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外国人撰写的ST语言教程-内容详尽.ppt

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简介：
这是一份由外国专家编写的关于ST语言（Structured Text）的详细教程PPT文件，适合编程初学者和进阶用户学习。 老外写的ST语言教程-很详细 PPT，内容非常详尽。

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    这本由外国专家撰写的《ST语言教程》提供了详尽的内容介绍和实例分析，适合希望深入了解并掌握ST编程语言的初学者及进阶学习者阅读。 老外写的ST语言教程非常详细。
  • VBA教程，内容详尽
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    本教程全面讲解VBA编程技巧与应用，涵盖基础语法、高级技术及实战案例，适合从入门到进阶的学习者。 ### VBA教程精要 #### 引言：VBA——工具的力量 VBA（Visual Basic for Applications）是一种集成在Microsoft Office软件中的编程语言，它赋予用户强大的能力来自动化日常任务、减少重复劳动并提升工作效率。无论是初学者还是高级程序员，都能从易学且功能丰富的VBA中受益。 #### 基础编程元素 掌握变量和数据类型是学习VBA的基础步骤。变量用于存储信息，并通过指定的数据类型（如整型、字符串或日期）来定义它们可以容纳的值种类。此外，流程控制语句，例如`IF...THEN...ELSE`以及`FOR...NEXT`循环，在执行条件判断和重复操作时非常重要。 #### 对象与属性 VBA的强大之处在于其对象模型。工作簿、单元格等都是具有特定属性和方法的对象实例。通过修改这些对象的属性（如更改字体大小或设置值）或者调用它们的方法，可以实现对Microsoft Office应用程序的高度定制化控制。 #### 编写完整程序 VBA支持创建包含多个函数和过程的模块化程序结构，这使得代码更易于管理和维护，并提高了重用性和可读性。例如，在一个单独的模块中处理数据清洗任务而在另一个模块中执行数据分析工作，有助于清晰地组织功能并简化后期更新。 #### 文件操作 掌握VBA中的文件操作技能对于自动化数据处理流程至关重要。这包括如何从文本或二进制文件格式中读取、写入和修改信息等技术，这对于批量导入导出数据或是自动备份重要文档非常有用。 #### 事件驱动编程 利用VBA进行事件驱动编程意味着可以根据用户的行动触发预设任务的执行。例如，在用户打开一个工作表时加载特定的数据集或者点击按钮后更新数据库记录。这增加了程序与用户的交互性和即时响应能力。 #### 用户窗体 通过使用VBA创建自定义对话框和输入界面，可以实现更复杂的人机互动体验。设计这些用户窗体可以帮助收集必要的信息、显示结果或提供高级导航功能以增强用户体验。 #### VBA与PPT演示 利用VBA自动化PowerPoint文档的生成及编辑过程能够极大提高工作效率。从基于模板创建幻灯片到填充动态数据，再到自动布局和动画设置等操作都可以通过编程实现。 #### Word标题提取 在Word文档中应用VBA脚本可以识别并提取未明确标记为标题的文字区域，这对于内容分析或自动生成目录非常有用。借助于解析文档结构的能力，VBA能够智能地辨识出不同层级的标题信息以方便快速整理和管理文本资料。 #### 数据库操作 利用VBA连接到SQL Server、Access等数据库系统中执行查询更新及报告生成任务是其强大功能之一。结合Office应用程序使用时，这为数据管理和分析提供了便捷高效的解决方案。 #### Windows API 对于更为复杂的项目需求而言，通过调用Windows API函数来访问操作系统底层的功能（如网络通信或系统监控）则可以显著扩展VBA的应用范围和灵活性。 #### 结论 作为Microsoft Office套件内置的编程语言工具，VBA凭借其友好的学习曲线及广泛的应用场景成为提高办公效率、自动化数据处理以及开发个性化解决方案的理想选择。从简单的宏录制到复杂应用软件的设计与实现，深入掌握VBA的各项功能将显著提升个人和团队的工作生产力。
  • 自然语言处理学习全面PPT，内容详尽
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    这份PPT涵盖了自然语言处理领域的全面知识和技巧，从基础理论到高级应用都有详细阐述，是学习NLP的理想资料。 自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，它涉及人工智能、计算机科学、语言学等多个学科，旨在使计算机能够理解、解释、生成和处理人类的自然语言。这一领域的学习涵盖了广泛的知识点，对于大学生期末复习或个人深入学习来说具有极高的价值。 1. **基础知识**：在深入学习NLP之前，首先需要掌握一些基础概念，如词法分析（分词）、句法分析（识别句子结构）、语义分析（理解句子含义）和篇章分析（理解上下文关系）。同时，了解语言模型和概率论基础对于理解NLP算法至关重要。 2. **统计语言模型**：N-gram模型是NLP中的基本工具，用于预测一个词序列的概率。此外还有更复杂的模型如隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）以及深度学习中的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM），这些在词性标注、命名实体识别等领域有广泛应用。 3. **机器翻译**：基于统计的机器翻译(SMT)和神经网络机器翻译(NMT)是两大主流方法。SMT依赖于大规模双语语料库，而NMT则使用深度学习模型进行端到端的翻译，例如Transformer模型在提高翻译质量方面取得了显著进步。 4. **情感分析与情绪识别**：通过识别文本中的情感倾向来理解用户的情绪反应。这通常涉及词典方法、机器学习算法和深度学习模型的应用，如卷积神经网络（CNN）及注意力机制等技术。 5. **文本分类与信息检索**：包括垃圾邮件过滤、新闻分类在内的任务常使用朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)以及深度学习模型。信息检索则涉及查询理解和文档排名，经典的信息检索算法如TF-IDF和BM25被广泛采用。 6. **对话系统与聊天机器人**：构建能够与人交互的对话系统是NLP的一大挑战。基于规则、统计及深度学习的方法各有优势，例如Seq2Seq模型和Transformer架构在生成式对话中取得了突破性进展。 7. **问答系统**：从文本中抽取答案来回答问题涉及关键信息定位和推理过程。现代问答系统常结合深度学习模型与知识图谱技术的应用，如BERT及KGQA等模型的使用。 8. **实体链接与知识图谱**：将文本中的名词短语映射到知识库中的特定实体是实体链接的任务；而存储和查询结构化知识的知识图谱框架则在问答系统、推荐系统以及信息抽取中广泛应用。 9. **文本生成**：包括新闻报道、故事或代码等自动生成的模型，基于GPT系列的预训练语言模型已经在该领域取得了显著成果。 10. **预训练模型**：BERT、RoBERTa、ALBERT及GPT等预训练模型的发展极大地推动了NLP的进步。这些经过大量无标注数据上预先训练后的模型能有效提升下游任务的表现力。 通过学习上述知识点，你将能够深入理解自然语言处理的原理和技术，并为未来在该领域的研究或工作打下坚实的基础。
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