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。

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。

对于自然语言怎么运用到计算机进行了详细描述，课件方式的，值得一看

自然语言处理经典版的入门书籍，适合想进入自然语言处理的研究者细心阅读。

这个里面的都是测试数据，总共得分5分。
从控制台输入，不能从文件中读取。
实现了基本功能，加分项目都没有去实现，没有函数数组这些的实现。
这是用C++语言写的，新建parser类别要选C++，其他对于VS的配置和C语言一样。
for语句用的是枚举所有情况，你可以自行修改。
对预备工作中自然语言描述的简化C编译器的语言特性的语法，设计上下文无关文法进行描述借助Yacc工具实现语法分析器考虑语法树的构造：1.语法树数据结构的设计：节点类型的设定，不同类型节点应保存哪些信息，多叉树的实现方式2.实现辅助函数，完成节点创建、树创建等功能3.利用辅助函数，修改上下文无关文法，设计翻译模式4.修改Yacc程序，实现能构造语法树的分析器考虑符号表处理的扩充1.完成语法分析后，符号表项应添加哪些标识符的属性，保存语法分析的结果2.如何扩充符号表数据结构，Yacc程序如何与Lex程序交互，正确填写符号表项以一个简单的C源程序验证你的语法分析器，可以文本方式输出语法树结构，以节点编号输出父子关系，来验证分析器的正确性，如下例：main(){ inta,b; if(a==0) a=b+1;}可能的输出为：0:TypeSpecifier,integer,Children:1:IDDeclaration,symbol:aChildren:2:IDDeclaration,symbol:bChildren:3:VarDeclaration,Children:0124:IDDeclaration,symbol:aChildren:5:ConstDeclaration,value:0,Children:6:Expr,op:==,Children:457:IDDeclaration,symbol:aChildren:8:IDDeclaration,symbol:bChildren:9:ConstDeclaration,value:1,Children:10:Expr,op:+,Children:8911:Expr,op:=,Children:71012:ifstatement,Children:61113:compoundstatement,Children:3 12

人类行为识别的目的是通过一系列的观察，对人类的动作类型、行为模式进行分析和识别，并使用自然语言等方式对其进行描述的计算机技术。
由于人类行为的复杂性和多样性，往往识别出的结果是多样性的，并且连带着行为类型的概率输出的。
随着信息技术的发展，各种移动设备和可穿戴设备正在以加速度的方式增长，其功能和嵌入的传感器也变的多样化，例如：高清相机、光传感器、陀螺仪传感器、加速度传感器、GPS以及温度传感器等。
各种各样的传感器都在时刻的记录着使用者的信息，这些记录信息不仅可以用于用户位置的预测，也可以进行用户行为的识别等。
本文使用了智能设备加速度传感器的数据，结合支持向量机的特性进行人类行为识别模型的设计和应用

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。

卜东波老师计算机算法设计与分析作业答案。
共分7个章节。
分治算法、动态规划算法、贪婪算法、线性规划、网络流算法、NP。
全英文。
包括自然语言描述、伪代码、正确性证明、时间复杂度。

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。

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

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。