You can not select more than 25 topics Topics must start with a chinese character,a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.

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  1. # -*- coding: utf-8 -*-
  2. # ---
  3. # jupyter:
  4. # jupytext_format_version: '1.2'
  5. # kernelspec:
  6. # display_name: Python 3
  7. # language: python
  8. # name: python3
  9. # language_info:
  10. # codemirror_mode:
  11. # name: ipython
  12. # version: 3
  13. # file_extension: .py
  14. # mimetype: text/x-python
  15. # name: python
  16. # nbconvert_exporter: python
  17. # pygments_lexer: ipython3
  18. # version: 3.5.2
  19. # ---
  20. # # Python & Machine Learning Exercises
  21. # ## Python
  22. #
  23. # ### (1)字符串
  24. # 给定一个文章,找出每个单词的出现次数
  25. #
  26. # ```
  27. # One is always on a strange road, watching strange scenery and listening to strange music. Then one day, you will find that the things you try hard to forget are already gone.
  28. # ```
  29. #
  30. # ### (2)组合
  31. # 有 1、2、3、4 个数字,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?都是多少?
  32. #
  33. #
  34. # ### (3) 判断
  35. # 企业发放的奖金根据利润提成。利润(I):
  36. # * 低于或等于 10 万元时,奖金可提 10%;
  37. # * 高于 10 万元,低于 20 万元时,低于 10 万元的部分按 10%提成,高于 10 万元的部分,可提成 7.5%;
  38. # * 20 万到 40 万之间时,高于 20 万元的部分,可提成 5%;
  39. # * 40 万到 60 万之间时,高于 40 万元的部分,可提成 3%;
  40. # * 60 万到 100 万之间时,高于 60 万元的部分,可提成 1.5%,
  41. # * 高于 100 万元时, 超过 100 万元的部分按 1%提成,
  42. # 从键盘输入当月利润 I,求应发放奖金总数?
  43. #
  44. #
  45. # ### (4)循环
  46. # 输出9x9的乘法口诀表
  47. #
  48. #
  49. # ### (5)使用while循环实现输出2-3+4-5+6.....+100的和
  50. #
  51. #
  52. # ### (6)算法
  53. # 给一个数字列表,将其按照由大到小的顺序排列
  54. #
  55. # 例如
  56. # ```
  57. # 1, 10, 4, 2, 9, 2, 34, 5, 9, 8, 5, 0
  58. # ```
  59. #
  60. # ### (7)应用1
  61. # 做为 Apple Store App 独立开发者,你要搞限时促销,为你的应用生成激活码(或者优惠券),使用 Python 如何生成 200 个激活码(或者优惠券)?
  62. #
  63. # 需要考虑什么是激活码?有什么特性?例如`KR603guyVvR`是一个激活码
  64. #
  65. # ### (8)应用2
  66. # 需要把某个目录下面所有的某种类型的文件找到。
  67. # 例如把`c:`下面所有的`.dll`文件找到
  68. #
  69. # ### (9)应用3
  70. # 你有个目录,里面是程序(假如是C或者是Python),统计一下你写过多少行代码。包括空行和注释,但是要分别列出来。
  71. #
  72. #

机器学习越来越多应用到飞行器、机器人等领域,其目的是利用计算机实现类似人类的智能,从而实现装备的智能化与无人化。本课程旨在引导学生掌握机器学习的基本知识、典型方法与技术,通过具体的应用案例激发学生对该学科的兴趣,鼓励学生能够从人工智能的角度来分析、解决飞行器、机器人所面临的问题和挑战。本课程主要内容包括Python编程基础,机器学习模型,无监督学习、监督学习、深度学习基础知识与实现,并学习如何利用机器学习解决实际问题,从而全面提升自我的《综合能力》。

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