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开学第一课，开学第一课课件，开学第一课PPT

《HeadFirst设计模式》(中文版)共有14章，每章都引见了几个设计模式，完整地涵盖了四人组版本全部23个设计模式。
前言先引见这本书的用法；
第1章到第11章陆续引见的设计模式为Strategy、Observer、Decorator、AbstractFactory、FactoryMethod、Singleton，Command、Adapter、Facade、TemplateMethod、Iterator、Composite、State、Proxy。
最后三章比较特别。
第12章引见如何将两个以上的设计模式结合起来成为新的设计模式(例如著名的MVC模式)，作者称其为复合设计模式(这是作者自创的名称，并非四人组的标准名词)，第13章引见如何进一步学习设计模式，如何发觉新的设计模式等主题，至于第14章则很快地浏览尚未引见的设计模式，包括Bridge、Builder、ChainofResponsibility、Flyweight、Interpreter、Mediator、Memento、Prototype，Visitor。
第1章还引见了四个OO基本概念(抽象、封装、继承、多态)，而第1章到第9章也陆续引见了九个OO原则(Principle)。
千万不要轻视这些OO原则，因为每个设计模式背后都包含了几个OO原则的概念。
很多时候，在设计时有两难的情况，这时候我们必须回归到OO原则，以方便判断取舍。
可以这么说：OO原则是我们的目标，而设计模式是我们的做法。
---------------------作者：owen2335来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/owen2335/article/details/80444856版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

正则表达式在此存储库中，我正在尝试从正则表达式（又称正则表达式）中收集信息。
因此，也可以将其视为教程。
该名称的灵感来自LarryA.Wasserman的著作《所有统计资料》。
到现在为止，我的资源如下（随着我对该主题的更多了解，资源将会增加）：Danrarafsky和ChristopherManning的CourseraNLP课程，第2周，第2讲，，SoloLearnPython课程，模块8我认为将SoloLearn代码放在​​笔记本中是一个好主意，因为它可以更具交互性，并且学习者可以立即便用该代码。
它还侧重于在Python中执行正则表达式，而不是Jurafsky的讲授理论上的讲授。
我将继续更新此存储库。
我很高兴听到您的意见，以改善这一状况；
因此，请随意分叉或建议我进行任何编辑。

细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。
[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最初利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。
[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考

运用唐诗语料库，经过去噪预处理、分词、生成搭配、生成主题等过程，生成唐诗。
基于Python。

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一、单元内容总述1.本单元主题：本单元课文主要是围绕“童话”这个专题进行编排的。
主要由《去年的树》《那一定会很好》《在牛肚子里旅行》和《一块奶酪》四篇课文组成。
编排意图是引导学生把握童话的主要内容，感受童话中生动、鲜明的人物抽象；
培养想象的能力；
从中得到一些启示。
2.本单元重点：（1）感受童话中生动有趣的抽象。
本单元的四篇童话，都塑造了生动有趣的人物抽象，如《去年的树》中信守诺言的小鸟；
《那一定会很好》中牺牲自己、把方便献给大家的大树；
《在牛肚子里旅行》中遇事冷静、见多识广、机智的青头；
《一块奶酪》以身作则、严于律己的蚂蚁队长。
教学时，通过分角色朗读，感受人物鲜明的抽象，体会童话给予我们的启示。

《数据结构C++描述》清华邓俊辉，教材。
数据结构是计算机科学的关键内容，也是构建高效算法的必要基础。
其中涉及的知识，在相关专业的课程系统中始终处于核心位置。
本课程旨在围绕各类数据结构的设计与实现，揭示其中的规律原理与方法技巧；
同时针对算法设计及其功能分析，使学生了解并掌握主要的套路与手段。
讲授的主题从基础的数据结构，一直延伸至新近的研究成果。

本文通过对文本人物关系、文本结构分层、作者行文风格的分析来分析中文文本。
针对问题一，我们运用聚类分析和层次分析建立模型从物理结构与逻辑结构两方面来分析文本，我们提取文本中和文本标题中的人名作为特征项，用matlab编程分别统计每个人名在各个段落中的频数。
通过运用主成分分析法对文本进行的分析我们得出自变量与常数项几乎不相关，因而不需要采取主成分回归分析。
通过系统聚类分析，我们得到了聚类图，从中得出了主演人物之间的关系。
通过层次划分，我们将样本一划分为两层，样本二划分为两层，样本三划分为两层。
最后通过matlab编程统计样本中虚词的频数，并且分别对样本中虚词总体和各个虚词进行统计，运用计算风格学理论，我们得出前八十回与后四十回作者的行文风格存在差异。
针对问题二，我们对聚类分析、层次划分、行文风格进行了检验。
对于聚类分析的结果，我们与从对文本概述的文学概括分析得到的人物关系进行比较检验，验证了聚类分析结果是可靠性。
对于层次分析，我们通过用Excel对数据做出折线图，对图形进行分析，得出与用层次分析算法得出的相同的人物关系结论。
针对问题三，我们计算了各个样本中主要人物的比重，做出了折线图，从图中我们得出了文本结构一致性的结论，体现了三个样本的相同性。
通过计算同一个人物在不同样本中的频数（以黛玉为例），我们得出各个样本由于主题思想的不同主要人物也有差异。

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。