大话数据结构-数据结构绪论(1)

本文介绍了数据结构的基础概念,包括数据、数据元素、数据项、数据对象等定义,并详细阐述了逻辑结构与物理结构的区别,以及抽象数据类型的含义。

1、数据结构是们研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象,以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科。

2、数据结构的概念和术语

数据 :是描述客观事物的符号,是计算机中可以操作的对象,是能被计算机识别,并输入个计算机处理的符号集合, 数据不仅包含整形,实型等数值类型,还包括字符 声音,图形,视频等非数值类型,例如,网页,mp3,

数据元素:是组成数据的,有一定意义的基本单位,在计算机中通常座位整体处理,也被称作记录。例如:人类 的数据元素,人,

牛,马 ,羊则属于畜类。

数据项:一个数据元素可以由若干数据项组成。数据项是数据不可分割的最小单位,例如:人的,姓名,年龄,性别等为数据项

数据对象:是性质相同的数据元素的集合,是数据的子集, 例如:人都有姓名 生日,性别等相同的数据项。


数据“结构”:不同的数据元素之间不是独立的,而是存在特定的关系,我们将这些关系称为结构,

数据结构: 是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。


逻辑机构和物理结构

逻辑结构:是指数据对象中数据元素之间的相互关系

     集合结构: 集合结构中的数据元素除了同属于一个集合外,他们之间没有其他关系,各个元素之间是平等的。

     线性结构: 线性结构中的数据元素之间是一对一的关系。

     树形结构:树形结构中的数据元素之间存在一种一对多的层次关系。

     图形结构: 图形结构中的数据元素是多对多的关系

物理结构(存储结构): 是指数据的逻辑结构在计算机中的存储形式。

    顺序存储结构:是把数据元素存放在地址连续的存储单元里,其数据间的逻辑关系和物理关系是一致的。

    链式存储结构:是把数据元素存放在任意的存储单元里,这组存储单元可以是连续的,也可以是不连续的。


逻辑结构是面向问题,而物理结构是面向计算机,讲数据以及逻辑关系存储的计算机的内存中,


抽象数据类型:

数据类型:是指一组性质相同的值得集合以及定义在此集合上的而一些操作的总称。

抽象是指抽取出事物具有的普遍性的本质

抽象数据类型:是指一个数据模型及定义在该模型上的一组操作

抽象数据类型体现程序设计中问题分解,抽象和信息隐藏的特性。


总结:

从大到小:

数据-》数据对象-》数据元素->数据项



在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升与模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS新闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析与逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS新闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的新闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句与假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联与推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签与类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理与分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证与测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源与预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用与学术研究积累方法经验与技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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