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《C语言程序设计(Visual C++ 6.0环境)》 第一章 C语言绪论
文档格式:PPT 文档大小:880.5KB 文档页数:37
本章通过C程序实例分析着手,使读者从宏观上整体把 握和了解C程序的基本结构、C程序的开发调试过程,对 C程序开发设计有较深入的感性认识,进而强化对计算机 语言和程序设计的理解,为进一步学习C语言程序设计打 下基础
《C语言程序设计》课程教材讲义(C语言程序设计上机指导与同步训练)实验一 C语言程序上机步骤和C 语言程序基本结构
文档格式:PDF 文档大小:132.17KB 文档页数:4
1. 了解 Turbo C 的集成开发环境。 2. 掌握 C 程序的基本结构。 3. 学会如何在 Turbo C 上编辑、编译、连接和运行一个 C 程序
《C语言程序设计》课程教学资源:电信第一次实验
文档格式:DOC 文档大小:25.5KB 文档页数:3
电信07103班C语言第一次实验 一、C语言的教学特点: C语言比较难学,因此要求各位同学认真高度重视,好学好 问,而且每次上实验课时都得把教材和实验指导书带上
清华大学:《计算机程序设计基础》课程教学资源(PPT课件)第二章 基本数据类型及其运算
文档格式:PPT 文档大小:329.5KB 文档页数:41
第二章基本数据类型及其运算 学习目标 一、了解数据类型的一般概念,熟悉C语言中的基本数据类型 二、熟悉C语言中常量与变量的概念,掌握定义常量与变量的方法 三、掌握C语言中的基本运算 四、掌握基本的输入输出函数的用法 五、了解语言操作符的优先级与结合性
清华大学:《计算机程序设计基础》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 基本数据类型及其运算
文档格式:PPT 文档大小:329.5KB 文档页数:41
第二章基本数据类型及其运算 学习目标 1.了解数据类型的一般概念,熟悉C语言中的基本数据类型 2.熟悉C语言中常量与变量的概念,掌握定义常量与变量的方法 3.掌握C语言中的基本运算 4.掌握基本的输入输出函数的用法 5.了解语言操作符的优先级与结合性
湖南大学:《C/C++程序设计》课程教学资源(讲义)多媒体课件目录
文档格式:DOC 文档大小:52.5KB 文档页数:6
第1章概述 1.1引言 1.2C语言简介 1.C语言的特点 2.C语言程序的结构 3.C语言使用的字符集、标识符和关键字 1.3C程序的上机步骤 1.操作步骤 2.用 Turbo运行C程序 第2章数据类型、运算符与表达式 2.1C的数据类型 1.一个C程序包括的内容 2.C的数据类型
《数学建模》附录matlab教程
文档格式:DOC 文档大小:340KB 文档页数:35
MATLAB是 MATrix LABoratory(“矩阵实验室”)的缩写,是由美国 Math Works 公司开发的集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的,功能强大 操作简单的语言。是国际公认的优秀数学应用软件之 20世纪80年代初期, Cleve Moler与 John Little等利用C语言开发了新一代的 MATLA B语言,此时的 MATLAB语言已同时具备了数值计算功能和简单的图形处理 功能
人民邮电出版社:高等学校计算机专业教材《80x86汇编语言程序设计》课程教学资源(PPT课件)第4章 汇编语言程序格式
文档格式:PPT 文档大小:132KB 文档页数:23
▪ 常用伪指令与操作符。 ▪ 汇编语言源程序的基本框架。 ▪ 汇编语言程序的开发过程以及程序的调试方法
京语言文化大学:《C语言程序设计导论》 第四章 函数和程序结构
文档格式:PPT 文档大小:79KB 文档页数:16
第四章函数和程序结构 本章的主要内容包括: 1、C语言函数的概念,如何调用C提供的库函数,如何自己来定义函数,并调用这些函数。中的数据表示 2、多文件组成C程序的方法 3、变量生存期作用域 4、C语言的数学函数
南京大学:《自然语言处理 Natural Language Processing(NLP)》课程教学资源(PPT课件讲稿)传统方法
文档格式:PPT 文档大小:951.5KB 文档页数:116
自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科 基于规则(知识工程)的自然语言处理方法(理性方法,传统方法) ◼ 基于词典和规则的形态还原(英语)、词性标注以及分词(汉语、日语) ◼ 基于CFG(上下文无关文法)和扩充的CFG(复杂特征集、合一运算)的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译 基于语料库(数据)的自然语言处理方法(经验方法) ◼ 语言模型(N元文法) ◼ 分词、词性标注(序列化标注模型) ◼ 句法分析(概率上下文无关模型、移进-规约分析器) ◼ 文本分类(朴素贝叶斯模型、最大熵模型) ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......(基于神经网络的深度学习方法)
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