分赛区比赛的组织方式。选手需在指定赛点参加省赛。省赛题目应具有实际意义和应用背景，同时引导教学内容和课程体系改革。 𐟓… 国赛时间：2025年6月中上旬 𐟓 国赛赛题组织：国赛总决赛采用统一命题、集中考试的组织方式。题目应具有实际意义和应用背景，同时引导教学内容和课程体系改革。题目难易程度适中，既能让一般参赛学生完成基本要求，又给优秀学生发挥和创新的空间。总决赛由蓝桥杯大赛命题专家组统一命题，经过审核后确定最终题目。 𐟓Š 蓝桥杯含金量高，但获奖并不难！ 𐟏… 分组比赛：研究生组大学A组（重点本科）大学B组（普通本科）大学C组（高职高专）注意：高组别不能报考低组别，但低组别可以报考高组别。 𐟒𛠧램𕛧瑧›š C/C++程序设计（研究生组、大学A组、B组、C组） Java软件开发（研究生组、大学A组、B组、C组） Python程序设计（研究生组、大学A组、B组、C组） Web应用开发（大学组、职业院校组）网络安全 𐟓š 常见算法：函数使用二分算法枚举与尺取法贪心算法递推与递归动态规划搜索算法图论入门差分与前缀和简单数论并查集组合数学 𐟓… 学习竞赛时间规划：大学生竞赛准备时间充裕，建议提前规划，合理安排时间，提高效率。

离散数学必读教材推荐 𐟓š 离散数学是计算机科学和数学的重要分支，涉及组合数学、图论、逻辑等多个领域。以下是三本备受推崇的离散数学教材，以及它们在世界著名大学的使用情况： 1️⃣ Kenneth H. Rosen著《Discrete Mathematics and Its Applications》（第8版）：这本书在美国的许多大学，如伯克利大学，被广泛使用。它以应用为导向，涵盖了离散数学的各个重要主题。 2️⃣ Mitchel著《Discrete Mathematics》：这本书在加拿大，特别是多伦多大学，备受青睐。它以逻辑和集合论为基础，逐步引入更复杂的离散数学概念。 3️⃣ Richard著《Discrete Mathematics》：在澳大利亚的莫纳什大学，这本书是离散数学的标准教材。它强调了逻辑、集合论和图论的基础知识。这三本书各有特色，适合不同背景的学生。无论你选择哪一本，都能深入探索离散数学的奥秘。

一本书搞定人工智能数学基础？ 𐟓š随着人工智能和数据驱动技术在各行各业的广泛应用，掌握人工智能数学基础显得尤为重要。这本书以生动的对话式和沉浸式方式，全面介绍了在人工智能领域取得成功所需的数学知识。 𐟓š本书重点介绍了人工智能的实际应用和最新模型，而不是枯燥的学术理论。通过关注计算机视觉、自然语言处理、生成模型、强化学习、运筹学和自动化系统等方面的人工智能背景，你将探索回归分析、神经网络、卷积、优化、概率、图论、随机漫步、马尔可夫过程和微分方程等主题。 𐟓š本书适合工程师、数据科学家、数学家、科学家和初入职场的人士，帮助他们建立坚实的人工智能和数学基础。通过阅读这本书，你将能够： 1⃣️自如地掌握人工智能、机器学习、数据科学和数学领域的术语和语言 2⃣️将机器学习模型和自然语言模型统一到一个数学结构下 3⃣️轻松处理图和网络数据 4⃣️探索真实数据，可视化空间变换，降低维度并处理图像 5⃣️根据不同的数据驱动项目选择合适的模型 6⃣️探索人工智能的各种影响和局限性 𐟓š这本书将帮助你在人工智能领域建立全面的数学基础，让你在面对各种复杂问题时能够游刃有余。

如何在认知中建立非时空坐标系？在认知世界中，建立非时空坐标系的参考系并不是一件容易的事。不过，这并不意味着它是不可能的。事实上，我们可以通过一些思维模型和概念来达到这个目标。对比和类比：时间的非时空对应 𐟕𐯸 首先，我们可以通过对比和类比的方法来建立非时空坐标系。简单来说，就是把非时空的概念映射到我们熟悉的时空概念上。例如，时间可以对应到某种非时空的属性，比如思维的进程或者某种状态的演化过程。这样一来，我们就可以用熟悉的时间概念来理解那些看似无形的非时空变化。符号系统：空间的非时空对应 𐟓 另一种方法是利用符号系统或者符号化的方式。符号系统可以将非时空的概念抽象成一系列的符号。这些符号之间可以通过一定的逻辑关系或者规则来描述它们之间的关联。通过符号系统，我们可以将非时空的概念转化为可操作的符号，从而建立起一种对非时空进行描述和推理的参考系。数学工具：向量的非时空对应 𐟓ˆ 最后，我们还可以借助数学工具和模型来建立非时空坐标系的参考系。数学中的向量、矩阵、图论等工具可以用来描述非时空中的关系和结构。通过将非时空的概念映射到这些数学模型中，我们可以建立起一种具备一定推理和计算能力的非时空坐标系的参考系。注意事项：谨慎对待 ⚠️ 需要注意的是，建立非时空坐标系的参考系是一种抽象和模型化的过程，它并不直接对应于真实世界中的非时空现象。因此，在使用和解读非时空坐标系的参考系时，需要谨慎对待，并结合具体的应用和理论背景进行合理的推理和解释。总之，建立非时空坐标系的参考系是一个充满挑战的过程，但通过上述方法，我们可以逐步接近这个目标。希望这些方法能对你有所帮助！

文科转码的那些坑，你踩过几个？过去一年里，我见了很多从纯文科背景转行学编程的同学，总结了一些常见的坑，大家可以参考一下。 ⚠️ 不学离散数学如果你直接从文科跳到学编程，不学离散数学，那就像是不上小学初中直接跳级上高中。虽然你也可以硬着头皮上，但成功的几率真的不高。离散数学是很多基础数学逻辑的起点，如果你不学，真的就是在拼智商了。举个例子，递归这个概念很多初学者都难以掌握。如果你完全没学过离散数学，或者数学基础为零，那你就不懂什么是数学归纳法，更别提理解base case和recursive step了。你也不懂函数、递归、以及递归中自己调用自己的概念。再比如，图论、搜索这些概念你也不懂，更别提怎么利用递归进行树的遍历了。所以，别偷懒，离散数学真的是基础中的基础。 ⚠️ 过于看重算法，忽略实际应用可能是因为网上流传的一些说法，让大家觉得只要会刷几道题就能进大厂，拿高薪。所以大家都非常注重算法，但却忽略了基础概念，比如数据库的ACID是什么，TCP、HTTP是什么。程序员归根到底是要用CS知识解决现实世界的问题，只懂一些算法理论是不够的，还需要有实际能力。 ⚠️ 感到迷茫，时常崩溃很多文科转码的同学会感到非常迷茫，甚至时常崩溃，觉得自己怎么都比不上科班出身的同学。其实大可不必，大家都是人。科班的同学可能数学底子好，但这并不意味着你不行。你需要补充的是离散数学和一些基础的数学逻辑。建议大家制定一个详细的计划，把大块的知识切成每小时能学完的小块，这样你就不会感到茫然了。总之，文科转码并不是不可能，但需要你付出更多的努力和时间。加油吧！

统计硕士论文辅导，全专业！ 𐟎“ 统计学专业毕业论文、essay、课程辅导 𐟓š 背景： Ph.D. in Mathematical Statistics, Renmin University of China M.S. in Mathematical Statistics, Renmin University of China B.A. in East China Normal University 𐟔 专长：复半参非参统计模型计量经济模型及其应用蒙特卡洛算法随机微分方程微积分、线性代数、概率论、高等数理统计贝叶斯统计、R语言、微分方程、数学分析、图论、抽象代数、随机过程、多元回归分析、实变函数等 𐟓– 能辅导的专业（不限以下）：数学理学硕士 (MSc Mathematics) 统计学 (Statistics) 应用数学 (Applied Mathematics) 纯粹数学 (Pure Mathematics) 生物统计学 (Biostatistics) 环境统计学 (Environmental Statistics) 数学/应用数学 (Mathematics / Applied Math) 数据分析 (Data Analytics) 应用数学与工业建模 (Applied Mathematics with Industrial Modelling) 数学与计算机科学 (Mathematics and Computer Science) 统计学及其在金融中的应用 (Statistics with Applications to Finance) 𐟓ˆ 可能的研究主题：应用统计：统计学家使用各种统计方法解决实际问题，涉及医学、生物学、经济学、心理学等领域。理论统计：重点开发和改进统计理论，包括概率论、推断、回归分析、贝叶斯统计等。计算统计：研究和改进计算技术以处理复杂的统计问题，如蒙特卡洛模拟、大数据分析和机器学习。生物统计：使用统计方法解决生物和医学领域的问题，如流行病学、遗传学、临床试验等。金融统计：利用统计方法解决金融领域的问题，如投资策略、风险管理和金融市场分析。环境统计：运用统计方法解决环境问题，如气候变化、污染控制和环境监测。

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