拉丁文是二千多年前居住在欧洲亚平宁半岛上拉丁族的语言，该民族在 公元前 753 年建立了以罗马城为政治，经济和文化中心的奴隶制的国家—罗马 帝国。 公元前 5-3 世纪时，该国日益强大，并逐渐扩充其版图，统一了整个 意大利半岛，到公元一世纪时，占领了欧洲的大部分以及小亚细亚和北非的一部 分，形成了以地中海为中心

MATLAB作为线性系统的一种分析和仿真 工具，是理工科大学生应该掌握的技术工具，它 作为一种编程语言和可视化工具，可解决工程、 科学计算和数学学科中许多问题.  MATLAB建立在向量、数组和矩阵的基 础上，使用方便，人机界面直观，输出结果可 视化

文艺复兴时期的数学 对外部世界进行研究的主要目的在于发现上帝赋予它的合理次序与和谐，而这些是上帝以 数学语言透露给我们的。 Keplen 文艺复兴时期（1400—1600），欧洲被几件事情深深地震憾了一下，其一是革命的影响十分 广泛；其二是希腊著作大量进入欧洲，活板印刷的发明，加速了知识的传播。此外罗盘和火药 的引进使得远洋称为可能

循环控制结构程序设 计是三大程序结构中最重要的 部分。通过讲解,使学生熟悉 循环控制结构程序设计的编写 方式、运行方法,能够正确、 快速的编程

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《孟子告子下》: 故天将降大任于是人也,必先苦其心 志,劳其筋骨,饿其体肤,空乏其身 ,行拂乱其所为,所以动心忍性,曾 益其所不能。人恒过,然后能改;困 于心,衡于虑,而后作;徵于色,发 于声,而后喻。入则无法家拂士,出 则无敌国外患者,国恒亡。然后知生 于忧患而死于安乐也

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

概述 结构化的程序中,经常将一个较大的程序划分成若干 个较小的程序模块,每个模块只完成一个或若干个功能。 这些模块通过执行一系列语句完成一个特定的操作,称为 “过程

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人类语言的一个普遍现象是,定语从句标记( relative clause marker)大都是 由指代词演化而来的。根据我们的研究(李讷、石毓智1997:石毓智、李讷 1998),汉语史上先后出现的两个主要结构助词“之”和“底”原来都用作指代 词。结构助词的主要功能之一就是作定语从句标记。我们还从历史动因和语义功能 等角度论证了,指代词和结构助词之间的可能发展关系