互联网语义内容生成和管理的理论与方法研究由清华大学完成该.pdf下载

weixin_39822095 2023-11-18 08:30:48

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本书介绍程序设计语言编译程序构造的一般原理、基本设计方法和主要实现技术，主要内容包括文法、自动机和语言的基础知识，词法分析，语法分析，语法制导的语义计算，语义分析，中间代码生成，运行时存储组织，代码优化和目标代码生成。除了基本设计原理外，书中还包含两个小型编译程序的设计实例，可选作课程设计的素材。一个是PL/0语言编译程序，其设计和实现框架贯穿于本书相关章节中；另一个是简单面向对象语言Decaf的编译程序。本书最后还介绍了业界广泛使用的开源编译器GCC及和它紧密相关的Binutils工具链，通过一系列程序实例说明这些工具的作用和基本用法。本书可作为高等院校计算机科学与技术相关专业的本科生教材，也可作为相关教师、研究生或工程技术人员的参考书。

注意：本课程已从Keras更新至TensorFlow2 U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集，生成Mask图像，并使用U-...

内容简介 · · · · · · 本书以培养读者以计算机科学家一样的思维方式来理解Python语言编程。贯穿全书的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供了一个具体场景方便介绍的媒介。全书共21章，详细介绍Python语言编程的方方面面。本书从基本的编程概念开始讲起，包括语言的语法和语义，而且每个编程概念都有清晰的定义，引领读者循序渐进地学习变量、表达式、语句、函数和数据结构。书中还探讨了如何处理文件和数据库，如何理解对象、方法和面向对象编程，如何使用调试技巧来修正语法错误、运行时错误和语义错误。每一章都配有术语表和练习题，方便读者巩固所学的知识和技巧。此外，每一章都抽出一节来讲解如何调试程序。作者针对每章所专注的语言特性，或者相关的开发问题，总结了调试的方方面面。本书的第2版与第1版相比，做了很多更新，将编程语言从Python 2升级成Python 3，并修改了很多示例和练习，增加了新的章节，更全面地介绍Python语言。这是一本实用的学习指南，适合没有Python编程经验的程序员阅读，也适合高中或大学的学生、Python爱好者及需要了解编程基础的人阅读。对于首次接触程序设计的人来说，是一本不可多得的佳作。作者简介 · · · · · · [美] 艾伦 B. 唐尼（Allen B. Downey) Allen Downey是欧林工程学院的计算机科学教授，曾任教于韦尔斯利学院、科尔比学院和加州大学伯克利分校。他是加州大学伯克利分校的计算机科学博士，并拥有MIT的硕士和学士学位。译者介绍赵普明毕业清华大学计算机系，从事软件开发行业近10年。从2.3版本开始接触Python，工作中使用Python编写脚本程序，用于快速原型构建以及日志计算等日常作业；业余时，作为一个编程语言爱好者，对D、Kotlin、Lua、Clojure、Scala、Julia、Go等语言均有了解，但至今仍为Python独特的风格、简洁的设计而惊叹。目录 · · · · · · 第1章　程序之道　1 1.1　什么是程序　1 1.2　运行Python　2 1.3　第一个程序　3 1.4　算术操作符　3 1.5　值和类型　4 1.6　形式语言和自然语言　5 1.7　调试　6 1.8　术语表　7 1.9　练习　8 第2章　变量、表达式和语句　9 2.1　赋值语句　9 2.2　变量名称　9 2.3　表达式和语句　10 2.4　脚本模式　11 2.5　操作顺序　12 2.6　字符串操作　13 2.7　注释　13 2.8　调试　14 2.9　术语表　15 2.10　练习　16 第3章　函数　17 3.1　函数调用　17 3.2　数学函数　18 3.3　组合　19 3.4　添加新函数　19 3.5　定义和使用　21 3.6　执行流程　21 3.7　形参和实参　22 3.8　变量和形参是局部的　23 3.9　栈图　23 3.10　有返回值函数和无返回值函数　24 3.11　为什么要有函数　25 3.12　调试　26 3.13　术语表　26 3.14　练习　27 第4章　案例研究：接口设计　30 4.1　turtle模块　30 4.2　简单重复　31 4.3　练习　32 4.4　封装　33 4.5　泛化　34 4.6　接口设计　34 4.7　重构　35 4.8　一个开发计划　36 4.9　文档字符串　37 4.10　调试　38 4.11　术语表　38 4.12　练习　39 第5章　条件和递归　41 5.1　向下取整除法操作符和求模操作符　41 5.2　布尔表达式　42 5.3　逻辑操作符　42 5.4　条件执行　43 5.5　选择执行　43 5.6　条件链　44 5.7　嵌套条件　44 5.8　递归　45 5.9　递归函数的栈图　46 5.10　无限递归　47 5.11　键盘输入　47 5.12　调试　48 5.13　术语表　49 5.14　练习　50 第6章　有返回值的函数　53 6.1　返回值　53 6.2　增量开发　54 6.3　组合　56 6.4　布尔函数　57 6.5　再谈递归　58 6.6　坚持信念　59 6.7　另一个示例　60 6.8　检查类型　60 6.9　调试　61 6.10　术语表　63 6.11　练习　63 第7章　迭代　65 7.1　重新赋值　65 7.2　更新变量　66 7.3　while语句　66 7.4　break语句　68 7.5　平方根　68 7.6　算法　70 7.7　调试　70 7.8　术语表　71 7.9　练习　71 第8章　字符串　73 8.1　字符串是一个序列　73 8.2　len　74 8.3　使用for循环进行遍历　74 8.4　字符串切片　75 8.5　字符串是不可变的　76 8.6　搜索　77 8.7　循环和计数　77 8.8　字符串方法　78 8.9　操作符in　79 8.10　字符串比较　79 8.11　调试　80 8.12　术语表　82 8.13　练习　82 第9章　案例分析：文字游戏　85 9.1　读取单词列表　85 9.2　练习　86 9.3　搜索　87 9.4　使用下标循环　88 9.5　调试　90 9.6　术语表　90 9.7　练习　91 第10章　列表　93 10.1　列表是一个序列　93 10.2　列表是可变的　94 10.3　遍历一个列表　95 10.4　列表操作　95 10.5　列表切片　96 10.6　列表方法　96 10.7　映射、过滤和化简　97 10.8　删除元素　98 10.9　列表和字符串　99 10.10　对象和值　100 10.11　别名　101 10.12　列表参数　102 10.13　调试　103 10.14　术语表　104 10.15　练习　105 第11章　字典　108 11.1　字典是一种映射　108 11.2　使用字典作为计数器集合　110 11.3　循环和字典　111 11.4　反向查找　111 11.5　字典和列表　112 11.6　备忘　114 11.7　全局变量　115 11.8　调试　117 11.9　术语表　118 11.10　练习　119 第12章　元组　121 12.1　元组是不可变的　121 12.2　元组赋值　122 12.3　作为返回值的元组　123 12.4　可变长参数元组　124 12.5　列表和元组　124 12.6　字典和元组　126 12.7　序列的序列　127 12.8　调试　128 12.9　术语表　129 12.10　练习　129 第13章　案例研究：选择数据结构　132 13.1　单词频率分析　132 13.2　随机数　133 13.3　单词直方图　134 13.4　最常用的单词　135 13.5　可选形参　136 13.6　字典减法　137 13.7　随机单词　138 13.8　马尔可夫分析　138 13.9　数据结构　140 13.10　调试　141 13.11　术语表　142 13.12　练习　143 第14章　文件　144 14.1　持久化　144 14.2　读和写　144 14.3　格式操作符　145 14.4　文件名和路径　146 14.5　捕获异常　147 14.6　数据库　148 14.7　封存　149 14.8　管道　150 14.9　编写模块　151 14.10　调试　152 14.11　术语表　152 14.12　练习　153 第15章　类和对象　155 15.1　用户定义类型　155 15.2　属性　156 15.3　矩形　157 15.4　作为返回值的实例　158 15.5　对象是可变的　159 15.6　复制　159 15.7　调试　161 15.8　术语表　161 15.9　练习　162 第16章　类和函数　163 16.1　时间　163 16.2　纯函数　164 16.3　修改器　165 16.4　原型和计划　166 16.5　调试　167 16.6　术语表　168 16.7　练习　168 第17章　类和方法　170 17.1　面向对象特性　170 17.2　打印对象　171 17.3　另一个示例　172 17.4　一个更复杂的示例　173 17.5　init方法　173 17.6　_ _str_ _方法　174 17.7　操作符重载　175 17.8　基于类型的分发　175 17.9　多态　177 17.10　接口和实现　177 17.11　调试　178 17.12　术语表　179 17.13　练习　179 第18章　继承　181 18.1　卡片对象　181 18.2　类属性　182 18.3　对比卡牌　183 18.4　牌组　184 18.5　打印牌组　185 18.6　添加、删除、洗牌和排序　185 18.7　继承　186 18.8　类图　188 18.9　数据封装　189 18.10　调试　190 18.11　术语表　191 18.12　练习　191 第19章　Python拾珍　194 19.1　条件表达式　194 19.2　列表理解　195 19.3　生成器表达式　196 19.4　any和all　197 19.5　集合　197 19.6　计数器　199 19.7　defaultdict　200 19.8　命名元组　201 19.9　收集关键词参数　202 19.10　术语表　203 19.11　练习　203 第20章　调试　205 20.1　语法错误　205 20.2　运行时错误　207 20.2.1　我的程序什么都不做　207 20.2.2　我的程序卡死了　207 20.2.3　无限循环　208 20.2.4　无限递归　208 20.2.5　执行流程　208 20.2.6　当我运行程序，会得到一个异常　209 20.2.7　我添加了太多print语句，被输出淹没了　210 20.3　语义错误　210 20.3.1　我的程序运行不正确　211 20.3.2　我有一个巨大而复杂的表达式，而它和我预料的不同　211 20.3.3　我有一个函数，返回值和预期不同　212 20.3.4　我真的真的卡住了，我需要帮助　212 20.3.5　不行，我真的需要帮助　212 第21章　算法分析　214 21.1　增长量级　215 21.2　Python基本操作的分析　217 21.3　搜索算法的分析　218 21.4　散列表　219 21.5　术语表　223 译后记　224

涉及内容包括但不限于：中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库、否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库、财经词库、成语词库、地名词库、历史名人词库、诗词词库、医学词库、饮食词库、法律词库、汽车词库、动物词库、中文聊天语料、中文谣言数据、百度中文问答数据集、句子相似度匹配算法集合、bert资源、文本生成&摘要相关工具、cocoNLP信息抽取工具、国内电话号码正则匹配、清华大学XLORE:中英文跨语言百科知识图谱、清华大学人工智能技术系列报告、自然语言生成、NLU太难了系列、自动对联数据及机器人、用户名黑名单列表、罪名法务名词及分类模型、微信公众号语料、cs224n深度学习自然语言处理课程、中文手写汉字识别、中文自然语言处理语料/数据集、变量命名神器、分词语料库+代码、任务型对话英文数据集、ASR 语音数据集 + 基于深度学习的中文语音识别系统、笑声检测器、Microsoft多语言数字/单位/如日期时间识别包、中华新华字典数据库及api(包括常用歇后语、成语、词语和汉字)、文档图谱自动生成、SpaCy 中文模型、Common Voice语音识别数据集新版、神经网络关系抽取、基于bert的命名实体识别、关键词(Keyphrase)抽取包pke、基于医疗领域知识图谱的问答系统、基于依存句法与语义角色标注的事件三元组抽取、依存句法分析4万句高质量标注数据、cnocr：用来做中文OCR的Python3包、中文人物关系知识图谱项目、中文nlp竞赛项目及代码汇总、中文字符数据、speech-aligner: 从“人声语音”及其“语言文本”产生音素级别时间对齐标注的工具、AmpliGraph: 知识图谱表示学习(Python)库：知识图谱概念链接预测、Scattertext 文本可视化(python)、语言/知识表示工具：BERT & ERNIE、中文对比英文自然语言处理NLP的区别综述、Synonyms中文近义词工具包、HarvestText领域自适应文本挖掘工具（新词发现-情感分析-实体链接等）、word2word：(Python)方便易用的多语言词-词对集：62种语言/3,564个多语言对、语音识别语料生成工具：从具有音频/字幕的在线视频创建自动语音识别(ASR)语料库、构建医疗实体识别的模型（包含词典和语料标注）、单文档非监督的关键词抽取、Kashgari中使用gpt-2语言模型、开源的金融投资数据提取工具、文本自动摘要库TextTeaser: 仅支持英文、人民日报语料处理工具集、一些关于自然语言的基本模型、基于14W歌曲知识库的问答尝试--功能包括歌词接龙and已知歌词找歌曲以及歌曲歌手歌词三角关系的问答、基于Siamese bilstm模型的相似句子判定模型并提供训练数据集和测试数据集、用Transformer编解码模型实现的根据Hacker News文章标题自动生成评论、用BERT进行序列标记和文本分类的模板代码、LitBank：NLP数据集——支持自然语言处理和计算人文学科任务的100部带标记英文小说语料、百度开源的基准信息抽取系统、虚假新闻数据集、Facebook: LAMA语言模型分析，提供Transformer-XL/BERT/ELMo/GPT预训练语言模型的统一访问接口、CommonsenseQA：面向常识的英文QA挑战、中文知识图谱资料、数据及工具、各大公司内部里大牛分享的技术文档 PDF 或者 PPT、自然语言生成SQL语句（英文）、中文NLP数据增强（EDA）工具、英文NLP数据增强工具、基于医药知识图谱的智能问答系统、京东商品知识图谱、基于mongodb存储的军事领域知识图谱问答项目、基于远监督的中文关系抽取、语音情感分析、中文ULMFiT-情感分析-文本分类-语料及模型、一个拍照做题程序、世界各国大规模人名库、一个利用有趣中文语料库 qingyun 训练出来的中文聊天机器人、中文聊天机器人seqGAN、省市区镇行政区划数据带拼音标注、教育行业新闻语料库包含自动文摘功能、开放了对话机器人-知识图谱-语义理解-自然语言处理工具及数据、中文知识图谱：基于百度百科中文页面-抽取三元组信息-构建中文知识图谱、masr: 中文语音识别-提供预训练模型-高识别率、Python音频数据增广库、中文全词覆盖BERT及两份阅读理解数据、ConvLab：开源多域端到端对话系统平台、中文自然语言处理数据集、基于最新版本rasa搭建的对话系统、基于Tens

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