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  • C&C++语言学习大全套【精品】

    千次下载 热门讨论 2012-09-23 10:15:49
    C++语言大全.zip C&C++语言教程大礼包.rar C_C+++指针的13份资料.zip C_C++程序员实用大全.zip C++程序设计语言特别版(中文版) .rar C语言大全第4版+源码.rar C语言阶梯式教程【从白痴到资深专家】 .pdf 你必须知道...
  • C#语言学习思维导图

    千次阅读 多人点赞 2019-06-27 10:27:34
    C#语言学习思维导图 C#的学习可分为3个部分: (1)基础 (2)中级 (3)应用 (1)基础 (2)中级 (3)应用 ...

                                     C#语言学习思维导图

    C#的学习可分为3个部分:
    (1)基础
    (2)中级
    (3)应用

     

    (1)基础

     

    (2)中级

    (3)应用 

     

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  • python语言学习:python语言学习中的定义类、定义函数、封装api等详细攻略 目录 python语言学习中的定义类 python语言学习中的定义函数 python语言学习中封装api python语言学习中的定义类 1、定义...

    python语言学习:python语言学习中的定义类、定义函数、封装api等详细攻略

     

     

    目录

    python语言学习中的定义类

    python语言学习中的定义函数

    python语言学习中封装api


     

     

     

    python语言学习中的定义类

    1、定义类的结构形式

    class LSTMRNN(object):
        # __init__()方法: 用来传入各种参数
        def __init__(self, n_steps, input_size, output_size, cell_size, batch_size):
            '''
            :param n_steps: 每批数据总包含多少时间刻度,详看博客,LSTM每一个batchz内,需要3步
    
            '''
            self.n_steps = n_steps          
            self.input_size = input_size
            self.output_size = output_size
            self.cell_size = cell_size
            self.batch_size = batch_size
    
        #add_input_layer()方法:用来增加一个输入层
        def add_input_layer(self,):
            pass
    
    

     

    python语言学习中的定义函数

    1、pass   #放在函数内,执行空语句

     

     

     

    python语言学习中封装api

     

     

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  • 高级编程语言学习概论

    千次阅读 2019-04-13 16:46:14
    高级语言学习结构概论 我的语言经历 最近学习了Go语言,但我本身从接触JAVA到现在7年半了,刚工作那会儿使用Php语言开发过一个网站,中间接触过形形色色的各种前端框架,抛开这些前端的东西不提,只说后端高级语言...

    高级语言学习结构概论

    我的语言经历

    最近学习了Go语言,但我本身从接触JAVA到现在7年半了,刚工作那会儿使用Php语言开发过一个网站,中间接触过形形色色的各种前端框架,抛开这些前端的东西不提,只说后端高级语言,觉得语言这个东西其实很相似的,对于工作多年的人,学习一门新的语言应该不再是一种难以做到的事,但如何能够快速掌握,掌握哪些重点等这些问题才是最需要去了解的。

    关于编程语言的设计

    经验告诉我,编程语言无论是JAVA还是Go,亦或是Php其实它们都有一些共同的东西,所谓统一的思想,不同的形式。就是说高级语言都有一些共同关心的内容,但是实现这些内容的形式却是各种各样的。JAVA、Go、Php各自都有变量的定义,但是定义变量的方式却是各自都不同,就拿定义整型变量来说java是:int a=1;而Go是var a int=1而且不需要以分号结尾,php又是另外一种样子,但是他们说的都是关于定义一个整型int的事情。我想说的是,对于使用高级语言开发多年的朋友来说,如果要学习一门其他高级语言,需要关注的应该高于这些形式,而应该站在更高的设计角度去了解不同语言之间对于相同内容的不同部分是如何设计的,以及这样做的好处

    高级语言的公共内容

    1. 开发环境搭建及开发IDE;
    2. 数据类型及变量、指针;
    3. 标识符及运算符及进制转换;
    4. 流程控制;
    5. 函数,包,方法,类,接口,访问控制;
    6. 数组,Map,切片,集合;
    7. 面向对象编程OOP;
    8. 内存模型
    9. 异常处理。
    10. 流及文件操作,序列化。
    11. 单元测试
    12. 进程,线程,协程
    13. 反射
    14. 网络编程
    15. 第三方类库使用及Redis缓存,Mysql持久化等操作
    16. 算法
    17. web编程
    18. 成熟框架
    19. 设计模式
    20. 源码分析

    新编程语言学习重点

    学习一门新的语言的确需要花费时间和精力去了解它的语法和使用。能够熟练应用并开发出出色的项目更是需要多年的经验积累,熟能生巧,就像陆游那个卖油翁的故事说明的道理,多写多看多应用,这才是最快的学习途径。顺便提一句,虽然说高级语言的设计基本都是在相同的内容基础之上做的,但是既然要学习,就不能流于形式,浮于表面,最终还是能熟练掌握语法才能熟练应用。

    我的语言观

    *语言其实是一种工具。

    1. 语言可以实现丰富多彩,功能强大的软件系统;
    2. 语言可以帮我们养家糊口,维持生计;
    3. 不能沉于语言本身,没有意义的去编码,开发语言的选择是挑剔的;
    4. 语言应当发挥出它的价值,这才是语言本身的价值;

    经常看到很多新程序员兴致勃勃去搞一些时髦的写法,学习很偏门的知识,深究某些技术点,往往欲速则不达,在我看来能多加思考,深入思考做好手头的项目和工作,已经很了不起了,你不要觉得那些BAT的员工就比你牛多少。更不要去盲目崇拜那些所谓的大牛。

    关于封装

    很多高级语言都有封装这个特性,比如JAVA、Go这两种不同的语言,Go偏面向过程开发,而JAVA偏向面向对象,但是封装在两种语言中体现的淋漓尽致,所以我觉得无论是什么样的高级语言,封装已经不是它们的专属特性了,封装已经是一种哲学高度的设计思想,既然是思想那就自然有其存在的价值和好处。封装简化了我们的开发,让我们直接调用它而不用关心底层细节。我们学习高级编程语言的时候,其实也能想到,少不了的API,标准库,少不了第三方的类库、框架、jar包。这也正是让我们方便使用,所以说,还是那句老话,打好基础比啥都强。

    自我驱动

    最近进行的学习是关于GO的,从3月的26号开始到4月的28日为止,一个月左右的时间从小白到循序渐进做些小项目,实现小功能,并理解语言设计的思想,到对比其他语言学习的感受,完成一个阶段。这个过程需要自我去驱动。驱动力源自于一个一个的小目标和计划,比如完成一个功能后,思考如何完善,思考其不足之处,思考别人如何实现,多进行技术交流。自我驱动是十分必要的,这样才能让自己逐步深入到语言的细节中去,这个过程需要坚持和耐心。至于学习到什么程度因人而异,每个人学习的目标不同。记得深入思考。
    在这里插入图片描述
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  • 自然语言学习笔记

    千次阅读 2019-07-31 19:26:45
    自然语言学习笔记自然语言自然语言研究的两问题自然语言的理解NLP(自然语言处理(AI分支))相关学习链接 自然语言 自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言。例如,英语、汉语、日语为自然语言的例子,这一种...

    自然语言

    自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言。例如,英语、汉语、日语为自然语言的例子,这一种用法可见于自然语言处理一词中。自然语言是人类交流和思维的主要工具。 自然语言是人类智慧的结晶,自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一,而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的,也是各国人表达的方法其中之一。

    自然语言研究的两问题

    两大问题

    自然语言的理解

    自然语言的理解

    NLP(自然语言处理(AI分支))

    NLP (Natural Language Processing) 是人工智能(AI)的一个子领域。
    自然语言是人类智慧的结晶,自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一,而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。
    NLP研究的内容
    任务和限制

    理论上,NLP是一种很吸引人的人机交互方式。早期的语言处理系统如SHRDLU,当它们处于一个有限的“积木世界”,运用有限的词汇表会话时,工作得相当好。这使得研究员们对此系统相当乐观,然而,当把这个系统拓展到充满了现实世界的含糊与不确定性的环境中时,他们很快丧失了信心。
    由于理解(understanding)自然语言,需要关于外在世界的广泛知识以及运用操作这些知识的能力,自然语言认知,同时也被视为一个人工智能完备(AI-complete)的问题。同时,在自然语言处理中,"理解"的定义也变成一个主要的问题。有关理解定义问题的研究已经引发关注。

    实际问题

    一些NLP面临的问题实例:
    句子“我们把香蕉给猴子,因为它们饿了”和“我们把香蕉给猴子,因为它们熟透了”有同样的结构。但是代词“它们”在第一句中指的是“猴子”,在第二句中指的是“香蕉”。如果不了解猴子和香蕉的属性,无法区分。

    主要范畴

    文本朗读(Text to speech)/语音合成(Speech synthesis)
    语音识别(Speech recognition)
    中文自动分词(Chinese word segmentation)
    词性标注(Part-of-speech tagging)
    句法分析(Parsing)
    自然语言生成(Natural language generation)
    文本分类(Text categorization)
    信息检索(Information retrieval)
    信息抽取(Information extraction)
    文字校对(Text-proofing)
    问答系统(Question answering)
    机器翻译(Machine translation)
    自动摘要(Automatic summarization)
    文字蕴涵(Textual entailment)

    研究难点

    单词的边界界定
    在口语中,词与词之间通常是连贯的,而界定字词边界通常使用的办法是取用能让给定的上下文最为通顺且在文法上无误的一种最佳组合。在书写上,汉语也没有词与词之间的边界。
    词义的消歧
    许多字词不单只有一个意思,因而我们必须选出使句意最为通顺的解释。
    句法的模糊性
    自然语言的文法通常是模棱两可的,针对一个句子通常可能会剖析(Parse)出多棵剖析树(Parse Tree),而我们必须要仰赖语意及前后文的资讯才能在其中选择一棵最为适合的剖析树。
    有瑕疵的或不规范的输入
    例如语音处理时遇到外国口音或地方口音,或者在文本的处理中处理拼写,语法或者光学字符识别(OCR)的错误。
    语言行为与计划
    句子常常并不只是字面上的意思;例如,“你能把盐递过来吗”,一个好的回答应当是把盐递过去;在大多数上下文环境中,“能”将是糟糕的回答,虽说回答“不”或者“太远了我拿不到”也是可以接受的。再者,如果一门课程去年没开设,对于提问“这门课程去年有多少学生没通过?”回答“去年没开这门课”要比回答“没人没通过”好。

    自然语言处理

    统计自然语言处理运用了推测学、机率、统计的方法来解决上述,尤其是针对容易高度模糊的长串句子,当套用实际文法进行分析产生出成千上万笔可能性时所引发之难题。处理这些高度模糊句子所采用消歧的方法通常运用到语料库以及马可夫模型(Markov models)。统计自然语言处理的技术主要由同样自人工智能下与学习行为相关的子领域:机器学习及资料采掘所演进而成。

    相关学习链接

    https://www.bilibili.com/video/av27557638/?p=1
    https://baike.baidu.com/item/nlp/25220?fr=aladdin

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