动态分区分配算法（操作系统实验 C＋＋）
通过这次实验，加深对动态分区分配算法的理解，进一步掌握首次适应算法、循环首次适应算法、最佳适应算法和最坏适应算法的实现方法。
【数据结构初阶】双链表
💘不知不觉，【数据结构初阶】双链表 以告一段落。通读全文的你肯定收获满满，让我们继续为数据结构学习共同奋进!
【数据结构】单链表OJ题
本节博客将讲解单链表的反转，合并有序链表，寻找中间节点及约瑟夫问题。
Python的计算性能优化
Python 的高性能计算和优化是一个多层面的主题，包括从代码优化到利用高效库和外部资源。理解不同的优化策略和工具，可以帮助开发者充分发挥 Python 在多种应用场景下的潜力，尤其是在数据科学、机器学习、Web 开发等领域。
leetcode-链表经典题
206. 反转链表这里我们使用创建一个变量cur来遍历原链表，再创建一个新节点newnode，首先使用一个循环来遍历原链表，cur为NULL是循环结束，每次进入循环将cur的下一个节点赋给tail，然后将cur取下来头插，第一次头插的节点的next置为NULL，也就是cur->next=newnod
LeetCode每日一题——2520. Count the Digits That Divide a Number
【代码】LeetCode每日一题——2520. Count the Digits That Divide a Number。
leetcode链表
关于链表的一些题目，做完对链表会有更深的理解嗷
操作系统：实验一：进程调度实验——最高优先数优先的调度算法以及先来先服务算法 源码
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蓝桥杯 题库 简单 每日十题 day6
01 删除字符 02 最大降雨量 03 分数 04 鲁卡斯对列 05 公约数 06 求和 07 字母数 08 星期计算 09 清理水域 10 二进制表示
蓝桥杯 题库 简单 每日十题 day7
01 啤酒和饮料 02 武功秘籍 03 序列个数 04 双阶乘 05 利息计算 06 大写 07 移动 08 算式900 09 斐波拉契数列最大公约数 10 最大距离
特殊时间（蓝桥杯）
2022年2月22日22:20 是一个很有意义的时间, 年份为 2022 , 由 3 个 2 和 1 个 0 组成, 如果将月和日写成 4 位, 为 0222 , 也是由 3 个 2 和 1 个 0 组 成, 如果将时间中的时和分写成 4 位, 还是由 3 个 2 和 1 个 0 组成。小蓝对这样的
2023华为杯E题：出血性脑卒中临床智能诊疗建模（不断更新）
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Git LFS使用教程
Git LFS是Git的一个扩展，它允许您将大文件单独存储在Git仓库之外，从而减少开销并提高性能。安装Git LFS：如果尚未安装Git LFS，可以按照官方Git LFS网站上的说明进行安装：https://git-lfs.github.com/运行这些命令后，大文件应该已成功下载到您的本地计算
UI自动化 --- UI Automation 基础详解
在UI自动化中，UI自动化客户端可以询问控件支持哪些控件模式，然后通过支持的控件模式公开的属性、方法、事件和结构与控件进行交互。中，介绍了UI Automation能够做什么，且借助 Inspect.exe 工具完成了一个模拟点击操作的Demo，文章结尾也提出了自己的一些想法，想要借助UI Auto
带你熟练使用list
本文的目的主要是介绍`list`的常用接口,从构造函数,访问数据,修改数据等接口函数介绍.帮助大家初步掌握`list`的使用,后续会分享`list`的==模拟实现==,从底层理解list更加深刻的理解`list`.
25.8 matlab里面的10中优化方法介绍—— 拉各朗日乘子法求最优化解（matlab程序）
由此可知，在最优点 x∗ ，梯度 ∇(x) 和 ∇x) 的方向必相同或相反，即存在 ≠0 ，使得： ∇(x∗)+∇x∗)=0 ， 称之为。fo=subs(f,{x,y,lama},{xo,yo,lamao}) %极值点函数值。xo=subs(xx,lama,lamao) %求得取极值处的xo。yo
第四届上海市青少年算法竞赛（小学组）
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八大排序算法--希尔排序（动图理解）
1.先选定一个小于n的整数gap（一般情况下是将n/2作为gap）作为第一增量，然后将所有距离为gap的元素分为一组，并对每一组进行插入排序。gap越小，数据挪动的越慢，耗时多。2.重复步骤1，直到gap等于1停止，这时整个序列被分到了一组，进行一次直接插入排序，排序完成。gap折半为2，此时相隔距
代码随想录算法训练营第九天|841. 钥匙和房间|463. 岛屿的周长|459. 重复的子字符串
考察kmp算法，难点是构造理解前缀表数组，前缀表里面的数字代表和前一个比他的重复情况，
生成模型相关算法：EM算法步骤和公式推导
EM 算法是一种选代算法，1977 年 Dempster 等人总结提出，用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计EM算法的每次选代由两步组成:E步，求期望 (expectation);一般地，用Y表示观测随机变量的数据，Z表示隐随机变量的数据Y
