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甘肃农业大学:植物拉丁文语音基础(PPT讲稿)描述与命名生物类群的国际通用语言
文档格式:PPT 文档大小:6.46MB 文档页数:12
拉丁文(Latin)是一种古老的语言,起源于 意大利半岛的泰伯尔河(Tiber)右岸拉丁地 区(Latium)古拉丁族人的土著语言。其词语是 当代欧美语系的重要词源。 拉丁文是一门死语言,仅在梵缔冈教皇国作为 日常交流工具。 拉丁文是现代科学技术尤其是植物学、动物学、 医学术语的极其重要的词源
《C语言程序设计》课程教学资源:第6章 指针和引用
文档格式:PPT 文档大小:1.06MB 文档页数:57
指针是C语言中的一个重要的概念,也是C语言的一个重要特色。正确 而灵活地运用它。可以有效地表示复杂的数据结构:能动态分配內存:能 方便地使用字符串;有效而方便地使用数組,能寘接处理内存地址等,这 对设计系统件是很必要的。掌握指针的痖用,可以使程序简洁、紧凑、高 效。每一个学习和使用C语言的人,都应当深入地学习和掌握指针。可以说 ,不掌握指针就不掌握C的精华
《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
《云南师范大学学报(对外汉语教学与研究版)》:国内生成词库理论研究的回顾与展望(上海大学中文系:李强)
文档格式:PDF 文档大小:844.93KB 文档页数:15
文章对目前汉语方面的研究成果进行回顾和总结,分别从语言本体、语言认知、语言计算和语言教学四个维度展示生成词库论在汉语上的研究和应用
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》课程电子教案(PPT课件讲稿)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
一、常用伪指令与操作符。 二、汇编语言源程序的基本框架。 三、汇编语言程序的开发过程以及程序的调试方法
《新闻与采访》ppt课件 新闻语言的特点及使用
文档格式:PPT 文档大小:260KB 文档页数:130
对于新闻语言,西方新闻学称之为“具有生 命力的职业用语”。这个概括应当说比较准确, 它抓住了新闻语言的两个最基本属性: 首先,它是“职业用语”,亦即为新闻工作 服务,受新闻工作的特点所限制,因此也是新闻 报道所独有。它提醒我们,应当从新闻传播的本 质特点去理解和掌握新闻语言的基本特征
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
《C语言程序设计》课程教学资源:第1章 C语言绪言
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
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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