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极长序列、极快速度:面向新一代高效大语言模型的LASP序列并行
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第十一章:其他主题 在本章中,我们将讨论一些在本书前几章中没有涉及的主题。这些主题大多涉及不同的计算方式以及优化代码执行的其他方式。其他主题涉及处理特定类型的数据或文件格式。 在前两个内容中,我们将介
# Python 数学应用(三·二)
可视化二维几何形状 本章的重点是二维几何,因此我们的第一个任务是学习如何可视化二维几何图形。这里提到的一些技术和工具可能适用于三维几何图形,但通常需要更专门的软件包和工具。 几何图形,至少在本书的上下
# Python 数学应用(三·一)
第八章:回归和预测 统计学家或数据科学家最重要的任务之一是生成对两组数据之间关系的系统性理解。这可能意味着两组数据之间的“连续”关系,其中一个值直接取决于另一个变量的值。或者,它可能意味着分类关系,其
Python 数学应用(二)
第五章:处理随机性和概率 在本章中,我们将讨论随机性和概率。我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后,我们将学习如何使用 Python 和 NumPy 生成(伪)随机数,以及如何
Python 数学应用(一)
第一章:前言 Python 是一种功能强大、灵活且易于学习的编程语言。它是许多专业人士、爱好者和科学家的首选编程语言。Python 的强大之处来自其庞大的软件包生态系统和友好的社区,以及其与编译扩展模
Python 数学应用(一)
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每个程序员都应该知道的 40 个算法(四)
第十三章:大规模算法 大规模算法旨在解决庞大的复杂问题。大规模算法的特征是由于其数据规模和处理要求的缘故,需要多个执行引擎。本章首先讨论了什么类型的算法最适合并行运行。然后,讨论了与并行化算法相关的问
每个程序员都应该知道的 40 个算法(二)
第五章:图算法 有一类计算问题最好以图的术语来表示。这类问题可以使用一类称为图算法的算法来解决。例如,图算法可以用于在数据的图形表示中高效搜索值。为了高效工作,这些算法首先需要发现图的结构。它们还需要
每个程序员都应该知道的 40 个算法(一)
前言 算法在计算机科学和实践中一直扮演着重要角色。本书侧重于利用这些算法来解决现实世界的问题。要充分利用这些算法,对它们的逻辑和数学有更深入的理解是必不可少的。您将从算法介绍开始,探索各种算法设计技术
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4月18日,锁定“华宇法律科技”视频号直播间,我们将为大家介绍一款革命性的智能工具,让我们一起,用科技改变工作,用智慧书写未来!
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