*AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

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切片原型 strs = ‘abcdefg’ Strs[start: end:step] 切片的三个参数分别表开始，结束，步长 第一位下标为0，end位不取，如strs[1:3] = ‘bc’ 如果start，end超出现有数组范围，按实际范围截断strs[-100:100]=’abcdefg’ Step为空时，缺省值为1 Strs[1:5] = ‘bcde’ strs[1:5:2] = ‘bd’ Step为正时，start<end，否则为空 Strs[5:1] = ‘’ Start为空，默