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搜索资源列表

  1. 信息论导论与编码课件InformationTheoryIntroductionAndCoding

  2. 最新的清华大学2009年的《信息论导论与编码》教学课件（ppt格式），包括各章习题解答，复习，和教学日历（ppt格式）。本来是一再强调内部使用的，不过为了赚点分……

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-17
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：huanglinyu

  1. 信息论课件--相当经典

  2. 相当经典的信息论的课件哦~~ 相当经典的信息论的课件哦~~ 相当经典的信息论的课件哦~~

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-17
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：huanglinyu

  1. 信息论导论课件

  2. 信息论导论课件，计算机专业学生必备，考试复习利器

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-31
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：supertongsibo

  1. 信息论导论

  2. 就是说很想看啥科学上课就喜欢可节省星空极速可节省

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-03-15
    • 文件大小：639kb
    • 提供者：kobeonline

  1. 上海交通大学全计算机专业课程教学视频]+中山大学汇编[AVI]

  2. 上海交大 java初级编程基础 46 上海交大 vb.net 30讲 上海交大 操作系统 44 上海交大 网络攻击与防御技术 26 上海交大 网页设计与开发技术 33 上海交大 C语言程序设计 27 上海交大 计算机网络 31 上海交大 面向对象程序设计(JAVA) 26 上海交大 C++ 27讲 上海交大 软件工程 32 上海交大 数据结构 29 上海交大 数据库系统管理与维护 23 上海交大 数据库系统及应用 27 上海交大 网络与数据通信 44 上海交大 网络与信息安全 44 上海交大

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-02-21
    • 文件大小：431kb
    • 提供者：xuruoxin

  1. 信息科学与技术导论2

  2. “信息就是信息，不是物质，也不是能量”（Wiener，《控制论：动物与机器中的通信与控制问题》，1948） “随机不定性减少的程度”。（Shannon，“通信的数学理论” ，《贝尔系统技术杂志》，1948） “信息就是负熵Negentropy”。（Brillouin，《科学与信息论》，1956） “信息就是使概率分布发生变动的东西”。杂志上发表了题为的论文（Tribes， “能量与信息”，《科学的美国人》，1971）

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-08-31
    • 文件大小：235kb
    • 提供者：xiaoxuan4213450

  1. 【最新】2018面向工程师的最佳【统计机器学习】课程课件、作业、视频链接

  2. 美国圣母大学2017年新开课程《给科学家和工程师的统计学习》Statistical Computing for Scientists and Engineers 涵盖了统计学习中的几乎所有重要知识，包括《概率与统计、信息论、多维高斯分布、最大后验估计、贝叶斯统计、指数族分布、贝叶斯线性回归、蒙特卡洛方法、重要性采样、吉布斯采样、状态空间模型、EM算法、主成分分析、连续隐变量模型、核方法与高斯过程等》，并提供视频，PPT，课程作业及其参考答案与代码，还有大量参考学习资源，是不可多得的统计学习课程

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-14
    • 文件大小：269byte
    • 提供者：zhuf14

  1. 自主移动机器人导论

  2. 资源名称：自主移动机器人导论内容简介：       任何成功的机器人的设计涉及到运动学、信号分析、信息论、人工智能和概率论等多个不同学科的综合。为此，本书提出了在一系列交互模块中，使移动性成为可能的技术和制作工艺。随着各章内容的深入，覆盖了移动机器人学的各个方面，包括硬件设计、轮子设计、运动学分析、传感器、感知、定位、作图，以及机器人控制体系结构。本书把移动机器人的所有方面集合成一个整体，既适合作 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-23
    • 文件大小：127byte
    • 提供者：weixin_39841882

  1. DeepRL：基于UC Berkeley的CS285的深度强化学习笔记-源码

  2. 深度强化学习 说明：注释内容基于加州大学伯克利分校的CS285。 内容清单 简介与概述 行为监督学习 Tensorflow和神经网络 强化学习导论 政策梯度 演员关键算法 值函数方法 具有Q功能的Deep RL 高级策略梯度 基于模型的计划 基于模型的强化学习 基于模型的政策学习 变异推理和生成模型 控制为推理 逆向强化学习 转移和多任务学习 分布式RL 探索（第1部分） 探索（第2部分） 元学习 信息论，未解决的问题

  3. 所属分类：其它