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C语言专项精讲课程讲义。

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简介:
这是一套由赵海英老师精心打造的C语言专项精讲课程讲义。

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客服
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  • C
    优质
    本《C语言专业精讲课程讲义》旨在系统深入地讲解C语言的核心概念与高级特性,适用于希望掌握编程基础和进阶技巧的学习者。通过详尽实例解析语法结构及程序设计方法,助力读者构建扎实的编程能力。 C语言专项精讲课程由赵海英授课,包含详细的讲义内容。
  • CPPT
    优质
    本C语言PPT课程讲义系统地介绍了C语言的基础知识和编程技巧,涵盖语法、数据类型、控制结构及函数等核心概念,并配以实用示例,适合初学者快速掌握C语言。 C语言课件共10章,内容涵盖概述、数据描述、输入输出、流程设计、数组、函数、预处理、指针、结构体与共用体以及文件。
  • C(完整版)
    优质
    《C语言课程讲义(完整版)》是一本全面而系统的教程,涵盖了从基础语法到高级编程技巧的所有内容,适合初学者和中级程序员使用。 谭浩强C语言教程课件包括以下内容: 1. 绪论 2. C语言概述 3. 数据类型 4. 简单程序 5. 循环结构 6. 数组使用 7. 函数介绍 8. 指针讲解 9. 用户自定义数据类型
  • C序设计
    优质
    《C语言程序设计课程讲义》旨在为初学者提供系统学习C语言的基础与进阶知识,涵盖数据类型、控制结构、函数及文件操作等内容,助力编程技能提升。 这个文件无论是用于教学还是自学复习都很合适。不过压缩包内的文件整理得不够完善。这是一个很有价值的资源。
  • C.doc
    优质
    《C语言教程讲义》是一份全面介绍C编程语言基础及应用的教学资料,适合初学者系统学习。包含语法、数据类型、控制结构等核心内容。 ### C语言中的数据类型 C语言提供了多种内置的数据类型来存储不同类型的值。这些基本的数据类型包括整型、浮点型(单精度与双精度)、字符型等。 **示例代码:** ```c #include int main() { int age = 25; // 整型变量,用于表示年龄 float height = 1.75f; // 单精度浮点数类型,用于存储身高(以米为单位) char grade = A; // 字符型变量,用来存储一个字母等级 printf(Age: %d, Height: %.2f, Grade: %c\n, age, height, grade); return 0; } ``` 接下来的部分将继续介绍C语言的高级知识点,包括字符串处理、条件判断、循环控制结构、数组和指针等内容。这些知识是深入掌握这门编程语言的基础,并且对于编写高效和复杂的程序至关重要。
  • 自然理解
    优质
    本《自然语言理解课程讲义》旨在系统介绍自然语言处理的核心理论与技术,涵盖语义分析、句法结构及深度学习模型等关键内容。适合相关专业师生参考使用。 第一章自然语言理解讲义由中国科学院自动化研究所编写。内容涵盖自然语言理解的基本概念、研究范围、核心问题、面临的挑战、常用的研究方法以及当前的研究进展,并介绍了国内外的相关研究机构。
  • 自然处理
    优质
    本《自然语言处理课程讲义》系统介绍文本处理技术与应用,涵盖词法分析、句法语义理解及机器翻译等核心内容,适合计算机科学及相关专业师生参考学习。 自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能领域的重要分支,研究如何让计算机理解和生成人类的自然语言。哈尔滨工业大学刘挺教授所讲授的自然语言处理课程被业界广泛认为是一流的教学资源,并深受学习者的欢迎。这门课涵盖了从基础理论到前沿技术的内容,旨在帮助学生深入理解自然语言的本质及其在实际应用中的技巧。 该课程可能包括以下核心知识点: 1. **语言模型**:这是NLP的基础部分,用于评估句子的概率值。常见的有n-gram模型、隐马尔可夫模型(HMM)和条件随机场(CRF),以及近年来流行的基于神经网络的模型如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)及Transformer。 2. **词法分析**:也称为分词,是将连续文本序列分割成有意义词汇单元的过程。这是很多NLP任务的基础步骤,包括词性标注、命名实体识别等。 3. **句法分析**:通过解析句子结构来确定单词之间的关系,例如依赖关系和构成成分分析,有助于理解句子的深层含义。 4. **语义分析**:涉及对词语及整个句子意义的理解。这包含词义消歧、情感评估、实体识别与信息抽取等任务。现代工具包括词向量模型(如Word2Vec、GloVe)以及预训练语言模型(如BERT、ELECTRA),它们极大地促进了语义分析的发展。 5. **机器翻译**:自动将一种自然语言文本转换为另一种语言,涉及到编码-解码架构、注意力机制和多任务学习等技术。 6. **对话系统**:模仿人类进行交互的程序设计。这包括基于规则的方法、统计模型以及现代生成式对话模型的应用。 7. **信息检索与问答系统**:帮助用户从大量文本数据中找到所需的信息,涉及关键词搜索、语义匹配及复杂查询理解等技术。 8. **文本分类与情感分析**:自动将文档归类到预设类别或评估其情绪倾向。例如新闻报道的分类和社交媒体上的情绪检测。 9. **文本生成**:利用深度学习方法产生新的有意义的文字内容,如文章摘要、故事创作及代码生成等应用领域。 10. **对抗性攻击与防御策略**:针对NLP模型设计恶意输入(比如文本混淆或对抗样本),并提出相应的防护措施以增强系统的鲁棒性。 11. **知识图谱构建和利用**:建立实体及其关系的结构化数据库,用于智能问答、推荐系统等应用场景。 刘挺教授的教学内容结合了理论讲解与实际案例分析,旨在使学生掌握NLP的核心概念和技术,并跟上最新的研究进展。通过这门课程的学习,学生们不仅能提高对自然语言的理解能力,还能获得开发和优化NLP系统的实践经验。对于希望在AI领域尤其是自然语言处理方向发展的学习者来说,这是一个非常宝贵的教育资源。
  • C考研进阶:赵海英
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    赵海英老师的《C语言考研进阶精讲课程》专为考研学子设计,深入剖析C语言核心知识点与考点,帮助学生掌握编程技巧,提升解题能力。 考研C语言进阶精讲课程由赵H英老师授课,内容高清易懂。
  • 自然处理.ppt
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    本讲义为《自然语言处理课程》配套资料,涵盖了文本处理、语义分析、机器翻译等核心内容,旨在帮助学生掌握NLP领域的基本理论与技术。 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域的一个重要分支,它结合了人工智能、计算机科学及语言学等多个学科的知识,旨在使计算机能够理解和生成人类的自然语言,并实现人机之间的有效沟通。本课件将围绕NLP的核心概念、技术及其应用进行讲解。 一、基础理论 1. 语言模型:作为NLP的基础部分,语言模型用于预测一个句子出现的概率。常见的有n-gram模型和神经网络语言模型(如RNN、LSTM及Transformer等)。 2. 分词处理:将连续的文本序列分割成有意义的语言单位,例如词语。分词方法包括基于规则的方法、统计学方法(比如HMM和CRF),以及深度学习技术。 3. 词性标注:识别每个词汇在语法上的属性,如名词、动词或形容词等,有助于理解语义信息。常用算法有隐马尔科夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)等。 二、句法分析 1. 依存句法分析:确定句子中各个词语之间的依赖关系,并构建出反映这些关系的树状结构,帮助我们更好地理解句子结构。常用的算法包括图割法、最大熵模型以及MaltParser等依存解析器。 2. 配价语法:研究词汇与其修饰语或宾语的数量关系,这对于理解和分析句法及语义至关重要。 三、语义分析 1. 命名实体识别(NER):在文本中找到具有特定意义的实体信息,例如人名、地名和组织名称等。常用的方法有CRF模型、BiLSTM-CRF以及预训练语言模型如BERT或RoBERTa的应用。 2. 情感分析:判断一段文字的情感倾向性(正面、负面或者中立),通常用于舆情监控等领域。该领域包括基于规则的方法、词汇表方法及深度学习技术等多种手段。 四、机器翻译 1. 统计机器翻译(SMT):利用大量的双语平行文本作为训练数据,通过概率模型进行翻译任务。主要的统计模型有IBM系列和Pharaoh等。 2. 神经网络机器翻译(NMT):使用深度学习技术实现端到端的自动翻译过程,如Transformer架构,在性能上优于传统的SMT方法。 五、对话系统 1. 对话管理:控制对话流程以确保会话内容连贯有效。它包括对话状态跟踪和策略选择等内容。 2. 生成式对话模型:例如seq2seq框架或基于Transformer的模型,用于产生自然流畅的回答文本。 六、情感生成与文本摘要 1. 文本生成技术:利用RNN、LSTM及Transformer等架构来创建相关的输出内容,如文章和故事等。 2. 自动文本摘要:提取关键信息并形成简短且保留原意的概述。该领域的主流方法包括基于抽取的方法和基于生成的方法。 七、应用与挑战 1. 实体链接:将文档中的实体名称与其知识图谱上的实际对象相匹配,以便获取更多的背景资料。 2. 认知计算:模拟人类思考过程来应对复杂的非结构化问题。 3. NLP技术在实践中面临的难题包括但不限于多语言处理、低资源环境下的学习能力、篇章理解以及语义歧义的解决等。 通过深入了解这些基础知识,我们可以更好地应用自然语言处理技术,并为智能助手、问答系统和搜索引擎优化等领域提供技术支持。随着深度学习的进步,NLP将继续在人工智能领域发挥重要作用。