Python语言教学策略的探索与实践

第35卷 第9期 福 建 电 脑 Vol. 35 No.9

2019年9月

Journal of Fujian Computer

Sept. 2019

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周成，男，1970年生，主要研究领域为中学信息技术教育、信息学奥林匹克竞赛指导。E-mail: 33345707@https://www.wendangku.net/doc/a415621329.html, 。

Python 语言教学策略的探索与实践

周成

(福建师范大学附属中学技术组 福州 350007)

摘 要 新一代人工智能语言Python 适合初学者学习且在社会各个领域应用广泛，《python 程序设计》课程业已成为高中信息技术教育一项重要内容。那么如何开展python 语言教学呢？本文从激发学生兴趣的趣味小程序出发，引导学生自行安装、启动python 语言，通过“用小蟒蛇做算术计算”、“小蟒蛇学问好”等任务驱动学习，体验强大的人机交互的特性。并根据中学生特点确定教学内容与进度，循序渐进开展教学，教学中注重“分散难点用到再学”、”经典实例贯穿学习”、“利用评测网站巩固学习”等策略，通过问题解决引导学生在“做中学”，从而有趣、轻松自然地达到教学目标。培养与发展了学生的计算思维，取得良好的教学效果。

关键词 高中信息技术教育；任务驱动；python 语言；教学策略 中图法分类号 G633.67 DOI:10.16707/https://www.wendangku.net/doc/a415621329.html,ki.fjpc.2019.09.028

Exploration and Practice of Python Language Teaching Strategies

ZHOU Cheng

(Department of Information Technology, The Affiliated High School of Fujian Normal University, Fuzhou, China, 350007)

1 引言

2017版《普通高中信息技术课程标准》指出：普通高中信息技术课程是一门旨在全面提升学生信息素养，帮助学生掌握信息技术基础知识与技能、增强信息意识、发展计算思维、提高数字化学习与创新能力、树立正确的信息社会价值观和责任感的基础课程[1]。

2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中明确提出要在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广[2]。

为了培养与发展学生“计算思维”的核心素养，达到《新一代人工智能发展规划》中推广编程教育的要求，Python 语言无疑是当今适合初学者学习编程的强大语言。它不仅语法明确简单、易于学习且互动性强，同时还拥有强大扩展库，在科研、电子、政府、数据分析、web 、金融、图像处理、AI 技术各方面都有广泛的应用[3]。

2017版《普通高中信息技术课程标准》已将《Python 程序设计》纳入算法与程序必修课程中。但福建省Python 课程的启动相对滞后，实验与推广Python 的教学势在必行。

2 教学策略

（1）展示小程序激发学习兴趣。爱因斯坦说过：“兴趣是最好的老师”。因此第一节课，首先下发了如图1所示的“旋转单词”、“电子钟”、“弹球小游戏”、“ koch 雪花”等用Python 语言编写的趣味小程序，让学生去体验这些小程序的使用，进而吸引他们的眼球[4]。

在学生感受到程序的奇妙之后，教师因势利导告诉学生，学习了《Python 语言程序设计》之后就能编写出自己创意的小程序。

NLP入门 实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术(附代码)

大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NL P任务，以及相关资源和代码。

为什么要写这篇文章？ 对于处理NL P问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NL P问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NL P处理时遇到的各类状况。 因此，我决定将这些资源集中起来，打造一个对N L P常见任务提供最新相关资源的一站式解决方案。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。那就一起开始吧。 目录: 1.词干提取

2.词形还原 3.词向量化 4.词性标注 5.命名实体消岐 6.命名实体识别 7.情感分析 8.文本语义相似分析 9.语种辨识 10.文本总结 1.词干提取 什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。例如，英文中: 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y的词干同为b e a u t i 2.G o o d,b e t t e r和b e s t的词干分别为g o o d,b e t t e r和b e s t。 相关论文：M a r t i n P o r t e r的波特词干算法原文

相关算法：在P yt h o n上可以使用P o r t e r2词干算法 (h t t p s://t a r t a r u s.o r g/m a r t i n/P o r t e r S t e m m e r/d e f.t xt) 程序实现：这里给出了在p yt h o n的s t e mm i n g库中使用 (https://https://www.wendangku.net/doc/a415621329.html,/mchaput/stemming/src/5c242aa592a6 d4f0e9a0b2e1afdca4fd757b8e8a/stemming/porter2.py?at=d efault&fileviewer=file-view-default) P o r t e r2算法做词干提取的代码： #!pip install stemmingfrom stemming.porter2 import stem stem("casually") 2.词形还原 什么是词形还原？词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了P O S问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。例如，英语中： 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y被分别还原为b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y。 2.g o o d,b e t t e r和b e st被分别还原为g o o d,g o o d和g o o d 相关论文1:这篇文章详细讨论了词形还原的不同方法。想要了解传统词形还原的工作原理必读。(h t t p://www.i j r a t.o r g/d o wn l o a d s/i c a t e st2015/I CA TE S T-2015127.p d f)

自然语言处理 第一章

自然语言处理课程讲义第一章绪论 王峰 华东师大计算机系

自然语言处理 Natural Language Processing ?参考教材 –俞士汶，常宝宝，詹卫东，《计算语言学概论》，商务印书馆。 –宗成庆，《统计自然语言处理》，清华大学出版社。 –Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language Processing with Python, Published by O’Reilly Media Inc. ?考核方式与评价结构比例： –期末闭卷考试，考试成绩占60 ％，平时成绩40 % (包括考勤10% + 作业30%)。 ?教师 –王峰(fwang@https://www.wendangku.net/doc/a415621329.html,) –信息楼645

课程内容 ?分词 ?词性标注 ?句法结构分析 ?语义分析 ?语篇分析 ?信息检索 ?机器翻译

提纲?问题的提出 ?NLP的概念 ?NLP的应用 ?NLP的发展历史?NLP的研究方法

问题的提出 我们可以期待，总有一天机器会同人在所有的智能领域里竞争起来。但是，如何开始呢？这是一个很难决定的问题。许多人以为可以把下棋之类的极为抽象的活动做为最好的出发点。不过，还有一种办法也应加以考虑，就是为机器配备具有智能的、可用钱买到的意识器官，然后，教这种机器理解并且说英语。这个过程可以仿效通常小孩子学话的方式进行。我不能确定到底哪个出发点更好，但应该都值得一试。 ---A. M. Turing, Computing Machinery and Intelligence, Mind 49:433-460, 1950

使用深度学习进行中文自然语言处理之序列标注

使用深度学习进行中文自然语言处理之序列标注 深度学习简介 深度学习的资料很多，这里就不展开了讲，本文就介绍中文NLP的序列标注工作的一般方法。 机器学习与深度学习 简单来说，机器学习就是根据样本(即数据)学习得到一个模型，再根据这个模型预测的一种方法。 ML算法很多，Naive Bayes朴素贝叶斯、Decision Tree决策树、Support Vector Machine支持向量机、Logistic Regression逻辑回归、Conditional Random Field 条件随机场等。 而深度学习，简单来说是一种有多层隐层的感知机。 DL也分很多模型，但一般了解Convolution Neural Network卷积神经网络、Recurrent Neural Network循环神经网络就够了(当然都要学，这里是指前期学习阶段可以侧重这两个)。 异同：ML是一种浅层学习，一般来说都由人工设计特征，而DL则用pre-training或者无监督学习来抽取特征表示，再使用监督学习来训练预测模型（当然不全都是这样）。 本文主要用于介绍DL在中文NLP的应用，所以采用了使用最为简单、方便的

DL框架keras来开发，它是构建于两个非常受欢迎的DL框架theano和tensorflow之上的上层应用框架。 NLP简介 Natural Language Process自然语言处理又分为NLU自然语言理解和NLG自然语言生成。而分词、词性标注、实体识别、依存分析则是NLP的基础工作，它们都可以理解为一种序列标注工作。 序列标注工作简介 词向量简介 Word Embedding词向量方法，用实数向量来表示一个词的方法，是对One-hot Representation的一种优化。优点是低维，而且可以方便的用数学距离衡量词的词义相似度，缺点是词一多，模型就有点大，所以又有工作提出了Char Embedding方法，这种方法训练出来的模型很小，但丢失了很多的语义信息，所以又有基于分词信息的字向量的研究工作。 中文NLP序列标注之CWS CWS简介 Chinese Word Segmentation中文分词是中文NLP的基础，一般来说中文分词有两种方法，一种是基于词典的方法，一种是基于ML或者DL的方法。CWS的发展可以参考漫话中文分词，简单来说基于词典的方法实现简单、速度快，但是对歧义和未登录词没有什么好的办法，而基于ML和DL的方法实现复杂、速度较慢，但是可以较好地应对歧义和OOV(Out-Of-Vocabulary)。 基于词典的方法应用最广的应该是正向最大匹配，而基于ML的CWS效果比

自然语言处理实验报告

“自然语言处理”实验报告

专业：智能科学与技术 班级：1501 学号：0918150102 姓名：宋晓婷 日期：2018/4/16

目录 实验1 (5) 1、实验目的： (5) 2、实验原理和内容： (5) 3、实验环境和编程语言： (5) 4、主要功能及实现： (5) 5、实验结论 (11) 实验2 中文分词 (11) 1、实验目的和内容 (11) 2、实验原理 (12) 3、实验平台及语言 (13) 4、主要功能及实现 (14) 4.1 算法流程图 (14) 4.2实验结果 (14) 5、实验结论 (16) 实验三中文文本分类 (17) 1、小组成员以及分工 (17) 2、实验目的和内容 (17) 3、实验原理以及数据处理 (17)

4、实验平台和语言 (20) 5、实验结果 (20) 6、实验结论 (21) 四、实验1-3 代码 (21)

实验1 1、实验目的： 本实验学习如何在利用NLTK进行分词\词性分析与句法分析,。通过次实 验项目的练习，增强学生对课堂理论知识的理解，帮助学生以知识获取 与自主实践相结合，学习对英文自然语言信息的处理的实践。 2、实验原理和内容： NLTK自然语言处理工具包，里面包含了许多处理自然语言的库可以直接 调用，本实验利用NLTK对obama。txt语料库进行对应的分词和词频统 计，再对布朗语料库进行词性和句法分析。 3、实验环境和编程语言： windows下anaconda3 spyder(python3.6) 4、主要功能及实现： 4.1 怎样载入自己的英文语料库（obama.txt），在自己的语料库中找出responsibility，education和working出现的频率及其他们词干出现的频率。（使用nltk的英文分词函数tokenize和stem）。 ①使用open以及read函数读取obama.txt文档，调用nltk里面的word_tokenize()函数，先把文档进行分词，再调用nltk中的FreDist()函数进行词频统计。统计responsibility，education和working出现的频率。结果见表一。

Python从入门到精通：光环大数据学员笔记全整理

https://www.wendangku.net/doc/a415621329.html, Python从入门到精通：光环大数据学员笔记全整理 光环大数据Python培训了解到，Python被称为胶水语言，受到了很多编程初学者和其他需要职业提升的编程者的热捧，为了方便小伙伴们的学习，光环大数据Python开发团队特别整理了《Python开发从入门到精通》的学习路径资料，囊括了整个学习过程的重点与精华，内容全部由光环大数据Python开发团队采编撰写而成，欢迎大家支持！！！ 详情请看： 一、Python入门准备 1.为什么Python这么火？ 2.Python如何快速入门？ 3.Python入门之学习资料推荐 4.Python必备的19个编程资源 5.Python入门知识点总结 6.Python学不好怎么办？ 7.Python学习有哪些阶段？ 8.参加Python培训会有前景吗？ 9.Python培训班真的有效吗？ 10.参加Python培训前应该做哪些准备？ 二、Python入门知识 1.Python安装教程 2.Pyenv在centos6.9安装教程 3.linux下多版本python环境配置教程 4.python语法基础总结 5.python基础语法之if,else,for,while,continue,break 6.Python循环 三、Python中级进阶

https://www.wendangku.net/doc/a415621329.html, 1.Python基础之重定向和管道 2.Python函数式编程指南：函数 3.Python函数式编程指南：迭代器 4.Python函数式编程指南：生成器 5.python装饰器详解 四、Python高级技巧 1.装饰器深度解析 2.深入Python字典 3.Python线程技术 4.Python的异步IO：Asyncio简介 5.Python实现线程安全队列 五、Python常用工具 1.2017最受欢迎的15大Python库 2.5个高效Python库 3.Django官方教程 4.PythonDjango的正确学习方法 5.Python自然语言处理工具小结 7.数据科学常用Python工具 六、Python实战练习 1.Python破解斗地主残局 2.python实现爬虫功能 3.Python脚本完成登入新浪微博并批量下载 4.使用Python–PCA分析进行金融数据分析 5.用python制作游戏外挂吗？ 6.运用爬虫抓取网易云音乐评论生成词云 7.使用Scrapy爬起点网的完本小说 8.TensorFlow计算加速 七、其他

深度学习在自然语言处理中的应用

深度学习在自然语言处理中的应用 李晟群 摘要：近年来，深度学习在图像和语音处理领域已经取得显著进展，但是在同属人类认知范畴的自然语言处理任务中，研究还未取得重大突破.本文通过分析目前国内外部分专家学者对面向自然语言处理的深度学习研究的总体概况，梳理、总结了相关文献，介绍深度学习的基本概念；分析讨论了当前面向自然语言处理的深度学习研究进展及应用策略和深度学习的平台和工具；对深度学习在自然语言处理处理领域的发展趋势和有待深入研究的难点进行了展望. 关键词：自然语言处理，深度学习，神经网络 1.前言 深度学习在图像的语音领域取得了突出成果，但是在自然语言处理上还未取得重大突破，与语音和图像不同，语言是一种经过人类大脑产生并加工处理的符号系统，似乎模仿人脑结构的人工神经网络应该在自然语言处理领域拥有更多优势，但实际情况并非如此.同时，近几十年来，基于统计的模型成为自然语言处理非主流方法之后，属于统计方法典型代表的人工神经网络在自然语言处理领域依然没有得到足够重视.当然，这一切在2006年Hinton等提出深度学习[1]以后，情况发生了变化，当前结合深度学习模型开展自然语言处理相关应用已经取得了一定成果，并成为研究热点之一.本文主要对深度学习在自然语言处理领域的研究概况进行总结，并且指出当前存在的问题和对未来的发展方向进行一个探讨. 2.深度学习的基本概念 深度学习（Deep learning）通过建立深层神经网络，模拟人脑的机制进行解

释并分析学习图像、语音及文本等数据，是目前机器学习研究中的一个热点领域.传统机器学习工作的有效性，很大程度上依赖于人工设计的数据表示和输入特征的有效性；机器学习方法在这个过程中的作用仅仅是优化学习权重以便最终输出最优的学习结果.与传统机器学习方法不同的是，深度学习试图自动完成数据表示和特征提取工作；并且深度学习更强调，通过学习过程提取出不同水平、不同维度的有效表示，以便提高不同抽象层次上对数据的解释能力.从认知科学角度来看，这个思路与人类学习机理非常吻合. 3.深度学习在自然语言处理领域的研究概况 神经网络和深度学习模型首先是在计算机视觉等领域取得了进展，而在自然语言处理领域，其获得大量应用的时间相对较晚.从二十一世纪初开始，一些将神经网络和深度学习应用在自然语言处理领域的文章被陆续发表. Bengio et al.（2003）[2]提出了利用递归神经网络建立语言模型，该模型利用递归神经网络为每个词学习一个分布表示（distributed representation）的同时，也为词序列进行了建模.该模型在实验中取得了比同时期最优的n元语法模型更好的结果，且可以利用更多的上下文信息. Bordes et al.（2011）[3]提出了一种利用神经网络和知识库（knowledge base）学习介个化信息嵌入（Structured Embeddings）的方法，该方法在WordNet和Freebase上的实验结果表明其可以对结构化信息进行嵌入表示. Mikolov et al.（2013）[4]提出了连续词袋模型（continuous bag ofwords，CBOW），该模型使用句子中某个词位置周围的词来预测该词；该工作还同时提出了skipgram模型，该模型可以利用句子中某个位置的词预测其周围的词.基于这两个模型，Mikolov et al.[4]开源了工具word2vec4，用来训练词向量，该工具已经得到了广泛应用. Kim（2014）[5]将卷积神经网络引入自然语言处理的句子匪类任务.该工作利用一个具有两个通道（channel）的卷积神经网络对句子进行特征提取，最后对提取的特征进行匪类.实验结果表明卷积神经网络在对自然语言进行特征提取方

Python自然语言分析

Python自然语言分析 本课程是炼数成金自然语言处理系列课程中的第二门课（第一门课是《机器读心术之文本挖掘与自然语言处理》），这是一门基于Python实践自然语言处理典型应用场景的实战课程。自然语言，作为人类情感思想最基本、最直接、最方便的表达工具，无时无刻不充斥在世界的每个角落。随着信息时代的到来，越来越多的自然语言被以各种方式记录下来，是我们面对最多的数据类型。然而，由于自然语言的多样性、灵活性与广泛性，在过去我们并无合适的处理手段，自然语言处理技术近几十年来的迅猛发展，特别是近年来基于统计和机器学习手段的兴起，为解决这一高难应用领域带来曙光。 自然语言处理是机器学习当前最神秘，最红火，最具难度，也最让引人关注的分支。在搜索引擎，语音识别，情感分析，大批量文档处理，机器翻译，自动应答等各个领域有着前程无可限量的应用。可以试想一台能理解自然语言，并且和人类能用语言纯熟交流的机器，那还能叫机器么？文本挖掘(Text Mining)是数据挖掘以及自然语言处理技术衍生的一个分支，挖掘对象通常是非结构化的文本数据，常见的文本挖掘对象包括网页所产生的BBS留言、博客、微博、新闻跟贴与转贴等。此外，拥有大型呼叫中心或邮件系统的企业，call center 或mail积攒下来的大量语言记录也可以通过文本挖掘获得众多具有商业价值的知识。我们用计算机去处理文字，语音，理解语言，这些本来是高等生物人类才能做的事情，使到系统能产生“机器也具有人类同样的智慧”的震惊效果，无需置疑肯定会给顾客和观众留下极其深刻的印象。 Python作为一门主流的编程语言，在自然语言的处理中也是有非常多的应用。那么就让我们一起来学习怎么使用Python进行自然语言处理吧！ 课程大纲 第一课：自然语言分析利器——Python入门 第二课：自然语言分析工具包——NLTK入门。编程实战：NLTK包的安装与常用方法介绍第三课：语料库的获取与词频分析。编程实战：词条频率分布图的绘制 第四课：原始文本资料的读取与处理。编程实战：使用正则表达式实现英文分词 第五课：中文分词的算法与实现。编程实战：结巴分词器的使用 第六课：词条分类与词条属性。编程实战：中英文词性标注 第七课：文本挖掘之文本分类器。编程实战：新闻类别分类 第八课：文本挖掘之文本聚类。编程实战：百度词条聚类分析 第九课：文本信息提取。编程实战：结构化数据提取系统 第十课：句子语法分析。编程实战：自动语法树构建系统 第十一课：让计算机读懂我们——文本语义分析实现。编程实现：智能问答系统 第十二课：语言数据管理。编程实践：语料库的设计与创建 目标人群：对自然语言处理感兴趣的学员； 课程环境：Python 2.x 收获预期：知道如何利用Python进行自然语言处理与分析，并可以熟练使用Python进行自

如何学习自然语言处理NLP详细学习方法说明

如何学习自然语言处理NLP详细学习方法说明 学习nlp方法大致可以分为二种。 第一种，在实践中学习，找一个特定的任务，譬如文本分类、情感分析等。然后以做好任务为导向的去挖掘和这一个任务相关的知识点。由于没有系统的学习，肯定会遇到各种各样的拦路虎问题，当遇到不懂的概念时，利用百度/谷歌查阅相关资料去理解学习这个概念，若是概念难懂，就多看不同的人对这些概念的理解，有的时候有些人能深入浅出的讲解一些很不错的资料，个人觉得这种有目的性的实践学习方式学来的东西更加印象深刻。这样也在潜移默化中锻炼了个人能力（独立查找资料/文献是一种极其重要的能力），又能达成某些目的。这样过了一段时间之后，好像懂很多东西了，但是好像又有很多方面不了解，其实这就是在某个点有点深度了，但是广度还不够。 如果此时有大把闲置的时间，就可以去刷刷那些不错的系统性课程，刷课的时候会发现很多概念理解起来轻松多了，或者说似曾相识（理解的知识点又得到了复习并再次确认自己的理解了的知识点和这些老师讲的是否一致）。 第二种，就是一上来就是刷课刷书，把理论什么的都梳理一遍，然后根据课程把课后作业都敲一遍并且理解。 这样系统的学习虽然会花上很长的时间，但是也会让你对知识体系有个全面的认识，之后你再进去某个小点（比如文本分类等）的深入探索，会发现很多东西都理解学习过。 其实你已经有了知识的广度，但是对某个点的知识深度还欠缺，此时就按需深挖即可，当然，这个过程肯定也不轻松。 其实这二种学习方法我觉得都挺不错，根据自身具体情况具体分析，交叉使用，效果应该更佳。现在回过头来看，我之前的学习方法更像第一种。 最近想从头开始学一些基础知识，以查漏补缺，所以收集了一大波不错的资料，作为新年大礼包送给初学者们，往下看，你想要的都在后面，记得看完免费的赞来一个哟！！！ 编程语言 初学者推荐python，安装方法可以选择纯python安装也可以选择Anaconda方式安装。IDE

自然语言处理-信息抽取

自然语音处理之信息抽取

目录 第一章概述 (4) 1.1包含知识 (4) 1.1.1网页抓取 (4) 1.1.2自然语言处理 (4) 1.1.3命名实体识别 (4) 1.1.4机器学习 (4) 1.1.5深度学习 (4) 1.1.6知识图谱 (4) 1.2用处 (4) 1.2.1处理非结构化数据 (4) 1.2.2量化投资 (4) 1.2.3垂直搜索 (4) 1.3流程 (4) 1.4扩展阅读 (5) 第二章信息抽取发展历史 (7) 2.1扩展阅读 (7) 第三章信息抽取技术详解 (8) 3.1网页抓取 (8) 3.1.1无头浏览器框架 (8) 3.1.2DOM解析 (8) 3.2Web网页数据抽取 (8)

3.2.1包装器归纳 (8) 3.2.2自动抽取 (9) 3.2.3参考文献 (10) 3.3信息抽取 (10) 3.3.1抽取概述 (10) 3.3.2分词 (10) 3.3.3命名实体识别 (11) 3.3.4HTML的抽取 (13) 3.3.5关系抽取 (13) 3.3.6进阶之路 (14) 3.3.7机器阅读理解 (15) 3.3.8现成关系抽取工具 (15) 第四章语料资源 (15) 第五章相关比赛 (15) 5.1Kaggle (15) 第六章参考资料 (16)

第一章概述 1.1包含知识 1.1.1网页抓取 1.1.2自然语言处理 1.1.3命名实体识别 1.1.4机器学习 1.1.5深度学习 1.1.6知识图谱 1.2用处 1.2.1处理非结构化数据 1.2.2量化投资 1.2.3垂直搜索 1.3流程 网页抓取->信息抽取->信息入库

nlp自然语言处理简历模板

Megan简历 工作经历 XXX有限公司2018年01月- 2019年11月nlp自然语言处理工程师 负责应用深度学习等算法做自然语言理解，对病历做结构化处理，识别自由文本中的概念、概念关系，将其转化成 key- value 的结构形式； 负责研究各类算法，深度学习、注意力模型，提高识别准确度和召回率； 负责文本对象的分类、语法/语义分析等，与应用服务器开发工程实现算法在系统中的应用； 基于现有业务的文本数据，提升对话系统在多领域、场景下的体验； 负责语义对话引擎的相关开发，以及新技术和方向的研究； XXX有限公司2016年06月- 2017年12月 nlp自然语言处理工程师 负责从事深度学习模型优化算法的研发和产品化落地； 负责对深度学习模型进行裁剪、模型量化和模型压缩等相关工作； 负责参与文本分词、实体抽取、关系识别、语义理解等 NLP 相关模型的算法设计和优化； 负责文本分类、语义理解、情感分析等 NLP 任务的研发工作，以及 NLP 算法系统的开发和优化； 完成上级交代的其他相关工作，具备良好的编码能力，数据结构和算法功底； 教育经历 XX 大学2012年09月- 2016年06月软件工程本科 其他 技能：熟练掌握python/java语言，熟悉主流计算平台，扎实的编码调试能力；熟悉TensorFlow等工具与框架；熟悉轻量化深度学习模型设计、剪枝、量化等；具有良好的沟通能力和逻辑思维能力；熟悉Linux开发环境； 语言：CET-6，有较好的英文听说读写能力，能够阅读基本的英文技术文献； 兴趣爱好：喜欢跑步，坚持每天晨跑一小时； 项目经历 有咖云搜 APP 2017年01月- 2017年03月 有咖云搜 app 是利用大数据、人工智能、优质算法等核心技术搭建的内容搜索平台。它拥有全网社交平台数据对接，通过人工智能、NLP 自然语言处理等核心技术分析素材，聚合了不同类型创意，为客户提供全面、精准的内容搜索； 负责需求分析，学习并了解项目业务，分析项目需求点，运用多种测试用例设计方法，编写测试用例； 负责与产品经理进行用例评审，确保用例完全覆盖项目需求，搭建测试环境并执行完成功能测试，运用 monkey 进行 app 的可靠性检测、network emulator 进行弱网测试；

我给你整理一套2018完整的Python学习书籍,请你收下

我给你整理一套2018完整的Python学习书籍，请你收下 【【菜鸟学Python】我给你整理一套2018完整的Python 学习书籍，请你收下】 https://www.wendangku.net/doc/a415621329.html,/group/6507083628286050820/?iid=159 ********&app=explore_article&timestamp=151 5066085&tt_from=copy_link&utm_source=copy_ link&utm_medium=toutiao_ios&utm_campaign=c lient_share AlphaGo 都在使用的Python 语言，是最接近AI 的编程语言。教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。9个月前，浙江省信息技术课程改革方案已经出台，Python 确定进入浙江省信息技术教材，从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb更换为Python。小学生都开始学Python了，天呐撸，学习Python看完这些准没错。安利一波书单Python入门《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》作者：【美】Al Sweigart（斯维加特）Python3编程从入门到实践亚马逊畅销Python编程图书本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python 语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这

些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识，附录部分提供了所有习题的解答。《“笨办法”学Python（第3版）》作者：【美】Zed A. Shaw《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。《“笨办法”学Python(第3版)》结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。《Python编程初学者指南》作者：【美】Michael Dawson《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。全书共12章，每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣，降低学习的难度。每章

20个顶尖的Python机器学习项目,全部给你。

20个顶尖的Python机器学习项目，全部给你。 1.Scikit-learn Scikit-learn是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy 2.Pylearn2 Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。 3.NuPIC NuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。

4.Nilearn Nilearn是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python 语言中的scikit-learn工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。 5.PyBrain Pybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。 6.Pattern Pattern是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知

机并且用KNN分类法进行分类。 7.Fuel Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST,CIFAR-10(图片数据集),Google's One Billion Words(文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。 8.Bob Bob是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。 9.Skdata Skdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。