1. 成员变量与局部变量
    类体分为两部分:变量的声明和方法的定义。变量声明部分声明的变量是类的成员变量,方法中定义的变量和方法的参数是局部变量。

  2. 实例变量与类变量
    成员变量又分为实例变量和类变量,被static修饰的成员变量被称为类变量,否则是实例变量。

  3. 方法重载
    一个类中可以有多个方法具有相同的名字,但这些方法的参数必须不同,要么参数的个数不一样,要么参数的类型不一样,与返回类型无关

  4. 构造方法
    方法名字与类名一致,无返回类型,构造函数也可以重载

  5. 类方法与实例方法
    同类变量与实例变量,区分是否被static修饰

  6. 注意要点
    对成员变量的操作只能放在方法中,成员变量的赋值除外
    实例方法可以对实例变量和类变量操作,但类方法只能对类变量操作,不能对实例变量操作
    实例方法可以调用该类的其它方法,但类方法只能调用该类中的类方法,不能调用实例方法

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
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