算法课件

并行随机存取机（PRAM）是计算机科学中的一种理论计算模型，用于设计和分析并行算法。该模型由同步处理器组成，每个处理器具有少量的局部内存，并共享一个大容量的主存储器。在每个时间步长内，每个处理器可以并行访问内存单元进行读写操作或执行本地计算。PRAM模型的变体包括EREW（独占读独占写）、CREW（并发读独占写）和CRCW（并发读并发写），分别控制处理器对内存的访问权限。尽管PRAM模型在实际系统中的应用有限，作为理论框架，它为并行算法的开发提供了重要指导。开发者可以专注于算法逻辑而无需深入考虑网络结构和技术细节。PRAM算法的基本编程构造类似于并行循环结构，用于描述多处理器同时操作内存的场景

《算法设计与分析》是计算机科学核心课程，专注于有效问题解决，通过算法设计、实现和分析优化计算过程。第三版课件PPT涵盖最新研究和教学经验，深化学生和专业人士对算法的理解和应用。包括算法基础、排序与查找、图算法、动态规划、分治策略、贪心算法、回溯与分支限界、数据结构、递归与递归树、概率算法与随机化、近似算法及计算复杂性理论。

李航教授《统计学习方法》第2版课件，涵盖EM算法相关内容。

Python编程与算法基础教程的详细课件，包含ISBN：978-7-302-46683-3。

MATLAB语言基础数学运算流程控制函数编写与调试二维图形绘制三维图形表示现代科学运算

推荐系统是现代数据挖掘和个性化服务的重要组成部分，协同过滤是其中一种广泛使用的推荐方法。它依赖于用户的行为和偏好，通过寻找具有相似兴趣的用户或物品来预测用户可能的兴趣，从而推荐未接触过的物品。协同过滤主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤(UserCF)这种算法假设具有相似购买或评分历史的用户会继续对新物品有相似的喜好。用户之间的相似度通常通过共享评分的物品计算得出，例如使用夹角余弦、欧几里得距离或Jaccard相似度。一旦找到相似用户，就可以将他们对某物品的评分用于预测目标用户对同一物品的评分，进而进行推荐。基于物品的协同过滤(ItemCF)与UserCF不同，I

实用Access源代码合辑，分享学习资源。

在算法和数据结构设计中，哈希函数扮演着至关重要的角色。它们能够将任意大小的输入映射到固定大小的输出，从而实现快速的数据查找和存储。本课件详细探讨了通用哈希和完美哈希的概念。通用哈希是指一族具备一定随机性和独立性特征的哈希函数，能够有效减少哈希碰撞的发生；而完美哈希则更进一步，通过特定算法确保每个键值对都能唯一映射，从而提高哈希表的效率和性能。强k-普遍性概念进一步强化了哈希函数的选择，确保即使在复杂数据结构中，映射的准确性和效率仍能得到保证。

这份 MATLAB 课件是您学习和自学 MATLAB 的优质资源，也适合作为复习资料巩固知识点。

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