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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