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- 这是麻省理工的人工智能讲义的一部分，很权威
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- 红黑树的算法，网上有好多例子，包括移植STL中的RBTREE算法，但是我试了，不怎么好用阿。 这是麻省理工数据结构课程的一个实现，我把它改造了一下，经过30-40万的数据量测试 windows/unix下都做过测试，没有问题。
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麻省理工的小波课件
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- 倒谱系数作为特征提取方法，数据采用的是麻省理工的PAF数据，提取出的特征属性具有较好的分类性能-Cepstral coefficients as feature extraction methods, data used by the PAF are the Massachusetts data, extracted features of the property has good classification performance
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- 算发导论，英文第二版，达特茅斯学院和麻省理工合著-Introduction to hair count, the second edition in English, Dartmouth College and the Massachusetts Institute of Technology co-author
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- 关于脑神经解剖学、神经机能的， 若贝尔奖得主HUBEL写的书，是麻省理工推荐脑认知与人工智能课推荐的必读书-On brain anatomy, neurological function, if the Bell Prize winner HUBEL book is recommended by the Massachusetts Division of brain cognition and artificial intelligence will be recommended reading
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- 麻省理工大学关于电路与电子学的讲座，非常有条理-Massachusetts Institute of Technology and electronics on the lecture circuit, very organized