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NLTK基础教程 用NLTK和Python库构建机器学习应用
自然语言处理(NLP)属于人工智能与计算机语言学的交叉领域,处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长,计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。在这本书中,我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后,我们会探讨一些与数据科学相关的任务,通过这些任务来学习如何从零始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中,我们将会深度探索NLP领域的基本概念,为这一领域各种源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。下来,我们将会介绍如何分析社交媒体网站,发现热门话题,行舆情分析。zui后,我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。在阅读完本书之后,您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解,并能将这些知识应用到日常工作中。

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DPDK\OpenFlow\SDN\OpenDaylight\OpenStack\容器\Kubernetes网络\ Service Mesh等,堪称5G时代基础技术集! 《Linux源网络全栈详解:从DPDK到OpenFlow》基于Linux基金会将源网络技术划分的层次框架,对处于主导地位的、较为流行的源网络项目行阐述,主要介绍各个项目的起源发展及背后故事、实现原理与框架、要解决的网络问题,力争用轻松的语言对源网络行多方位、深层次的揭秘: ● 源网络组织及生态 ● OpenFlow ● Linux虚拟网络 ● 高性能数据平面 ● OpenDaylight ● OpenStack网络 ● Kubernetes网络 ● Service Mesh ● 网络编排与集成



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本书详细阐述了如何编写与Linux内核以及核心系统库提供的服务直相关的软件。在这本书中,Linux内核贡献者Robert Love全面阐述了Linux系统编程,指导如何行Linux系统调用,并从专家角度分析如何编写更优雅、运行更快的代码。 本书作者对POSIX标准函数和Linux提供的一些特定服务非常了解。本书第2版新增了一章专门介绍多线程,这是对第1版的更新和扩展,同时本书从理论和应用角度深分析Linux,涉及的编程主题很广,包括以下精彩内容: 1. Linux内核、C库和C编译器概览; 2. 基础I/O操作,如文件读写; 3. 高级I/O口、内存映射以及优化技术; 4. 关于基本过程管理的系统调用; 5. 高级程管理,包括实时程; 6. 线程概念,多线程编程和Pthreads; 7. 文件和目录管理; 8. 内存分配和优化内存访问相关的口; 9. 基本的和高


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中文版Windows 7无师自通(光盘内容另行下载,地址见书封底)

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正是NLP在我们日常生活中呈现出越来越多的便利性,笔者才更想对NLP背后的模型原理和具体应用行深的探讨,以便我们对NLP有更多的认知。另外,笔者查看了近些年来的相关文献,发现单独讲解NLP方面的理论文献国内外都有,单独撰写NLP任务实现的技术工具(如TensorFlow)的图书也很多,而将二者结合起来的图书,目前在国内还没有发现(也许有,只是笔者没有发现而已)。于是,2018年4月,笔者就想对关于利用TensorFlow技术框架来实现NLP任务应用方面行成体系地探索,以便对今后的工作有所积累。本书在创作过程中参考了《Natural Language Processing with TensorFlow》(Thushan Ganegedara著)中的一些内容,在此向Thushan Ganegedara表达个人的敬意! 通过阅读本书,你将学会如何利用深度学习来实现许多有意义的NLP任务。对于本书中涉及的NLP任务,我们都有具体的代码实现(含实现过

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