[代码重构](master): 添加了一些文件

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base/algorithm/Data-Structure & Algorithm.md

@@ -0,0 +1,91 @@
+# 算法 和 数据结构
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+## 线性查找法
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+## 排序基础
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+##  数据结构基础：动态数组，栈和队列
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+## 动态数据结构基础：链表
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+## 归并排序法
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+## 快速排序法
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+##  二分查找法
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+## 二分搜索树
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+## 堆，优先队列和堆排序
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+##  冒泡排序，希尔排序和排序算法大总结
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+## 线段树，Trie 和并查集
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+## AVL 树和红黑树
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+## 哈希表和 SQRT 分解
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+## 非比较排序
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+## 模式匹配
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+## 随机算法，外存算法和更多
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base/algorithm/Graphics.md

@@ -0,0 +1,57 @@
+# 图论算法
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+## 图的基本表示 
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+## 图的深度优先遍历
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+## 图的深度优先遍历的应用
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+## 图的广度优先遍历
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+## 图论问题建模和 floodfill
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+
+## 图论搜索和人工智能
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+## 图论搜索和人工智能
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+## 哈密尔顿问题和状态压缩
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+## 欧拉回路和欧拉路径
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+## 最小生成树
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+## 最短路径算法
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+## 有向图算法
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+## 网络流
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+## 匹配问题
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base/algorithm/Machine-Learning & Deep-Learning.md

@@ -0,0 +1,95 @@
+# 机器学习
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+## 机器学习基础
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+## Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
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+## 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
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+## 线性回归法
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+## 梯度下降法
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+## PCA与梯度上升法
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+## 多项式回归与模型泛化
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+## 逻辑回归
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+## 评价分类结果
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+## 支撑向量机 SVM
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+## 决策树
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+## 集成学习和随机森林
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+## 入门必修：单、多层感知机
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+## 深度学习基础组件精讲 
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+##  图像处理利器：卷积神经网络 
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+##  为序列数据而生：RNN系列
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+## 深度学习新思路： GAN网络
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+##  赋予模型认知能力：注意力机制
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+## 数据不够怎么办？迁移学习来帮忙
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+##  深度学习新范式：半监督学习
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+## 

base/algorithm/Recommended-Algorithm.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+# 推荐算法
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+## 基于邻域的个性化召回算法LFM
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+## 基于图的个性化推荐召回算法personal rank
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+## 基于图的个性化推荐召回算法personal rank
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+## 基于内容的推荐方法content based
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+## 浅层排序模型逻辑回归
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+## 浅层排序模型gbdt
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+##  基于深度学习的排序模型wide and deep