Chines perceptions of notebook computers
国开作业人工智能专题-专题二-测验57参考(含答案)剖析
可编辑修改精选全文完整版题目：语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。
选项A：对选项B：错答案：错题目：人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。
这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。
选项A：对选项B：错答案：错题目：谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。
选项A：对选项B：错答案：错题目：深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。
选项A：对选项B：错答案：对题目：贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。
选项A：对选项B：错答案：错题目：状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。
特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。
选项A：对选项B：错答案：对题目：分层规划中包含基本动作和高层动作。
选项A：对选项B：错答案：对题目：启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。
选项A：对选项B：错答案：错题目：P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。
选项A：对选项B：错答案：错题目：现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。
选项A：对选项B：错答案：错题目：当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。
（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。
选项A：隐含层选项B：应用层选项C：输入层选项D：输出层答案：输入层题目：机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是（）。
选项A：机器学习选项B：无监督学习选项C：监督学习答案：无监督学习题目：算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。
dtnl练习题(打印版)
dtnl练习题（打印版）# DTNL 练习题（打印版）## 一、选择题1. 下列哪个选项不是深度学习（Deep Learning, DL）的典型应用？- A. 图像识别- B. 自然语言处理- C. 线性回归- D. 神经网络2. 在深度学习中，以下哪个术语与反向传播算法（Backpropagation）无关？- A. 梯度下降- B. 损失函数- C. 卷积神经网络- D. 特征提取## 二、填空题1. 深度学习模型中的激活函数通常用于引入________，以帮助模型学习复杂的数据模式。
2. 卷积神经网络（CNN）中的卷积层主要用于提取图像的________特征。
3. 在训练深度学习模型时，________是用于评估模型在训练集上的性能的指标。
## 三、简答题1. 简要描述什么是深度学习，并说明它与传统机器学习方法的主要区别。
2. 解释什么是过拟合（Overfitting），并给出避免过拟合的几种策略。
## 四、计算题给定一个简单的神经网络，包含一个输入层，两个隐藏层和一个输出层。
假设输入层有4个神经元，第一个隐藏层有8个神经元，第二个隐藏层有6个神经元，输出层有3个神经元。
如果输入层的激活值为[0.2, 0.5, 0.8, 1.0]，第一个隐藏层的权重矩阵为：\[W_1 =\begin{bmatrix}0.1 & 0.2 & 0.3 & 0.4 \\0.5 & 0.6 & 0.7 & 0.8 \\0.9 & 1.0 & 1.1 & 1.2 \\\end{bmatrix}\]第一个隐藏层的偏置向量为 \( b_1 = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] \)，激活函数为 ReLU。
请计算第一个隐藏层的输出激活值。
## 五、编程题编写一个简单的 Python 函数，该函数接受一个列表作为输入，返回列表中所有元素的和。
```pythondef sum_elements(input_list):# 你的代码pass```## 六、案例分析题考虑一个实际问题，例如图像识别、语音识别或自然语言处理等，描述如何使用深度学习技术来解决这个问题，并简要说明所选择的模型架构和训练过程。
chinese-clip 分布式训练-概述说明以及解释
chinese-clip 分布式训练-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容应该是对所要讨论的主题进行简要介绍和说明。
关于"chinese-clip 分布式训练"的概述部分可参考以下内容：概述"chinese-clip 分布式训练"是指在处理海量数据和复杂模型时，利用分布式计算资源进行任务的并行处理和训练的方法。
随着人工智能技术的迅猛发展，传统的单机训练方式已经很难满足大规模数据和模型的训练需求，因此分布式训练逐渐成为了一种解决方案。
本文将对分布式训练的概念、优势以及应用前景进行详细讨论。
首先，我们将介绍分布式训练的基本概念，包括其定义、原理和相关技术。
接着，我们将深入探讨分布式训练相较于传统单机训练的优势所在，比如效率提升、运行时间缩短和资源利用率的提高等。
最后，我们将总结本文的观点，并展望分布式训练在未来的应用前景。
通过本文的阅读，读者将能够了解到分布式训练的基本概念和原理，以及其在训练效率和资源利用方面的优势。
同时，读者也能够对分布式训练在人工智能领域的应用前景有一个初步的了解。
随着人工智能技术的不断发展，我们相信分布式训练将在大数据处理和复杂模型训练上发挥越来越重要的作用。
1.2文章结构文章结构为了确保内容的有条理和组织性，使读者能够更好地理解和掌握文章的主要内容。
在本篇文章中，主要包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分旨在引入文章的主题和背景。
首先，概述文章的主要内容，即介绍分布式训练的概念和优势。
其次，介绍文章的结构，即说明该文章由引言、正文和结论部分组成。
最后，明确阐明文章的目的，即通过探讨分布式训练的概念和应用前景来帮助读者深入了解该领域的重要性和价值。
正文部分是文章的核心，主要阐述分布式训练的概念和优势。
首先，详细介绍分布式训练的概念，包括其定义、原理和基本流程等。
然后，具体阐述分布式训练的优势，包括加速训练速度、提高模型的容量和精度、增加计算资源利用率等方面。
jupyter notebook原理
jupyter notebook原理Jupyter Notebook原理Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，可以在其中创建和共享文档，包括实时代码、方程、可视化图表和解释性文本。
它的原理基于客户端-服务器架构，用户可以通过浏览器访问服务器上的Jupyter Notebook应用程序。
下面将详细介绍Jupyter Notebook的工作原理。
1. 客户端-服务器架构Jupyter Notebook采用了客户端-服务器架构。
用户通过浏览器作为客户端，与运行在服务器上的Jupyter Notebook应用程序进行交互。
用户在浏览器中编写代码、运行代码并查看结果，所有的计算和数据处理都在服务器上进行。
这种架构允许用户在不同的设备上访问和共享Jupyter Notebook文档，而不会受到设备性能的限制。
2. 内核和代码单元Jupyter Notebook的核心是内核（Kernel）。
内核是一个独立的计算引擎，可以执行代码并返回结果。
用户可以在一个Notebook中运行多个内核，每个内核都可以执行不同的编程语言，如Python、R、Julia等。
用户可以在Notebook中选择不同的内核来运行不同的代码。
在Jupyter Notebook中，代码和文本被组织成一个个的代码单元（Cell）。
每个代码单元可以包含一段代码或一段解释性文字。
用户可以选择运行整个Notebook，也可以选择运行单个代码单元。
当用户运行一个代码单元时，该代码单元的内容将被发送到内核进行执行，并将执行结果返回给用户。
3. 实时交互和可视化Jupyter Notebook提供了实时交互和可视化功能。
用户可以在Notebook中编写代码，并通过执行代码单元来查看结果。
执行过程中，用户可以随时修改代码并重新执行。
这种实时交互的方式使得用户可以快速迭代和调试代码，提高工作效率。
Jupyter Notebook还支持丰富的可视化功能。
计算机专业英语课文(第四版)全文翻译
1.2 总线互连总线是连接两个或多个设备的通信通路。
总线的关键特征是，它是一条共享传输介质。
多个设备连接到总线上，任一个设备发出的信号可以为其他所有连接到总线上的设备所接收。
如果两个设备同时传送，它们的信号将会重叠，引起混淆。
因此，一次只能有一个设备成功地（利用总线）发送数据。
典型的情况是，总线由多条通信通路或线路组成，每条线(路)能够传送代表二进制1和0的信号。
一段时间里，一条线能传送一串二进制数字。
总线的几条线放在一起能同时并行传送二进制数字。
例如, 一个8位的数据能在8条总线线上传送。
计算机系统包含有多种不同的总线，它们在计算机系统层次结构的各个层次提供部件之间的通路。
连接主要计算机部件(处理机, 存储器, I/O)的总线称为系统总线。
系统总线通常由50~100条分立的(导)线组成。
每条线被赋予一个特定的含义或功能。
虽然有许多不同的总线设计，但任何总线上的线都可以分成三个功能组：数据线、地址线和控制线。
此外可能还有为连接的模块提供电源的电源线。
数据线提供系统模块间传送数据的路径，这些线组合在一起称为数据总线。
典型的数据总线包含8、16或32根线，线的数量称为数据总线的宽度。
因为每条线每次传送1位，所以线的数目决定了每次能同时传送多少位。
数据总线的宽度是决定系统总体性能的关键因素。
地址线用于指定数据总线上数据的来源和去向。
例如，如果处理机希望从存储器中读一个字的数据，它将所需要字的地址放在地址线上。
显然，地址总线的宽度决定了系统最大可能的存储器容量。
控制线用来控制对数据线和地址线的访问和使用。
由于数据线和地址线被所有部件共享，因此必须用一种方法来控制它们的使用。
控制信号在系统模块之间传送命令和定时信息。
定时信息指定了数据和地址信息的有效性，命令信号指定了要执行的操作。
大多数计算机系统使用多总线，这些总线通常设计成层次结构。
图1.3显示了一个典型的高性能体系结构。
一条局部总线把处理机连接到高速缓存控制器，而高速缓存控制器又连接到支持主存储器的系统总线上。
集成梯度特征归属方法-概述说明以及解释
集成梯度特征归属方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在概述部分，你可以从以下角度来描述集成梯度特征归属方法的背景和重要性：集成梯度特征归属方法是一种用于分析和解释机器学习模型预测结果的技术。
随着机器学习的快速发展和广泛应用，对于模型的解释性需求也越来越高。
传统的机器学习模型通常被认为是“黑盒子”，即无法解释模型做出预测的原因。
这限制了模型在一些关键应用领域的应用，如金融风险评估、医疗诊断和自动驾驶等。
为了解决这个问题，研究人员提出了各种机器学习模型的解释方法，其中集成梯度特征归属方法是一种非常受关注和有效的技术。
集成梯度特征归属方法能够为机器学习模型的预测结果提供可解释的解释，从而揭示模型对于不同特征的关注程度和影响力。
通过分析模型中每个特征的梯度值，可以确定该特征在预测中扮演的角色和贡献度，从而帮助用户理解模型的决策过程。
这对于模型的评估、优化和改进具有重要意义。
集成梯度特征归属方法的应用广泛，不仅适用于传统的机器学习模型，如决策树、支持向量机和逻辑回归等，也可以应用于深度学习模型，如神经网络和卷积神经网络等。
它能够为各种类型的特征，包括数值型特征和类别型特征，提供有益的信息和解释。
本文将对集成梯度特征归属方法的原理、应用优势和未来发展进行详细阐述，旨在为读者提供全面的了解和使用指南。
在接下来的章节中，我们将首先介绍集成梯度特征归属方法的基本原理和算法，然后探讨应用该方法的优势和实际应用场景。
最后，我们将总结该方法的重要性，并展望未来该方法的发展前景。
1.2文章结构文章结构内容应包括以下内容：文章的结构部分主要是对整篇文章的框架进行概述，指导读者在阅读过程中能够清晰地了解文章的组织结构和内容安排。
第一部分是引言，介绍了整篇文章的背景和意义。
其中，1.1小节概述文章所要讨论的主题，简要介绍了集成梯度特征归属方法的基本概念和应用领域。
1.2小节重点在于介绍文章的结构，将列出本文各个部分的标题和内容概要，方便读者快速了解文章的大致内容。
计算机专业英语第二版 译文
《计算机英语》参考译文（精读部分）目录第1单元课文A：计算机概览 (3)一、引言 (3)二、历史 (3)三、硬件 (4)四、编程 (5)五、未来的发展 (5)第2单元课文A：计算机硬件 (5)一、引言 (5)二、输入硬件 (6)三、输出硬件 (6)四、存储硬件 (7)五、硬件的连接 (7)第3单元课文A：操作系统 (8)一、引言 (8)二、操作系统是怎样工作的 (8)三、当前的操作系统 (8)五、未来的技术 (10)第4单元课文A：编程语言 (11)一、引言 (11)二、语言类型 (11)三、高级语言的分类 (12)四、语言的结构与成分 (12)五、历史 (13)第5单元课文A：计算机程序 (13)一、引言 (13)二、程序开发 (14)三、程序元素 (14)四、程序功能 (15)五、历史 (16)六、未来 (16)第6单元课文A：软件生命周期 (17)第7单元课文A：进入关系数据库的世界 (19)一、什么是关系数据库？ (19)二、数据库管理系统的介绍 (20)三、不同的计算模型 (21)第8单元课文A：电信与计算机 (22)第9单元课文A：计算机网络 (24)一、引言 (24)二、调制解调器与计算机管理局 (24)三、局域网 (24)四、路由器与桥接器 (25)五、广域网 (25)六、分布式计算 (25)七、安全与管理 (26)第10单元课文A：因特网是如何工作的？ (26)一、因特网访问 (27)二、信息打包 (27)三、网络编址 (27)四、电子邮件 (28)五、传输模式 (28)六、带宽 (28)第11单元课文A：信息革命 (29)一、引言 (29)二、社会与技术发展 (29)三、信息革命的方向 (29)四、就业趋势 (30)五、信息技术与消费者 (31)六、信息革命的问题 (31)第12单元课文A：电子商务简介 (32)一、定义 (32)二、需求与服务 (32)第13单元课文A：计算机安全 (34)一、计算机安全面临的威胁 (34)二、保护计算机安全的措施 (36)第14单元课文A：比尔•盖茨文摘 (37)第1单元课文A：计算机概览一、引言计算机是一种电子设备，它能接收一套指令或一个程序，然后通过对数值数据进行运算或者对其他形式的信息进行处理来执行该程序。
intriguing properties of neural networks 精读
intriguing properties of neural networks 精读Intriguing Properties of Neural NetworksIntroduction:Neural networks are a type of machine learning model inspired by the human brain's functioning. They are composed of interconnected nodes known as neurons that work together to process and analyze complex data. Neural networks have gained immense popularity due to their ability to learn, adapt, and make accurate predictions. In this article, we will delve into some of the intriguing properties of neural networks and explore how they contribute to their success in various fields.1. Non-linearity:One of the key properties of neural networks is their ability to model nonlinear relationships in data. Traditional linear models assume a linear relationship between input variables and the output. However, neural networks introduce non-linear activation functions that allow them to capture complex patterns and correlations. This property enables neural networks to excel in tasks such as image recognition, natural language processing, and voice recognition.2. Parallel Processing:Neural networks possess the remarkable ability to perform parallel processing. Unlike traditional algorithms that follow a sequential execution path, neural networks operate by simultaneously processing multiple inputs in parallel. This parallel architecture allows for faster and efficientcomputations, making neural networks suitable for handling large-scale datasets and real-time applications.3. Distributed Representation:Neural networks utilize distributed representation to process and store information. In traditional computing systems, data is stored in a centralized manner. However, neural networks distribute information across interconnected neurons, enabling efficient storage, retrieval, and association of knowledge. This distributed representation enhances their ability to learn complex patterns and generalize from limited training examples.4. Adaptability:Neural networks exhibit a high degree of adaptability, enabling them to adjust their internal parameters and optimize their performance based on changing input. Through a process called backpropagation, neural networks continuously learn from the errors they make during training. This iterative learning process allows them to adapt to new data and improve their accuracy over time. The adaptability of neural networks makes them robust to noise, varying input patterns, and changing environments.5. Feature Extraction:Neural networks are adept at automatically extracting relevant features from raw data. In traditional machine learning approaches, feature engineering is often a time-consuming and manual process. However, neural networks can learn to identify important features directly from the input data. This property eliminates the need for human intervention and enables neuralnetworks to handle complex, high-dimensional data without prior knowledge or domain expertise.6. Capacity for Representation:Neural networks possess an impressive capacity for representation, making them capable of modeling intricate relationships in data. Deep neural networks, in particular, with multiple layers, can learn hierarchies of features, capturing both low-level and high-level representations. This property allows neural networks to excel in tasks such as image recognition, where they can learn to detect complex shapes, textures, and objects.Conclusion:The intriguing properties of neural networks, such as non-linearity, parallel processing, distributed representation, adaptability, feature extraction, and capacity for representation, contribute to their exceptional performance in various domains. These properties enable neural networks to tackle complex problems, make accurate predictions, and learn from diverse datasets. As researchers continue to explore and enhance the capabilities of neural networks, we can expect these models to revolutionize fields such as healthcare, finance, and autonomous systems.。
自注意力机制特征融合的例子
自注意力机制特征融合的例子自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是一种用于处理序列数据的机制，能够对序列中的每个元素进行自适应加权，以便更好地捕捉元素之间的关系。
它在很多自然语言处理领域中都有广泛的应用，其中一个重要的应用就是特征融合。
下面将列举一些利用自注意力机制进行特征融合的例子。
1. 机器翻译：在机器翻译任务中，可以使用自注意力机制将源语言和目标语言的词向量序列进行特征融合，以便更好地理解源语言和生成目标语言。
2. 文本分类：在文本分类任务中，可以使用自注意力机制将文本中的每个词向量与其他词向量进行关联，以获取更准确的特征表示，从而提高分类性能。
3. 问答系统：在问答系统中，可以使用自注意力机制将问题和候选答案的表示进行特征融合，以便更好地匹配问题和答案，提高准确性。
4. 文档摘要：在文档摘要任务中，可以使用自注意力机制将文档中的句子进行特征融合，以获取重要句子的表示，从而生成更准确的摘要。
5. 语言建模：在语言建模任务中，可以使用自注意力机制将当前位置的词向量与前面的词向量进行特征融合，以获取更好的上下文表示，提高预测准确性。
6. 命名实体识别：在命名实体识别任务中，可以使用自注意力机制将输入句子中的每个词与其他词进行关联，以获取更准确的特征表示，从而提高识别性能。
7. 情感分析：在情感分析任务中，可以使用自注意力机制将文本中的每个词与其他词进行关联，以获取更准确的特征表示，从而提高情感分类的准确性。
8. 关系抽取：在关系抽取任务中，可以使用自注意力机制将输入句子中的每个词与其他词进行关联，以获取更准确的特征表示，从而提高关系抽取的准确性。
9. 文本生成：在文本生成任务中，可以使用自注意力机制将输入序列中的每个词与其他词进行关联，以获取更准确的特征表示，从而生成更流畅和连贯的文本。
10. 音乐生成：在音乐生成任务中，可以使用自注意力机制将音乐序列中的每个音符与其他音符进行关联，以获取更准确的特征表示，从而生成更优质的音乐。
intriguing properties of neural networks 精读
intriguing properties of neural networks 精读神经网络具有许多令人着迷的特性。
以下是其中一些：1. 非线性映射能力：神经网络可以通过组合多个非线性函数来实现复杂的非线性映射。
这使得神经网络在解决非线性问题方面具有很大的优势。
2. 自适应性：神经网络可以根据输入数据的变化自动调整权重和偏差，以适应不同的问题和环境。
这种自适应性使得神经网络能够适应各种复杂的数据分布。
3. 并行处理能力：神经网络中的神经元可以同时计算，因此神经网络可以实现高效的并行计算。
这使得神经网络在处理大规模数据或需要实时响应的任务时非常有优势。
4. 学习能力：神经网络可以通过训练样本来学习输入和输出之间的关系，从而实现自动化的模式识别和预测。
神经网络的学习能力使得它可以从大量的数据中提取有用的信息，并进行智能的决策和预测。
5. 容错性：神经网络具有一定程度的容错性，即当某些神经元或连接失效时，它仍然可以保持良好的性能。
这使得神经网络具有一定的鲁棒性和健壮性，能够应对一些噪声或损坏的输入。
6. 可解释性：虽然神经网络通常被认为是黑箱模型，很难解释其内部的工作原理，但通过一些可视化方法和解释性技术，我们可以对神经网络的决策过程进行一定程度的解释和理
解。
以上是神经网络一些令人着迷的特性，它们使得神经网络成为机器学习和人工智能领域中重要的工具和方法之一。
斯坦福 nlp课程笔记
斯坦福 nlp课程笔记斯坦福NLP课程笔记斯坦福大学自然语言处理（NLP）课程是一门涵盖了自然语言处理领域广泛知识的课程。
本篇笔记将对该课程的核心概念和重要内容进行总结和讨论。
以下是我对该课程的学习心得和笔记。
1. 自然语言处理简介自然语言处理是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向，涉及处理和理解人类语言的算法和技术。
它包括了文本处理、语音处理、语义理解等方面的内容。
2. 语言模型语言模型是自然语言处理的基础，它可以用来估计或产生自然语言句子的概率。
常见的语言模型包括n-gram模型和神经网络语言模型。
3. 词向量表示词向量表示是NLP中常用的技术，可以将词语映射到一个低维向量空间中，从而捕捉到词语之间的语义关系。
Word2Vec和GloVe是两种常见的词向量表示方法。
4. 序列标注序列标注是将输入的序列与特定的标签进行关联的任务，常见的序列标注任务包括命名实体识别和词性标注。
隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）是序列标注中常用的算法。
5. 语义角色标注语义角色标注是指对于一个给定的句子，通过识别出该句子中的动词和名词短语，并为它们分配语义角色标签。
语义角色标注可以帮助理解句子的结构和语义。
6. 语义解析与语法分析语义解析是指将自然语言句子转化为语义表示的过程，常见的语义解析方法包括基于规则的方法和基于统计的方法。
语法分析则是将句子结构化成一种形式化的表示，常见的语法分析方法包括依存句法分析和成分句法分析。
7. 机器翻译机器翻译是将一种自然语言转化为另一种自然语言的任务，机器翻译也是自然语言处理中的重要应用之一。
统计机器翻译和神经网络机器翻译是当前主流的翻译方法。
8. 文本生成文本生成是指通过算法和模型生成符合语法和语义规则的自然语言文本，常见的文本生成任务包括文本摘要和对话生成。
9. 情感分析情感分析是指识别和推测出文本中的情感倾向和情感状态，常见的情感分析任务包括情感分类和情感强度预测。
中国人对西方人的刻板印象英文作文
中国人对西方人的刻板印象英文作文全文共5篇示例，供读者参考中国人对西方人的刻板印象英文作文1外国人对中国人的印象foreigners’ impression on chinesenowadays, chinese people are everywhere, on the one hand, they like to travel and on the other hand, the population is very large. but foreigners’ impression on chinese is not always good. the media have reported the negative incidents that were brought by chinese tourists, and many foreigners have given their opinion and criticized the tourists’ behavior. it is true that many chinese people haven’t realized their bad behavior, such as talking loudly in the public occasion. as we have the large population, so not every people has the chance to receive good education. what’s more, the foreign media just reported the bad side while ignoring the good side, so the foreign people always think chinese people are rude. we admit that we are not doing well enough and we need to behave ourselves. and i believe that a wise man will make his own judgment when he communicate with chinese.【参考译文】如今，中国人到处可见，一方面，他们喜欢旅游，另一方面，人口也多。
计算机专业保研英语文献翻译常用词汇
计算机专业保研英语文献翻译常用词汇计算机专业保研英语文献翻译常用词汇改进版本:计算机专业保研英语文献翻译常用的词汇包括:- Cache:缓存- CPU:中央处理器- HDD:高密度磁盘驱动器- RAM:随机存取存储器- OS:操作系统- GUI:图形用户界面- DNS:域名系统- HTTP:超文本传输协议- TCP/IP:传输控制协议/互联网协议- SMTP:简单邮件传输协议- FTP:文件传输协议- HTML:超文本标记语言- CSS:层叠样式表- JavaScript:客户端脚本语言- Python:脚本语言- Java:面向对象编程语言- C++:面向对象编程语言- PHP:服务器端脚本语言- MySQL:关系型数据库管理系统- MongoDB:非关系型数据库管理系统- Adobe Photoshop:图像处理软件- Adobe Illustrator:图形设计软件- Apache Web Server:Web 服务器- Microsoft Windows:操作系统- Apple iOS:操作系统- Google Chrome:浏览器- Microsoft Office:办公软件套件- Linux:操作系统这些词汇是计算机专业保研英语文献翻译中经常使用的，可以提高翻译的准确性和效率。
标题：如何改进 Transformer 让它能更好处理长文本？摘要：要改进 Transformer 在长文本上的表现，主要有以下几个方向:1. 添加位置编码。
目前的 Transformer 使用固定的位置编码，这可能无法很好捕获长文本的位置信息。
可以考虑学习文本内容相关的动态位置编码，以表示每个位置更丰富的信息。
2. 引入层次结构。
目前的 Transformer 使用平坦的编码器 - 解码器结构。
可以考虑在此基础上构建层次结构，例如在低层使用单词、短语信息，在高层整合句子和段落信息。
这可以从粒度不同的角度理解长文本。
普林斯顿计算机公开课(原书第2版)
第8章络
第10章万维
8.1与调制解调器 8.2有线电视和DSL 8.3局域和以太 8.4无线络 8.5手机 8.6带宽 8.7压缩 8.8错误检测与纠正 8.9小结
9.1互联概述 9.2域名和 9.3路由 9.4 TCP/IP 9.5高层协议 9.7物联 9.8小结
10.1万维是如何工作的 10.2 HTML 10.3 cookie 10.4动态页 10.5页之外的动态内容 10.6病毒、蠕虫和木马 10.7 Web安全 10.8自我防御 10.9小结
普林斯顿计算机公开课（原书第2版）
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 精彩摘录
目录
02 内容摘要 04 读书笔记 06 作者介绍
思维导图
本书关键字分析思维导图
技术
语言
第版
工作
计算机
课程
硬件
公开课
世界
计算机 小结
编程
普林斯顿
第章
字节
软件
部分
信息
程序
内容摘要
从1999年开始，作者在普林斯顿大学开设了一门名为“我们世界中的计算机”的课程（COS 109： Computers in Our World），这门课向非计算机专业的学生介绍计算机的基本常识，多年来大受学生追捧。本 书就是基于这门课程的讲义编写而成的，书中不仅解释了计算机和通信系统的工作原理，还分析了新技术带来的 隐私和安全问题。第2版的新增章节讨论了Python编程、人工智能、机器学习以及大数据等内容。本书适合所有 希望了解数字世界的读者阅读，通过了解技术的工作原理、起源和未来发展趋势，更好地理解并改变我们身处的 世界。
第5章编程与编程 语言
第4章算法
计算机专业英语第二版
• Personal Digital Assistants: much smaller than even the subnotebooks. Personal Digital Assistants (PDAs) weypical PDA combines pen input, writing recognition, personal organizational tools, and communication capabilities in a very small package. Figure 1.2 shows an example of a PDA.
• Supercomputers are special, high-capacity computers used by very large organizations principally for research purposes. Among their uses are oil exploration and worldwide weather forecasting. An example of a supercomputer is shown in Figure 1.3.
••分析小 理型速：计度句算和中机数T，据h也 存ey被 储指称 能的为 力是中 介小型 于机 微型， 型计是 机算像 和机书 大；桌 型大 机短小 之语的间fa机。ll器中in。型b它公et们司we的或en处大 意思型是公“司的介部于门两一者般之把它间们”用，于i特n t殊he用ir途p。ro例ce如ss，in可g s以pe使e用ds它an们d做 data研-s究to或rin监g视ca某p一ac个iti生es产是过介程词。短小型语公作司状一语般。使用小型机进行一般
分析：in exchange for less weight 是介词短语作目的状 语，意思是“为了换取较轻的重量”。
计算机人工智能基础知识
计算机人工智能基础知识计算机人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够展现出智能行为的学科。
它涉及了许多基础知识和技术，如机器学习、自然语言处理、图像识别等。
本文将介绍一些计算机人工智能的基础知识。
一、机器学习机器学习是计算机人工智能的一个重要分支。
它通过构建数学模型和算法，使计算机能够从数据中学习，并且根据学习到的知识进行决策和预测。
机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
监督学习是指通过训练样本来预测未知数据的标签或值，无监督学习是指从无标签的数据中发现规律和结构，强化学习是指通过与环境的交互，从而使计算机学会选择最佳的行动。
二、自然语言处理自然语言处理是研究计算机如何理解和处理人类语言的领域。
它涉及了语义分析、情感分析、语音识别等技术。
语义分析是通过分析语句的语义结构，理解其含义和推理能力。
情感分析是指通过分析文本的情感倾向，如正面、负面或中立。
语音识别是将语音转换为文本的过程，如语音助手和语音翻译。
三、图像识别图像识别是计算机人工智能中的一个重要应用领域。
它旨在让计算机能够理解和识别图像中的内容。
图像识别技术包括目标检测、语义分割和图像分类等。
目标检测是确定图像中感兴趣的目标位置和分类的过程。
语义分割是将图像划分为不同的语义区域。
图像分类是将图像分为不同的类别，如猫、狗、车等。
四、深度学习深度学习是机器学习中的一种技术，也是计算机人工智能发展的重要驱动力之一。
它利用深度神经网络模型对数据进行学习和建模。
深度学习的核心是多层次的神经网络，通过多次迭代训练来提高模型的准确性和性能。
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。
五、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。
它使用统计学、机器学习和数据库技术，帮助计算机发现数据中的模式和规律。
数据挖掘可以帮助企业进行市场调研、客户分析等，也可以在医疗、金融等领域做出预测和决策。
1_机器学习2023上学期考试题
1. 机器学习2023上学期考试题一、背景介绍机器学习是一门涉及使计算机具备自我学习能力的人工智能学科。
它通过利用大量的数据和算法，使计算机能够从中学习并改进自身的性能。
机器学习的应用广泛用于自然语言处理、图像识别、数据挖掘、预测分析等领域。
本次考试将考察机器学习的基本概念、算法和应用。
请认真阅读每个问题，并给出您的答案。
二、问题1.什么是机器学习？它的主要任务是什么？2.请简要解释无监督学习和有监督学习这两个概念，并举例说明。
3.什么是决策树算法？请说明其原理和应用场景。
4.请解释朴素贝叶斯分类器的原理，并说明其在文本分类任务中的应用。
5.什么是神经网络？请描述神经网络的结构以及反向传播算法的基本原理。
6.请简要介绍深度学习的概念，并说明与传统机器学习的区别。
7.什么是聚类算法？请举例说明一个常用的聚类算法，并简要描述其原理和应用场景。
8.请解释支持向量机（SVM）算法的原理，并说明其在图像识别中的应用。
9.什么是强化学习？请说明其关键概念和基本原理，并描述一个实际应用场景。
10.请简要介绍深度学习中常用的激活函数有哪些，以及它们的特点和应用场景。
三、参考答案1.机器学习是一种人工智能的方法论，通过利用大量的数据和算法，使计算机能够自动从中学习并改进性能。
它的主要任务是利用经验数据来训练模型，然后使用这些模型来进行预测、分类、识别等任务。
2.无监督学习是一种不依赖于标签的机器学习方法，它试图从数据中找到隐藏的结构或模式。
常见的无监督学习算法包括聚类和降维。
例如，K-means聚类算法可以将数据集划分成不同的类别。
有监督学习则是一种依赖于标签的学习方法，通过将输入和输出的关系映射到一个函数来训练模型。
例如，线性回归是一种有监督学习算法，它可以根据输入的特征来预测输出的值。
3.决策树算法是一种基于树形结构的分类模型，它通过一系列的判断选择来对数据进行分类。
决策树的原理是将数据集根据属性值的不同特征进行划分，直到每个子集都属于同一类别或达到停止条件。
利用机器学习技术实现手写汉字识别
利用机器学习技术实现手写汉字识别在如今数字时代，我们使用电子设备的频率越来越高，许多人甚至习惯使用电子设备代替手写，但是在特定场合，手写仍然是必不可少的，例如签名、填写表格等等。
手写汉字识别一直是一个具有挑战性和实用性的问题，利用机器学习技术实现手写汉字识别是目前热门的研究方向之一。
机器学习技术机器学习是一种让计算机通过数据自主学习的一种技术，它可以自动改进程序，不需要明确的规则。
利用机器学习技术实现手写汉字识别，需要构建一个识别模型，模型需要以手写汉字的图像为输入，输出为识别的字符，训练数据中包含大量的汉字图像和它们的正确字符标签，在不断的学习过程中，模型能够从训练数据中获得模式并将其应用于新的汉字图像识别中。
构建手写汉字识别模型手写汉字识别模型通常分为两部分，特征提取和分类器。
特征提取主要是针对汉字图像的预处理，将复杂的图像转换为计算机能够理解的特征向量，以供分类器进行下一步处理。
而在分类器方面，主流的分类器有神经网络和支持向量机等算法。
特征提取特征提取是构建模型的关键。
由于人手写的汉字存在各种各样的差异和变形，这就需要我们将图像转换为计算机能够理解的特征向量。
目前主流的特征提取算法包括方向梯度直方图（HOG）、颜色特征、局部二值模式（LBP）等。
在手写汉字识别模型中，较为常见的是基于梯度直方图和轮廓的特征提取算法。
HOG算法主要是提取汉字的不同方向梯度信息，使用这些梯度信息构建特征向量，可以获得比较好的分类效果。
而轮廓提取算法则是提取汉字图像的边缘轮廓信息，较为适合于汉字具有清晰的边缘特征的情况。
分类器分类器是模型的另一部分，是将特征向量和字形匹配，输出最可能的字符结果。
目前使用最广泛的分类器是基于神经网络的算法和支持向量机算法。
神经网络算法常用的是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络，在图像、音频等大规模数据中表现出色。
RNN则是适用于时序处理的一种算法，可以将识别的汉字与上下文联系起来，可以更加准确地进行汉字识别。
第2章-第三版-计算机科学导论-以Python为舟(第3版)-沙行勉-清华大学出版社
2021/2/6
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计算机科学导论——以Python为舟
基数（Base）与位权（Weight）
• 如果某一个进制采用R个基本符号，我们就称它为基R进制，R称为进 制的“基数（base）”。例如二进制的基数是2，十进制的基数是10。
• 进制中每一位的单位值称为“位权（weight）”。在整数部分，最低位 的位权为R0，第i位的位权为Ri；对于小数部分，小数点向右第j位的 位权R-j。
2. 在“for”循环中实现对二进制数每
binary number:”)
一位数值和位权的乘积和累加。 3. d=0;
4. for i in range(0,len(b)):
3. 函数len(b)获得的是字符串b的长度， 5. if b[i] == '1':
例如len("1010")=4。
6.
weight = 2**(len(b)-i-1)
在十进制中，个位的位权是100，百位的位权是102，所以数7在个位 时，它的值是7，在百位时它的值就是700 = 7×102。在二进制中，最低 位的位权是1=20，所以数1在最低位的值是1 = 1×20。
小数是同样的道理。
Dr. 沙行勉
2021/2/6
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计算机科学导论——以Python为舟
第2节 不同进制间的转换
计算机并不是用查表的方式来转换进制的，实际上，计算机里的进 制转换是通过一定的“算法”完成的。
请回顾二进制数的组成： • 1101101012=1×28+1×27+0×26+1×25+1×24+0×23+1×22+0×21+1×20
将二进制数的每一位都用一个符号替代，例如第i位记为ai，那么n+1 位二进制数A就可以表示为A = anan-1…a1a0。那么，二进制数A转换为十 进制数的算法就是:
ICTCLAS 中科院分词系统 代码 注释 中文分词 词性标注
IC TCLAS 中科院分词系统代码注释中文分词词性标注（转）中科院分词系统概述这几天看完了中科院分词程序的代码，现在来做一个概述，并对一些关键的数据结构作出解释〇、总体流程考虑输入的一句话，sSentence="张华平欢迎您"总体流程:一、分词"张/华/平/欢迎/您"二、posTagging "张/q 华/j 平/j 欢迎/v 您/r"三、NE识别:人名识别,音译名识别,地名识别"张/q 华/j 平/j 欢迎/v 您/r" "张华平/nr"四、重新分词:"张华平/欢迎/您"五、重新posTagging: "张华平/nr 欢迎/v 您/r"技术细节一、分词分词程序首先在其头末添加开始符和结束符sSentence="始##始张华平欢迎您末##末"然后是分词,基本思想就是分词的得到的词的联合概率最大假设"张华平欢迎您" 分为"w_1/w_2/.../w_k" 则w_1/w_2/.../w_k=argmax_{w_1'/w_2'/.../w_k'}P(w_1',w_2',...,w_k')=argmax_{ w_1'/w_2'/.../w_k'}P(w_1')P(w_2')...P(w_k')细节:首先给原句按字划分,所有汉字一个一段,连续的字母,数字一段,比如"始##始张华平2006欢迎您asdf末##末"被划为"始##始/张/华/平/2006/欢/迎/您/asdf/末##末"接着找出这个句子中所有可能出现的词,比如"始##始张华平欢迎您末##末",出现的词有"始##始","张","华","平","欢","迎","您","末##末","欢迎"并查找这些词所有可能的词性和这些词出现的频率。
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Chinese Perceptions of Notebook Computers:HP Pavilion and Lenovo Idea PadRuilin LiuAccountant, Xi’an Jiaotong-Liverpool University, Suzhou, PR ChinaAbstract: As the need of technological products is increasing in China, it becomes important to find out Chinese perceptions of them. This research was conducted to discover Chinese perceptions of notebook computers by finding out their popularity. It was undertaken by means of a questionnaire in a university. The results show that Lenovo is more popular among the students, and functions seem to be the most significant aspect to consumers when purchasing notebooks. These findings provide some guidance to notebook companies who want to build a larger market in China.IntroductionBackground:Currently information technology has become significant in people’s modern lives, especially the use of notebooks. HP Pavilion and Lenovo Idea Pad, two competing notebook brands, are trying to develop a larger market in China. HP Pavilion is a foreign brand, while Lenovo is a Chinese brand. In this situation, it is important to examine how Chinese consumers perceive notebooks, because Chinese perceptions of notebooks can provide useful information to notebook companies who want to expand their markets in China. By finding out the popularity of these two brands, researchers can discover the most important aspects to Chinese consumers when purchasing notebooks. A face-to face interview was conducted in order to assess the popularity of each brand in China.Aims: The main purpose of this research is to find out Chinese perceptions of notebooks with the comparison between HP Pavilion and Lenovo Idea Pad. The questionnaire was carried out to discover the two brands’advantages and disadvantages, and the results can offer information about how to run a company in a better way. In addition, the objective can provide some guidance to HP and Lenovo companies to improve their products. These companies also need answers to many relevant questions: How do people like these two computers? What is the most important aspect to people when choosing notebook computers? Is there any difference of results between male and female? The questions and findings will be a great help for notebook production and will help them develop better in Chinese market. It is hypothesized that HP Pavilion is more popular than Lenovo. More surveys should be undertaken to find out those questions.Literature Review: In recent years, many research have been done to find out Chinese perceptions of Chinese and Western brands. One of the most important factors influencing consumers’perceptions is pointed to household income (Wu, J. & Delong, M., 2006). In addition, the rural and urban populations are different in their consumption habits and purchasing power. Rural consumers prefer domestic products, while the requirement for high-quality clothing is increasing in urban Chinese women professionals (Delong, M. et al., 2004). Compared with those studies, the target product of this research is the notebook, not clothes. Furthermore, the factors of this research that affect Chinese consumers’ perceptions of products do not include household income, which is different from the previous studies. However, the instrument for this study is a questionnaire, which is the same to those previous research.MethodologySample: The study was conducted in a university of Suzhou, a city located in South Eastern China. The respondents were chosen in random and there were 28 respondents in total. The mean age of the survey participants was 19 years; 54 percent of the respondents were male;89 percent majored in business, while the rest majored in engineer. There were 20 respondents in total.Materials: The product category chosen for the research was the notebook computer. Notebook computers are technological products of daily use but they vary in level of function orientation. In order to achieve the aims that have been mentioned before, a questionnaire was used as the research instrument.Procedure: The questionnaire was written in English and took respondents approximately 10 minutes to complete. It contained questions on three aspects: personal information, perceptions of computers’different aspects, and recommendations. In addition, the questionnaire included 3 personal questions, 12 single-choice questions, 2 multiple-choice questions, 2 likert-scale questions and 1 open-ended question. Face-to-face interview was used because it was a easier way for researchers to collect data. After collecting the data, the data was interpreted into graphs, which can show the results clearly.Analysis: The data were collected using a questionnaire. Interviewers looked for participants on the first floor. In order to be suitable, all participants had to be students between 18 to 20 years of age. After interviewing the participants, the interviewers collected all answers and made graphs.Results & AnalysisGraph 1This graph shows the importance of every aspect for people choosing notebooks. The factors include nice outlook, strong functions, excellent settings, good service, appropriate price, made home or abroad, using width, convenience for using, advertising, life for use and other aspects.It is clear that strong functions are the most important aspect for people when choosing notebook computers, with a percentage of 80%. Following that are good service and nice outlook, which are 70% and 65% respectively. In addition, excellent settings account for 55%, with the same percentage of appropriate price and using width. Aside from using easily (45%), long life(40%) and advertising(15%), the least important aspects are whether made home or not and other aspects(5%).These findings indicate how important of each for people when choosing notebook computers. It is unsurprising that people consider most about functions of computers. Excellent settings, appropriate price and using width have the same percentage, which means people consider settings as much as appropriate price and using width.In general, strong functions occupy the most of all aspects. Notebook computer companies should pay more attention to functions and try to improve them.Graph2Graph 3Graph 2 above indicates different scores of HP given by different people. The level of scores is from 1 to 7, which means the level of how much they like HP.As can be seen from graph 2, the score of 5 and 6 have the largest percentage, which is 27%. This means that the number of people giving 5 points is as much as the number of people who give 6 points. The score of 4 has the second largest percentage of 23%. Following that is the score of 3, with a percentage of 14%. In addition, only 9% of the participants give the score of 7, which is a very low percentage. Meanwhile, it is clear that nobody give the score of 1 and 2, which is an unsurprising finding.Graph 3 above illustrates different scores of Lenovo given by different people. The level of scores is also from 1 to 7, which is the same to the second graph.From graph 3, it is surprising that the score of 7 occupies the most of the scores, with a percentage of 25%. The score of 4, 5 and 6 have the same percentage (24%). Only 3% ofrespondents give the score of 2. Moreover, there are no people choosing 1 and 3.Compared with HP, Lenovo has many more people giving the score of 7, which is the largest score. HP has 14% more people choosing 3 points than Lenovo, while Lenovo has 3% more people giving 2 points. Furthermore, HP and Lenovo have the similar percentage of 4, 5 and 6 points.In conclusion, Lenovo seems more popular than HP among the respondents because of a much higher percentage of 7 points. Therefore, HP notebook computer companies should improve their products to increase the number of people choosing 7 points. Meanwhile, Lenovo companies should also consider why there are still 3% of people choosing 2 points.ConclusionDifferent from what has been hypothesized, the results show that Lenovo Idea Pad is more popular among the students. People consider most about the functions of notebooks when they are choosing notebooks. Service is the second important aspect for the respondents. Furthermore, outlook is also a significant aspect when people are purchasing notebooks. Therefore, companies should pay more attention to the functions, service and outlook of their notebook computers.Limitations: This research suffered from 3 limitations. First, the study was done in only one university, which limited the age of respondents at 18 to 22 years old. Second, the number of participants was only 20. This made it difficult for researchers to find out specific results. Finally, the populations of male respondents and female respondents were too similar, which limited the researchers to find differences between male and female perceptions of products. However, the findings of this research still provided significant information for those marketers.Further Research:Further research should be conducted with a larger population of respondents, and it also needs samples from different parts of China to ensure the ages of participants are different. In addition, the research requires a bigger difference between male and female population. This can make it more convenient to find out the differences between male and female consumers’ perceptions. These studies would be useful to companies who want to develop a larger market in China.Recommendations: According to the findings of this research, strong functions appear to be the most important aspect to consumers when purchasing notebooks. Therefore, notebook companies should make more efforts in the area of strong functions. Also, they still have room for the development of service and appearance. By improving these aspects, notebook companies can accelerate the development of their markets in China.Word count: 1536ReferencesDelong, M. et al. (2004), “Perception of US Branded Apparel in Shanghai”, Jounal of Fashion Marketing and Management, Vol. 8 No. 2, 2004, pp. 141-153Wu, J. & Delong, M. (2006), “Chinese Perceptions of Western-Branded Denim Jeans: a Shanghai Case Study”. Journal of Fashion Marketing and Management, Vol. 10 No. 2, 2006 pp. 238-250AppendicesAppendices A. The Questionnaire1) Have you ever used a notebook computer?a . Yesb . No2) Have you ever heard of HP Pavilion or Lenovo IdeaPad?a . Yesb . No3) What do you think, in order, the top three computers?Mac＿＿HP Pavilion＿＿Lenovo＿＿4)Chinese people should buy the product made home.Strongly disagree Disagree No opinion Agree Strongly agree5)All computers should be competitive with each otherStrongly disagree Disagree No opinion Agree Strongly agree6)Which do you think the price is worth it?a . HP Pavilionb . Lenovo7) Which do you think is easier to use?a . HP Pavilionb . Lenovo8) Which do you think would last longer?a . HP Pavilionb . Lenovo9) Which one do you think the after-sale service is better?a . HP Pavilionb . Lenovo10) On a scale of 1 to 7 is the highest, would you say that HP and Lenovo are:(7)The most widely used in China(6)(5)(4)(3)(2)(1)The least widely used in China(11) Which one do you think would not be easily affected by the internet virus?a . HP Pavilionb . Lenovo(12) Which one do you think the system setting is better?a . HP Pavilionb . LenovoIf you say it is HP Pavilion or Lenovo, why do you say so?a. CPUb. image displayc. audio’s qualityd. heat reductione. motherboardf. batteryg. other＿＿(13) If you can buy a notebook computer, which would you choose?a . HP Pavilionb . Lenovo(14) In your opinion, how can HP or Lenovo improve?＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿(15) Gendera . Femaleb . Male(16) Which subject are you major in?a . Businessb . Engineerc . Science。