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Coursera,记得去年也有这样信誓旦旦的计划,结果呢 一个课也没坚持下来,也许今年有个好的开头,Stanford 的Mining Massive Dadasets已经坚持完成了一半,尽管里面的一些作业自己没有搞懂,我想先开了这头吧。 可能东野奎吾那句话是最好的概述 如今回顾写作过程,我发现自己始终在思考一个问题 站在人生的岔路口,人究竟应该怎么做 我希望读者能在掩卷时喃喃自语 我从未读过这样的小说。 Divide and Conquer - 分治. N个整数元素的数组A[1 n], n 为2的幂, 传统算法的比较次数为2n-2,采用分治得到的公式为 C(n) = 1 n=2 C(n) = 2C(n/2) 2 n 2 根据递推公式可以得到其比较的次数为 3/2n-2,相对传统算法得到了提升。 其递推公式为(n) = 1 n=1 C(n) = C(n/2) 1 n 1. C(n) = 0 n=1 C(n) = 2C(n/2) n-1 n 1 C(n) = 0 n=1 ; C(n) = 2C(n/2) n/2 n 1. Keep thinking,keep trying, keep doing。

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Coursera,记得去年也有这样信誓旦旦的计划,结果呢 一个课也没坚持下来,也许今年有个好的开头,Stanford 的Mining Massive Dadasets已经坚持完成了一半,尽管里面的一些作业自己没有搞懂,我想先开了这头吧。 可能东野奎吾那句话是最好的概述 如今回顾写作过程,我发现自己始终在思考一个问题 站在人生的岔路口,人究竟应该怎么做 我希望读者能在掩卷时喃喃自语 我从未读过这样的小说。 Divide and Conquer - 分治. N个整数元素的数组A[1 n], n 为2的幂, 传统算法的比较次数为2n-2,采用分治得到的公式为 C(n) = 1 n=2 C(n) = 2C(n/2) 2 n 2 根据递推公式可以得到其比较的次数为 3/2n-2,相对传统算法得到了提升。 其递推公式为(n) = 1 n=1 C(n) = C(n/2) 1 n 1. C(n) = 0 n=1 C(n) = 2C(n/2) n-1 n 1 C(n) = 0 n=1 ; C(n) = 2C(n/2) n/2 n 1. Keep thinking,keep trying, keep doing。
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1 h blog
2 huangshaohans blog
3 老老实实的做一件事才靠谱
4 距上次写东西过去了快两个月,想想自己除了背单词还算是坚持,别的就找不到什么了
5 恩 今天的主题是什么呢,我觉得可以是有关工作的一些新年计划
6 web qa吧,至少可以相对稳定的爬虫
7 具体的方案还在想
8 但觉得这段时间稳定下来真的可以着手做一做了
9 晚来天欲雪,能饮一杯无
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h blog,huangshaohans blog,老老实实的做一件事才靠谱,距上次写东西过去了快两个月,想想自己除了背单词还算是坚持,别的就找不到什么了,恩 今天的主题是什么呢,我觉得可以是有关工作的一些新年计划,web qa吧,至少可以相对稳定的爬虫,具体的方案还在想,但觉得这段时间稳定下来真的可以着手做一做了,晚来天欲雪,能饮一杯无,回不到小时候,还是有很多话可以扯的,可能有时候真是要写了,反而语塞了,前两天,在cjj意外看到一本东野奎吾的 解忧杂货店,站在人生的岔路口,我该如何选择,二分查找
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Coursera,记得去年也有这样信誓旦旦的计划,结果呢 一个课也没坚持下来,也许今年有个好的开头,Stanford 的Mining Massive Dadasets已经坚持完成了一半,尽管里面的一些作业自己没有搞懂,我想先开了这头吧。 可能东野奎吾那句话是最好的概述 如今回顾写作过程,我发现自己始终在思考一个问题 站在人生的岔路口,人究竟应该怎么做 我希望读者能在掩卷时喃喃自语 我从未读过这样的小说。 Divide and Conquer - 分治. N个整数元素的数组A[1 n], n 为2的幂, 传统算法的比较次数为2n-2,采用分治得到的公式为 C(n) = 1 n=2 C(n) = 2C(n/2) 2 n 2 根据递推公式可以得到其比较的次数为 3/2n-2,相对传统算法得到了提升。 其递推公式为(n) = 1 n=1 C(n) = C(n/2) 1 n 1. C(n) = 0 n=1 C(n) = 2C(n/2) n-1 n 1 C(n) = 0 n=1 ; C(n) = 2C(n/2) n/2 n 1. Keep thinking,keep trying, keep doing。

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Msg, err code=error.ERR DATA NOT EXIST). 大概说这么多吧,接下来可能要尝试一下,multi-classification of network anomaly, 在考虑用bi-direction rnn. Python integer objects implementation. Coursera,记得去年也有这样信誓旦旦的计划,结果呢 一个课也没坚持下来,也许今年有个好的开头,Stanford 的Mining Massive Dadasets已经坚持完成了一半,尽管里面的一些作业自己没有搞懂,我想先开了这头吧。 可能东野奎吾那句话是最好的概述 如今回顾写作过程,我发现自己始终在思考一个问题 站在人生的岔路口,人究竟应该怎么做 我希望读者能在掩卷时喃喃自语 我从未读过这样的小说。 Maybe a programmer with python,java,etc. Nlp machine learning. data mining.

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