人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”，也可能超过人的智能。
2023/5/17 0:57:34
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《NLP汉语自然语言处理原理与实现》第九章LSTM的python的代码实现，使用python3实现。
可运转。
可运转。
2023/3/11 6:11:22
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elp希望更多的学生利用这些数据，在研究中想出创新性方法，他们也提供了目前感兴味的一些主题。
一是图片分类。
目前他们虽然能识别出图片中类似于汉堡之类的食物，但是如何评价一张图片是否好看还有待研究。
二是自然语言处理和情感分析。
用户评价数据里有很多能挖掘的元数据，可以用于推断语义、商户属性和情感。
他们想知道评价里表达了什么，是好评还是差评。
三是图像挖掘。
比如说挖掘出用户之间的关系是如何限定他们的使用规律，流行趋势的引导者在一家店火起来之前都是去哪儿吃饭的。
一是图片分类。
目前他们虽然能识别出图片中类似于汉堡之类的食物，但是如何评价一张图片是否好看还有待研究。
二是自然语言处理和情感分析。
用户评价数据里有很多能挖掘的元数据，可以用于推断语义、商户属性和情感。
他们想知道评价里表达了什么，是好评还是差评。
三是图像挖掘。
比如说挖掘出用户之间的关系是如何限定他们的使用规律，流行趋势的引导者在一家店火起来之前都是去哪儿吃饭的。
2023/2/23 21:03:24
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在人类大脑的大致启发下，经过大量数据训练的深层神经网络可以以前所未有的精度解决复杂的任务。
本实用书提供了TensorFlow的端到端指南，TensorFlow是领先的开源软件库，可协助您构建和训练神经网络，用于计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别和一般预测分析。
作者TomHope、YehezkelResheff和ItayLider为从数据科学家和工程师到学生和研究人员的广大技术受众提供了一种实践性的TensorFlow基础方法。
在深入讨论诸如神经网络架构、TensorBoard可视化、TensorFlow抽象库和多线程输入管道等主题之前，您将首先学习TensorFlow中的一些基本示例。
完成本书后，您将知道如何在TensorFlow中构建和部署生产就绪的深度学习系统。
本实用书提供了TensorFlow的端到端指南，TensorFlow是领先的开源软件库，可协助您构建和训练神经网络，用于计算机视觉、自然语言处理（NLP）、语音识别和一般预测分析。
作者TomHope、YehezkelResheff和ItayLider为从数据科学家和工程师到学生和研究人员的广大技术受众提供了一种实践性的TensorFlow基础方法。
在深入讨论诸如神经网络架构、TensorBoard可视化、TensorFlow抽象库和多线程输入管道等主题之前，您将首先学习TensorFlow中的一些基本示例。
完成本书后，您将知道如何在TensorFlow中构建和部署生产就绪的深度学习系统。
2023/2/11 12:51:50
13.33MB
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本人收集整理的Python网络爬虫、数据采集、数据分析方面的材料，讲解了爬区百度贴吧，淘宝MM。
数据清洗，自然语言处理等方面的知识，材料很好，值得大家学习。
数据清洗，自然语言处理等方面的知识，材料很好，值得大家学习。
2020/9/17 3:23:14
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最新的ansj分词工具jar包，用于在ecplise中使用ansj分词。
ansj是由孙健开发的一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现。
分词速度达到每秒钟大约200万字左右（macair下测试），精确率能达到96%以上。
目前实现了：中文分词、中文姓名识别、用户自定义词典、关键字提取、自动摘要、关键字标记等功能。
可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目。
作者在最新的分词方式里增加了基于深度学习的分词方式。
ansj是由孙健开发的一个基于n-Gram+CRF+HMM的中文分词的java实现。
分词速度达到每秒钟大约200万字左右（macair下测试），精确率能达到96%以上。
目前实现了：中文分词、中文姓名识别、用户自定义词典、关键字提取、自动摘要、关键字标记等功能。
可以应用到自然语言处理等方面,适用于对分词效果要求高的各种项目。
作者在最新的分词方式里增加了基于深度学习的分词方式。
2016/6/8 1:32:57
19.72MB
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中文分词不断都是中文自然语言处理领域的基础研究。
目前，分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。
其中最为常见的是最大匹配算法(MaximumMatching，以下简称MM算法)。
MM算法有三种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配和双向匹配。
本程序实现了正向最大匹配算法。
本程序还可以从我的github上面下载：https://github.com/Zehua-Zeng/Maximum-Matching-Algorithm
目前，分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。
其中最为常见的是最大匹配算法(MaximumMatching，以下简称MM算法)。
MM算法有三种：一种正向最大匹配，一种逆向最大匹配和双向匹配。
本程序实现了正向最大匹配算法。
本程序还可以从我的github上面下载：https://github.com/Zehua-Zeng/Maximum-Matching-Algorithm
2021/3/17 9:33:02
9.29MB
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次要包含文本挖掘的期刊论文和毕业论文40多篇，搞自然语言处理的，文本挖掘的可以下载看看。
来源于万方，侵删。
来源于万方，侵删。
2016/3/20 12:27:20
67.93MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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