《人工智能导论》课件是人民大学出版社发布的一份详细的教学资源，旨在帮助学生系统学习和复习人工智能领域的核心概念与技术。这份课件涵盖了人工智能的多个重要方面，为理解和掌握这个快速发展的领域提供了坚实的基础。 一、人工智能概述 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它涉及计算机视觉、自然语言处理、机器学习、深度学习等多个子领域，目标是使机器能够像人一样思考、学习和行动。 二、基础理论 1. 逻辑推理：AI的基础之一是形式逻辑，包括命题逻辑和谓词逻辑，用于表达和解决复杂问题。 2. 机器学习：机器通过经验来改进其性能，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。 3. 概率与统计：AI经常使用概率模型，如贝叶斯网络，进行决策和预测。 三、计算机视觉 计算机视觉是AI的重要分支，涉及图像处理、模式识别和图像理解。课件可能涵盖图像特征提取、物体检测、图像分类和图像生成等相关技术。 四、自然语言处理 自然语言处理（NLP）使机器能理解和生成人类语言。关键主题可能包括词性标注、句法分析、语义理解、情感分析以及机器翻译等。 五、机器学习 1. 监督学习：包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树以及随机森林等模型。 2. 无监督学习：如聚类、降维、关联规则挖掘等。 3. 强化学习：通过与环境的交互学习最佳策略，如Q-learning和深度Q网络。 六、深度学习 深度学习是机器学习的一个分支，利用多层神经网络模拟人脑的复杂结构。课程可能涉及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN）等。 七、人工智能应用 课件可能探讨AI在自动驾驶、医疗诊断、智能家居、金融风险评估、聊天机器人等领域的实际应用。 八、伦理与社会影响 随着AI的发展，其伦理和社会影响成为重要议题。这可能包括隐私保护、算法公平性、就业影响以及AI决策的透明度和可解释性。 通过深入学习《人工智能导论》课件，学生不仅能掌握基本的技术知识，还能了解AI的最新进展和未来趋势，为在这一领域进一步研究或工作打下坚实基础。这份课件是期末复习的理想资源，能够帮助学生全面梳理并理解人工智能的关键概念和技术。

内容概要：本文档为《2025三届人工智能工程技术赛项-样题》，涵盖自然语言处理、计算机视觉和综合工程技术三大模块的竞赛任务。参赛者需在指定.ipynb文件中完成代码编写，涉及新闻文本分类、对抗样本评测与模型加固、非均衡图像分类、目标检测（DETR模型）、开放词汇检测等任务，重点考察数据预处理、模型构建、训练优化、结果可视化及评估能力。要求选手掌握PyTorch、Transformer、ResNet、DETR、CLIP、SAM等框架与模型的应用，并完成相应代码实现与结果截图提交。 适合人群：具备一定人工智能基础，熟悉深度学习框架（如PyTorch）和常用模型（如CNN、Transformer）的高校学生或从业人员，具备1年以上AI开发经验者更佳；适合备战技能竞赛的技术人员。 使用场景及目标：①用于全国技能大赛人工智能赛项的备赛训练；②提升在NLP、CV及多模态任务中的工程实现能力；③掌握对抗样本防御、非均衡分类、目标检测优化、开放词汇检测等前沿技术的实际应用；④熟悉从数据处理到模型部署的全流程开发规范。; 阅读建议：建议结合实际代码环境边运行边学习，重点关注各模块中需补全的关键代码逻辑（如标签平滑、mixup增强、GIoU计算、匈牙利匹配、KL蒸馏等），并严格按照任务要求保存输出结果与模型文件，确保符合评分规范。

《199801已标记词性.txt》是一个重要的语料库，它反映了1998年1月《人民日报》中的文本数据，并且已经过专业处理，包含了丰富的语言学信息。这个语料库是由北京大学计算语言学研究所与富士通研究开发中心有限公司合作创建的，体现了学术界与工业界在自然语言处理领域的深度合作。 让我们深入了解一下“词性标注”这一概念。词性标注是自然语言处理中的基础任务，它的目的是为文本中的每个词汇赋予一个词性标签，如名词（n）、动词（v）、形容词（a）等。这一过程对于理解和分析语言的结构至关重要，因为它提供了关于词语功能和语法角色的信息。例如，在句子“他喜欢吃苹果”中，“他”被标注为代词，“喜欢”为动词，“吃”为动词，“苹果”为名词。这样的标注有助于机器理解句子的基本构成，为后续的语义分析、句法分析、情感分析等任务提供支持。 北京大学计算语言学研究所是中国在自然语言处理领域的重要研究机构，其在语言模型、机器翻译、信息检索等方面有深厚的理论基础和技术积累。而富士通研究开发中心有限公司则是一家知名的科技公司，尤其在信息技术领域有着广泛的研究和应用。两者的合作意味着这个语料库不仅具有学术价值，也具备实际应用的可能性，可能被用于开发各种自然语言处理系统，如智能问答、自动摘要、情感分析工具等。 《199801已标记词性.txt》所基于的《人民日报》语料具有特殊意义。作为中国官方的主流媒体，《人民日报》的文本反映了当时的国家政策、社会热点以及语言使用的规范性，因此，这份语料库对于研究汉语的发展变迁、社会文化现象以及新闻报道的语用特征等都具有极高的价值。此外，选择1998年1月的数据，可能是为了捕捉特定历史时期的语言特点，便于分析语言的动态变化。 在压缩包中的“语料库”文件，很可能是包含所有经过词性标注的199801《人民日报》文本数据。这个文件可能以纯文本格式存储，每一行代表一句话，每个词后面跟着对应的词性标签，用特定的符号分隔。研究人员可以利用这些数据进行统计分析，构建和训练自然语言处理模型，进一步提升对汉语的理解和处理能力。 《199801已标记词性.txt》是一个珍贵的汉语语料库，它融合了学术研究和实际应用的双重优势，为研究汉语、开发自然语言处理应用提供了宝贵的资源。通过深入挖掘和分析这个语料库，我们可以洞察语言规律，推动自然语言处理技术的进步。

人民网POST登录

对《人民日报》在线领导留言板2023.5-2023.11的数据进行抓取和分析，共39万条（限时抓取，如果所有条目都被抓取，将达到约200万条）。爬虫解决的问题包括：1在互联网不景气时捕获空内容的程序的稳定性处理；二. 在进行《人民日报》在线领导留言板数据分析时，首先需要关注的是数据抓取的过程。数据抓取通常涉及到网络爬虫（Web Crawler）技术，该技术能够自动化地浏览网络，从互联网上收集特定的信息。由于数据量庞大，达到39万条，潜在总数据量可能高达200万条，因此爬虫程序的稳定性和效率显得尤为重要。面对互联网不景气时可能出现的空内容情况，爬虫需要具备异常处理机制，以确保数据收集过程的连续性和完整性。 数据分析是继数据抓取之后的重要步骤。在处理大量文本数据时，文本分析技术能够帮助我们从原始数据中提取出有价值的信息。在这个项目中，使用了selenium-message_board-text_analysis-main这一工具，selenium是一个自动化测试工具，它可以模拟用户在浏览器中的操作，对于需要处理JavaScript动态加载内容的网站尤为有用。而text_analysis则指的是文本分析技术，它能够对留言板上的文本信息进行处理，比如去除无关字符、分词、统计词频、情感分析等，从而得到具有可操作性的数据。 情感分析是文本分析中的一个重要分支，它通过自然语言处理技术来判断文本所表达的情绪倾向，如积极、消极或中性。在分析《人民日报》领导留言板的数据时，情感分析可以帮助识别民众对当前政策、社会事件的看法和反应，从而为政策制定者提供参考。 此外，数据可视化技术也是数据分析不可或缺的一部分。通过图表、地图等方式将分析结果呈现出来，可以更加直观地展示数据背后的趋势和模式。比如，可以将留言的时间分布、热点话题分布等通过时间序列图表、词云图等形式展示，以便用户更好地理解和利用这些数据。 《人民日报》在线领导留言板的数据抓取和分析项目是一个复杂的工程，它不仅涉及到了网络爬虫和文本分析技术，还包括了数据处理、情感分析以及数据可视化等多个方面。通过对这些数据的深入分析，可以为政策评估、社会动态监控、舆论趋势分析等方面提供有力的数据支持。

中国人民大学《线性代数》2022-2023学年第一学期期末考试试卷.pdf

人民日报的爬取数据集

行业研究报告

2010年中国人民银行考试复习资料(自己网上找的)

C++经典课件(PPT幻灯)汇集，需要3分，不过很值得哟。
5.01MB(5,262,863字节)。具体内容如下：
D:
│
├─uestc
│ └─C++(黄迪明)
│ 第一章 C++入门.ppt
│ 第七章 指针.ppt
│ 第三章 表达式和语句.ppt
│ 第九章 结构和联合.ppt
│ 第二章 基本数据和输入输出.ppt
│ 第五章 函数.ppt
│ 第八章 引用.ppt
│ 第六章 数组.ppt
│ 第十一章构造函数和析构函数.ppt
│ 第十七章文件.ppt
│ 第十三章运算符重载.ppt
│ 第十二章静态友元.ppt
│ 第十五章多态性.ppt
│ 第十六章模板.ppt
│ 第十四章继承.ppt
│ 第十章 类.ppt
│ 第四章过程化语句.ppt
│
├─人民邮电
│ ├─13098C＋＋大学基础教程－电子教案
│ │ 13098.jpg
│ │ C++大学基础教程第一章.ppt
│ │ C++大学基础教程第七章.ppt
│ │ C++大学基础教程第三章.ppt
│ │ C++大学基础教程第九章.ppt
│ │ C++大学基础教程第二章.ppt
│ │ C++大学基础教程第五章.ppt
│ │ C++大学基础教程第八章.ppt
│ │ C++大学基础教程第六章.ppt
│ │ C++大学基础教程第十一章.ppt
│ │ C++大学基础教程第十三章.ppt
│ │ C++大学基础教程第十二章.ppt
│ │ C++大学基础教程第十章.ppt
│ │ C++大学基础教程第四章.ppt
│ │
│ └─13943 C++面向对象程序设计－电子教案
│ C++1.ppt
│ C++10.ppt
│ C++2.ppt
│ C++3.ppt
│ C++4.ppt
│ C++5.ppt
│ C++6.ppt
│ C++7.ppt
│ C++8.ppt
│ C++9.ppt
│
└─西北工业大学c++全套课件
0-Ｃ++程序设计－综述.ppt
1-Ｃ++程序设计－第一讲.ppt
10-Ｃ++程序设计－第十讲.ppt
11-Ｃ++程序设计－第十一讲.ppt
12-Ｃ++程序设计－第十二讲.ppt
13-Ｃ++程序设计－第十三讲.ppt
14-Ｃ++程序设计－第十四讲.ppt
15-Ｃ++程序设计－第十五讲.ppt
16-Ｃ++程序设计－总结.ppt
2-Ｃ++程序设计－第二讲.ppt
3-Ｃ++程序设计－第三讲.ppt
4-Ｃ++程序设计－第四讲.ppt
5-Ｃ++程序设计－第五讲.ppt
6-Ｃ++程序设计－第六讲.ppt
7-Ｃ++程序设计－第七讲.ppt
8-Ｃ++程序设计－第八讲.ppt
9-Ｃ++程序设计－第九讲.ppt