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分享Google C编码风格指南是谷歌为了帮助开发人员编写更加一致、可读性更高的C代码而制定的一份规范。这个指南包含了C语言编码的最佳实践和规则，旨在提高代码的可维护性和可读性。
举例：命名约定：
对于宏的命名，谷歌建议不要使用宏，但如果必须使用宏，它们的命名应该全部大写，并使用下划线作为分隔符。例如，宏的定义可以写成：#define ROUND(x) …和#define PI_ROUNDED 3.0。
对于变量的命名，谷歌建议使用下划线作为分隔符，并且以下划线开始命名。例如，一个好的命名实例是：table_name。全小写命名也是可以接受的，例如：tablename。但是，混合大小写的命名方式不被推荐，例如：tableName。
对于函数的命名，谷歌建议使用下划线作为分隔符，并且私有函数的命名应该在函数名之前加上下划线。例如，一个私有函数可以命名为_函数名。
总结起来，谷歌的命名规则要求变量、函数和宏的命名都应该使用下划线作为分隔符，并且避免使用混合大小写的命名方式。此外，私有函数的命名应该在函数名之前加上下划线。3.注释：指南提倡使用规范的注释风格，包括注释的位置、格式和内容，以帮助他人更好地理解代码。
《数学之美》第二章自然语言处理——从规则到统计 阅读体会
数学美就是数学中奇妙的有规律的让人愉悦的美的东西。自然语言处理研究从基于规则的方法到基于统计的方法的转变，从单纯的句法分析和语义理解，变成了非常贴切应用的机器翻译、语音识别、文本到数据库自动生成、数据挖掘和知识的获取等等，这些都是基于统计的自然语言处理方法，在数学模型上和通信是相通的，甚至是相同的。数学意义上自然语言处理和通信（语言的初衷）联系在一起了。在本章开始的部分，吴军指出了两个认知方面的问题，第一，计算机是否能处理自然语言；第二，如果能，那么它处理自然语言的方法是否和人类一样。这两个问题的答案都是肯定的。然而，早期学术界对人工智能和自然语言处理的普遍认识是：先让计算机理解自然语言，即必须让计算机有类似人类的智能。事实上，例如机器翻译和语音识别等应用靠的是数学，更准确的说是靠统计。现如今，这或许已经成为了一种较为普遍的认识；但是，在过去，科学家们却花了几十年的时间。如何在解决问题时候能够化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新，是我们需要学习的思考问题的方式。
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