語料編程
1. 渡者之言翻譯
渡者之言翻譯如下：
渡者之言是一款由中國團隊開發的開源中文自然語言處理工具。該工具涵蓋了分詞、詞性標注、命名實體識別、依存句法分析等常見自然語言處散搭理任務，並支持多種中文文本編碼格式，可以被廣泛應用於各種文本分析和挖掘場景。
此外，渡者之言還提供了可視化的分析界面和用戶友好的API介面，方便用戶進行快速文本處理和定製化應用開發。可見，渡者之言在中文自然語言處理領域具有較高的應用價值和技術競爭力。渡者之言是一款對於中文自然語言處理具有重要意義的開源工具，擁有豐富的功能和易用的接粗啟口，是中文語言處理領域中不可或缺的研究和應用工具之一。
渡者之言是一個包含多種自然語言處理功能的開源平台，支持中文文本的分詞、詞性標注、命名實體識別、句法分析、情感分析、關鍵詞提取等常用功能。
作為一個自然語言處理平台，渡者之言在處理中文文本方面具有許多優勢：
1.中文特殊性：相較於英文等其他語言，中文存在大量復合詞、歧義詞彙、省略結構等獨特的語言現象，需要針對性地處理。
2.深度學習技術：渡者之言採用深度學習模型，在信息獲取、語義理解等方面有較高的准確度。
3.預訓練模型：渡者之言基於大規模的中文語料庫進行預訓練，將可用性和魯棒性提升至一個新的層次。
除此之外，渡者之言支持多種編程語言介面，如python、岩掘如Java、Go、PHP等，方便開發者快速集成到自己的應用中。同時也減輕了開發者在項目中處理中文文本的工作量，提高了生產效率。
2. 深度學習，需要怎麼做到
1、深度學習，首先要學會給自己定定目標（大、小、長、短），這樣學習會有一個方向；然後要學會梳理自身學習情況，以課本為基礎，結合自己做的筆記、試卷、掌握的薄弱環節、存在的問題等，合理的分配時間，有針對性、具體的去一點一點的去攻克、落實。
2、可以學習掌握速讀記憶的能力，提高學習復習效率。速讀記憶是一種高效的學習、復習方法，其訓練原理就在於激活「腦、眼」潛能，培養形成眼腦直映式的閱讀、學習方式。速讀記憶的練坦升州習見《精英特全腦速讀記憶訓練》，用軟體練習，每天一個多小時，一個月的時間，可以把閱讀速度提高5、6倍，記憶力、注笑旁意力、思維、理讓蔽解力等也會得到相應的提高，最終提高學習、復習效率，取得好成績。如果你的閱讀、學習效率低的話，可以好好的去練習一下。
3、要學會整合知識點。把需要學習的信息、掌握的知識分類，做成思維導圖或知識點卡片，會讓你的大腦、思維條理清醒，方便記憶、溫習、掌握。同時，要學會把新知識和已學知識聯系起來，不斷糅合、完善你的知識體系。這樣能夠促進理解，加深記憶。
4、做題的時候要學會反思、歸類、整理出對應的解題思路。遇到錯的題（粗心做錯也好、不會做也罷），最好能把這些錯題收集起來，每個科目都建立一個獨立的錯題集（錯題集要歸類），當我們進行考前復習的時候，它們是重點復習對象，保證不再同樣的問題上再出錯、再丟分。
3. 有什麼好的可以翻譯句子的英語翻譯軟體啊
Google的語言工具
聯通在線翻譯
谷歌金山詞霸
靈格斯詞霸
4. 句酷批改網中動詞搭配在語料庫中出現算抄襲嗎
第一，批改網說明的中式英語等可能就是它的語料庫本身不完善，很多好句型可以去如：British National Corpus去找。大家為了分數的話還是要改，只不過不能在大腦里留下「這個表達是中式英語，以後不能再用」的想法，你可以多方查證，我聚個非常簡單的例子： learn knowledge就是中式英語，應該用obtain，get等，這些就需要你去查證，也許批改網會報錯
第二，很多錯誤，如時態，單復數，代詞指代等，作為一個了解電子評改基礎演算法的人我可以說，能查出語言的各種細節的機器和的製造難度不亞於完美的機器翻譯和人工智慧通過圖靈測試。所以你拿了高瞎咐分，很可能在英語考級或者TOEFL等實力測試中因為各種基礎錯誤連篇而敗得很慘。
第三，因為寫作思維的不同，我們的很多表達只能被中國人理解，但電腦就認為是中式英語，然後你再改，又是中式英語表達，但是假設通過了（這個很容易），可是它還是中式英語。相反，很多優美的句子，也許來自著名的英語母語的作家，或者就來自讀者（-，-不是中國的），但是這句在語料庫中出現很少（經過測試），批改網的評分十分缺乏理解美文美句的能力。比如你寫一篇中文作文，有那麼幾句如泣如訴，恍若天成，那麼這篇作文可能因為這句話而上幾個等級，但是在電腦看來，這種感性的「感覺」不會存在，最多是，判斷一句，然後做出「很好」然後在判斷一句「一般」，再判斷「好」，你的那句有著修辭用法的句子即使沒有被誤判為有錯誤，那麼最多給你的作文增加0.5-1分。
寫到這里，筆者覺察到似乎寫得不是很有頭緒，也許是因為經驗，即使是條例化的經驗也是包含在感覺中的，更何況我好似一直在批判……
那麼，以上的總結可以姑且概括為——如果你需要提高分數或者只要分數，那麼往下看，如果你認為你只希望提高能力，那麼下面你就參考參考，一直用，你的分數高了，能力卻不會有什麼上升。
為了更清楚，我決定分條寫，但這樣的弊端是相互間聯系很小了：
先說總體提分，再說具體：
改的次數。要是沒有吃苦的精神，又不是高帥富白富美，那麼要拿高分，不吃苦怎麼行。一篇作文不改到90上你良心要是安寧，那麼，祝賀你，你將有好的心態到老並很有可能是一事無成到老。有同學說了，我基礎差，好，那麼也要上85，這是底線！那麼，怎麼改，首先你英語基礎不能太差，有同學說我就是很差怎麼辦，我就是高考英語沒及格怎麼辦？能怎麼辦，什麼都別說了，開始學唄！怎麼學？首先語法上，不要求你現在拿回高考的選擇題做，100道能對75道以上，你至少要對錯誤有基礎意思。紅色錯誤，一定要改！這是原則一。因為類似於編程，erroring一定是違背基礎語法的，這類問題你不能總是說「批改網有問題！「，也許有問題，不過筆者也只是遇到過某個單詞它太笨或者太低級，不認識過於專業的單詞或者英美式對於某個東西各有各的說法磨談純，但是它只認識一種，舉個例子enterogastric disease，腸胃病，但是它不認識，換成intestinal tract disease吧，它又說要加the……當然，我覺得批改網要求加上介詞的情況比現實中美國英語要多。也許它是習慣了莎士比亞時代的那個the的富含量……哈，開個玩笑。
總之，紅色錯誤是一定要改的，一般一個紅色錯誤都有0.5-1.5分的飛躍。
而黃色警告，如果你要求高分，注意——黃色警告一定要在3個以下！否則你的分數就會比期望至少低1-5分·。
然後就有2種情況了，第一——我改後，紅色錯誤沒了，黃色警告3個左右了，為什麼分數還是不好，這時你還是要改。之前是改正，侍帆現在是改進！你英語基礎不好，狀語從句，非限，主詞從句，形式主語，定語從句是使用得最多的加分句子，注意我指的是在批改網上。我舉個例子，你想說什麼東西很重要：
Apparently，it goes without saying that XXX that（這個東西，比如你說iphone，那你加解釋，was invented by Jobs/was proced by Apple.Inc等等，Jobs你又who……或者whose reputation and creativity ……等等）play/plays an important role in XXXX，whichXXXXX.這只是一個很通俗的例子，只需要一點點的語法知識，一個句子串起來怎麼也會有25-50個詞吧，句子長度和連接詞是電子批改的演算法觀察點之一！
5. 如何用計算機軟體或者編程方法做簡單的語料統計
編程世如升是肯定可以實現的，橡中有空格就容易隔開分離出來
或許直接用excel自帶的軟體或許也能實現，可能搜老而已
6. 0基礎自學python，有入門書籍推薦下么
AlphaGo都在使用的Python語言，是最接近AI的編程語言。
教育部考試中心近日發布了「關於全國計算機等級（NCRE）體系調整」的通知，決定自2018年3月起，在全國計算機二級考試中加入了「Python語言程序設計」科目。
9個月前，浙江省信息技術課程改革方案已經出台，Python確定進入浙江省信息技術教材，從2018年起浙江省信息技術教材編程語言將會從vb更換為Python。
小學生都開始學Python了，天吶擼，學習Python看完這些准沒錯。
安利一波書單
Python入門
《Python編程快速上手——讓繁瑣工作自動化》
作者：【美】AlSweigart（斯維加特）
Python3編程從入門到實踐
亞馬遜暢銷Python編程圖書
本書是一本面向實踐的Python編程實用指南。本書不僅介紹了Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。本書的第一部分介紹了基本Python編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程序，可以讓計算機自動完成它們。第二部分的每一章都有一些項目程序，供讀者學習。每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學的知識，附錄部分提供了所有習題的解答。
《「笨辦法」學Python（第3版）》
作者：【美】ZedA.Shaw
《「笨辦法」學Python(第3版)》是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。
《「笨辦法」學Python(第3版)》結構非常簡單，共包括52個習題，其中26個覆蓋了輸入/輸出、變數辯姿者和函數三個主題，另外26個覆蓋了一些比較高級的話題，如條件判斷、循環、類和對象、代碼測試及項目的實現等。每一章的格式基本相同，以代碼習題開始，按照說明編寫代碼，運行並檢查結果，然後再做附加練習。
《Python編程初學者指南》
作者：【美】MichaelDawson
《Python編程初學者指南》嘗試以輕松有趣的方式來幫助初學者掌握Python語言和編程技能。全書共12章，每一章都會用一個完整的游戲來演示其中的關鍵知識點，並通過編寫好玩的小軟體這種方式來學習編程，引發讀者的興趣，降低學習的難度。每章最後都會對該章的知識點進行小結，還會給出一些小練習讓讀者試試身手。作者很巧妙的將所有編程知識嵌入到了這些例子中，真正做到了寓教於樂。
《數據結構（Python語言描述）》
作者：【美】KennethA.Lambert（蘭伯特）
在計算機科學中，數據結構是一門進階性課程，概念抽象，難度較大。Python語言的語法冊殲簡單，交互性強攜薯。用Python來講解數據結構等主題，比C語言等實現起來更為容易，更為清晰。
本書第1章簡單介紹了Python語言的基礎知識和特性。第2章到第4章對抽象數據類型、數據結構、復雜度分析、數組和線性鏈表結構進行了詳細介紹，第5章和第6章重點介紹了面向對象設計的相關知識、第5章包括介面和實現之間的重點差異、多態以及信息隱藏等內容，第6章主要講解繼承的相關知識，第7章到第9章以棧、隊列和列表為代表，介紹了線性集合的相關知識。第10章介紹了各種樹結構，第11章講解了集和字典的相關內容，第12章介紹了圖和圖處理演算法。每章最後，還給出了復習題和案例學習，幫助讀者鞏固和思考。
像計算機科學家一樣思考Python》
作者：【美】AllenB.Downey
本書按照培養讀者像計算機科學家一樣的思維方式的思路來教授Python語言編程。全書貫穿的主體是如何思考、設計、開發的方法，而具體的編程語言，只是提供一個具體場景方便介紹的媒介。並不是一本介紹語言的書，而是一本介紹編程思想的書。和其他編程設計語言書籍不同，它不拘泥於語言細節，而是嘗試從初學者的角度出發，用生動的示例和豐富的練習來引導讀者漸入佳境。
Python進階
Python高級編程（第2版）》
作者：【波蘭】Micha?Jaworski（賈沃斯基）,【法】TarekZiadé（萊德）
本書基於Python3.5版本進行講解，通過13章的內容，深度揭示了Python編程的高級技巧。本書從Python語言及其社區的現狀開始介紹，對Python語法、命名規則、Python包的編寫、部署代碼、擴展程序開發、管理代碼、文檔編寫、測試開發、代碼優化、並發編程、設計模式等重要話題進行了全面系統化的講解。
本書適合想要進一步提高自身Python編程技能的讀者閱讀，也適合對Python編程感興趣的讀者參考學習。全書結合典型且實用的開發案例，可以幫助讀者創建高性能的、可靠且可維護的Python應用。
《Python高性能編程》
作者：【美】戈雷利克（MichaGorelick）,歐日沃爾德（IanOzsvald）
本書共有12章，圍繞如何進行代碼優化和加快實際應用的運行速度進行詳細講解。本書主要包含以下主題：計算機內部結構的背景知識、列表和元組、字典和集合、迭代器和生成器、矩陣和矢量計算、並發、集群和工作隊列等。最後，通過一系列真實案例展現了在應用場景中需要注意的問題。
本書適合初級和中級Python程序員、有一定Python語言基礎想要得到進階和提高的讀者閱讀
《Python極客項目編程》
作者：【美】MaheshVenkitachalam
Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。通過Python編程，我們能夠解決現實生活中的很多任務。
本書通過14個有趣的項目，幫助和鼓勵讀者探索Python編程的世界。全書共14章，分別介紹了通過Python編程實現的一些有趣項目，包括解析iTunes播放列表、模擬人工生命、創建ASCII碼藝術圖、照片拼接、生成三維立體圖、創建粒子模擬的煙花噴泉效果、實現立體光線投射演算法，以及用Python結合Arino和樹莓派等硬體的電子項目。本書並不介紹Python語言的基礎知識，而是通過一系列不簡單的項目，展示如何用Python來解決各種實際問題，以及如何使用一些流行的Python庫。
《Python核心編程（第3版）》
作者：【美】WesleyChun（衛斯理春）
本書是經典暢銷圖書《Python核心編程（第二版）》的全新升級版本，總共分為3部分。第1部分講解了Python的一些通用應用，包括正則表達式、網路編程、Internet客戶端編程、多線程編程、GUI編程、資料庫編程、MicrosoftOffice編程、擴展Python等內容。第2部分講解了與Web開發相關的主題，包括Web客戶端和伺服器、CGI和WSGI相關的Web編程、DiangoWeb框架、雲計算、高級Web服務。第3部分則為一個補充/實驗章節，包括文本處理以及一些其他內容。
本書適合具有一定經驗的Python開發人員閱讀。
Python機器學習——預測分析核心演算法》
作者：【美】MichaelBowles（鮑爾斯）
在學習和研究機器學習的時候，面臨令人眼花繚亂的演算法，機器學習新手往往會不知所措。本書從演算法和Python語言實現的角度，幫助讀者認識機器學習。
本書專注於兩類核心的「演算法族」，即懲罰線性回歸和集成方法，並通過代碼實例來展示所討論的演算法的使用原則。全書共分為7章，詳細討論了預測模型的兩類核心演算法、預測模型的構建、懲罰線性回歸和集成方法的具體應用和實現。
《Python機器學習實踐指南》
作者：【美】AlexanderT.Combs
機器學習是近年來漸趨熱門的一個領域，同時Python語言經過一段時間的發展也已逐漸成為主流的編程語言之一。本書結合了機器學習和Python語言兩個熱門的領域，通過利用兩種核心的機器學習演算法來將Python語言在數據分析方面的優勢發揮到極致。
全書共有10章。第1章講解了Python機器學習的生態系統，剩餘9章介紹了眾多與機器學習相關的演算法，包括各類分類演算法、數據可視化技術、推薦引擎等，主要包括機器學習在公寓、機票、IPO市場、新聞源、內容推廣、股票市場、圖像、聊天機器人和推薦引擎等方面的應用。
《精通Python自然語言處理》
作者：【印度】DeeptiChopra,NisheethJoshi,ItiMathur
自然語言處理是計算語言學和人工智慧之中與人機交互相關的領域之一。
本書是學習自然語言處理的一本綜合學習指南，介紹了如何用Python實現各種NLP任務，以幫助讀者創建基於真實生活應用的項目。全書共10章，分別涉及字元串操作、統計語言建模、形態學、詞性標注、語法解析、語義分析、情感分析、信息檢索、語篇分析和NLP系統評估等主題。
本書適合熟悉Python語言並對自然語言處理開發有一定了解和興趣的讀者閱讀參考。
Python數據科學指南》
作者：【印度】GopiSubramanian（薩伯拉曼尼安）
60多個實用的開發技巧，幫你探索Python及其強大的數據科學能力
Python作為一種高級程序設計語言，憑借其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言，並成為數據科學家的首選之一。
本書詳細介紹了Python在數據科學中的應用，包括數據探索、數據分析與挖掘、機器學習、大規模機器學習等主題。每一章都為讀者提供了足夠的數學知識和代碼示例來理解不同深度的演算法功能，幫助讀者更好地掌握各個知識點。
本書內容結構清晰，示例完整，無論是數據科學領域的新手，還是經驗豐富的數據科學家都將從中獲益。
《用Python寫網路爬蟲》
作者：【澳】RichardLawson（理查德勞森）
本書講解了如何使用Python來編寫網路爬蟲程序，內容包括網路爬蟲簡介，從頁面中抓取數據的三種方法，提取緩存中的數據，使用多個線程和進程來進行並發抓取，如何抓取動態頁面中的內容，與表單進行交互，處理頁面中的驗證碼問題，以及使用Scarpy和Portia來進行數據抓取，並在最後使用本書介紹的數據抓取技術對幾個真實的網站進行了抓取，旨在幫助讀者活學活用書中介紹的技術。
本書適合有一定Python編程經驗，而且對爬蟲技術感興趣的讀者閱讀。
《貝葉斯思維：統計建模的Python學習法》
作者：【美】AllenB.Downey
這本書幫助那些希望用數學工具解決實際問題的人們，僅有的要求可能就是懂一點概率知識和程序設計。而貝葉斯方法是一種常見的利用概率學知識去解決不確定性問題的數學方法，對於一個計算機專業的人士，應當熟悉其應用在諸如機器翻譯，語音識別，垃圾郵件檢測等常見的計算機問題領域。
Python自然語言處理》
作者：【美】StevenBird,EwanKlein,EdwardLoper
自然語言處理(NaturalLanguageProcessing，NLP)是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能夠實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法，涉及所有用計算機對自然語言進行的操作。
《Python自然語言處理》是自然語言處理領域的一本實用入門指南，旨在幫助讀者學習如何編寫程序來分析書面語言。《Python自然語言處理》基於Python編程語言以及一個名為NLTK的自然語言工具包的開源庫，但並不要求讀者有Python編程的經驗。全書共11章，按照難易程度順序編排。第1章到第3章介紹了語言處理的基礎，講述如何使用小的Python程序分析感興趣的文本信息。第4章討論結構化程序設計，以鞏固前面幾章中介紹的編程要點。第5章到第7章介紹語言處理的基本原理，包括標注、分類和信息提取等。第8章到第10章介紹了句子解析、句法結構識別和句意表達方法。第11章介紹了如何有效管理語言數據。後記部分簡要討論了NLP領域的過去和未來。
本書的實踐性很強，包括上百個實際可用的例子和分級練習。可供讀者用於自學，也可以作為自然語言處理或計算語言學課程的教科書，還可以作為人工智慧、文本挖掘、語料庫語言學等課程的補充讀物。
Python數據分析》
作者：【印尼】IvanIdris
Python是一種多范型編程語言，既適用於面向對象的應用開發，又適合函數式設計模式。Python已經成為數據科學家進行數據分析、可視化以及機器學習的一種理想編程語言，它能幫助你快速提升工作效率。
本書將會帶領新手熟悉Python數據分析相關領域的方方面面，從數據檢索、清洗、操作、可視化、存儲到高級分析和建模。同時，本書著重講解一系列開源的Python模塊，諸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本書還介紹了數據可視化、信號處理、時間序列分析、資料庫、預測性分析和機器學習等主題。通過閱讀本書，你將華麗變身數據分析高手。
7. 為什麼說編程和英語是每個人都必須掌握的技能
一個顯而易見的事實是，計算機和互聯網早已滲透我們生活的方方面面，並且在可預見的未來里將會與現實有著更為緊密的結合。從社交聊天，吃喝玩樂，學習提升到你在手機上打開這篇文章開始閱讀，它們無所不在，而這一切都離不開計算機和編程技術的發展。計算機技術對一個國家未來的發展顯然有著至關重要的作用。
但你可能會有疑惑：我只是個文科生/我不是IT行業的，編程跟我有什麼關系呢？
說一說我自己的理解。大家一定都用過谷歌翻譯吧？你還記得5年前，10年前的谷歌翻譯是什麼樣子嗎？有沒有感覺谷歌翻譯的質量正變得越來越好？（雖然跟人工翻譯還有很大的差距），而這一切又是怎麼發生的？
谷歌翻譯質量提升的重要關鍵並不是語言學和語料庫研究的突破，而是因為一項技術：大數據。
在大數據技術出現之前，傳統的機器翻譯大概遵循以下的規則：先設定好一套盡可能完善的語法規則以及兩種語言的對應詞庫，然後根據這套規毀耐則對輸入的語言進行翻譯。為了完善語法規則和詞庫，機器翻譯研究機構曾經僱傭了很多語言學和翻譯專家，但研究了很久最終結果並卻不理想。比如，由於機器翻譯死摳語法規則，翻譯"It serves him right."這句話可能會得到「它服務他正確」這樣荒誕的結果。
直到大數據技術出現，機器翻譯才有了新的突破。簡單來說，使用大數據進行翻譯時並不是按照語法規則來翻譯的，而是按照數據之間的相關性和機器學習演算法。比如翻譯"It serves him right."這句話時谷歌並不是逐詞翻譯，而是將整個句子放到互聯網資料庫中搜索，然後統計出整個互聯網上所有與這句話翻譯相關的結果（比如各種中文英對照文章中可能會出現這個句子及對照翻譯），而統計次數最高的譯文就可以作為最終的答案參考。通過這樣處理後，谷歌能夠保證翻譯出來的結果在互聯網上最為流行，被用戶接受程度纖仿春最高，翻譯的質量也有了很大的提升。
這就是計算機技術在翻譯領域的一個成功應用。
舉這個例子是為了說明，即使是純文科的翻譯領域也會不可避免地與計算機技術產生交集，其他學科更不必說。其實在歐美大學文科生學編程並不是什麼大陵新鮮事，不少文科生已經開始用Python（一種腳本語言）進行文本挖掘以及數據處理了。國內目前也有大學開設了計算機和語言學交叉課程，比如有個課程叫「計算語言學」，基本上就是採用編程和數學的方式來研究英語，有興趣的同學可以了解下。
因此不管是從功利還是從興趣愛好的角度來講，編程在現在及未來都將是一門非常重要的技能。
懂編程能夠帶給你很多實際收益。就拿英語學習來說，如果你懂編程的話可以寫爬蟲去各大詞典網站抓取自己感興趣的單詞，製作生詞本，可以統計高頻詞，還可以量身抓取外媒上第一手的聽力和閱讀材料。有意思的應用還有很多，就看你的想像力和創造力了。
8. 蒼雲500模式切換
蒼雲500是一種常用的工業控制器，它可以實現核歲多種不同的控制模式。在使用蒼雲500時，我們可以根據實際需要選擇不同的控制搜氏滲模式來進行操作。
蒼雲500的控制模式主要包括以下幾種：
1. 位置控制模式：在這種模式下，控制器會根據設定的位置來控制電機的運動，以達到精準的位置控制。
2. 速度控制模式：在這種模式下，控制器會根據設定的速度來控制電機的運動，以達到精準的速度控制。
3. 力控制模式：在這種模式下，控制器會根據設定的力來控制電機的運動，以達到精準的力控制。
切換蒼雲500的控制模式可以通過以下步驟實現：
1. 進入蒼雲500的世脊編程模式。
2. 找到控制模式切換的相關參數，例如位置控制模式、速度控制模式或力控制模式等。
3. 根據實際需要，選擇相應的控制模式。
4. 保存參數，並退出編程模式。
需要注意的是，在切換控制模式時，要根據實際需求進行選擇，並仔細檢查相關參數，確保控制器能夠正常運行。
9. 你小時候最喜歡做的事是什麼為什麼最討厭做的事是什麼為什麼
我小時候最喜歡做的事情是玩游戲，因為玩游戲賣伏能夠很好地釋放壓力，它不僅能鍛煉腦力，還能增帶配早強團隊協作能力，還有一種特殊的樂趣感。蠢雀我最不喜歡的事情就是功課了，因為它需要仔細而認真的學習，且多數時候有著枯燥無味，累贅的感覺。因此，在我小時候，我更喜歡玩游戲而討厭做功課。
10. 機器學習演算法怎麼使用中文語料
這個事情很簡單
首先得有詞彙特徵 就是一組詞語的集合
比如特徵集可以是
[這，個，事情，簡單，機器，學習，中文，語料]
有了這個以後就可以表示句子了
例如：
「這個事情很簡單」
[1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
"機器學習演算法怎麼使用中文語料"
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1]
看出啥意思了吧，對於一個句子，特徵詞出現的位置就標1，不出現就標0。所以句子就成了向量，用歐氏距離、餘弦夾角等等方法就可以計算兩個向量的相似度，那就對應句子的相似度了。
這裡面特徵詞選擇方法有很多，常見的有TF、DF、TF-IDF等等，也可以人為指定。
向量裡面表的數值也有很多演算法，0、1是比較適合情感傾向分析的標法。
PMI指的是點互信息
PMI(a, b)=p(a,b)/(p(a)p(b))
假設有一個句子集合，總量為N
出現a次數為A，出現b次數為B
a和b同時出現在同一句話中的次數為C
則有p(a)=A/N， p(b)=B/N， p(a,b)=C/N
帶入到公式里就算出PMI了。
計算PMI時，A、B、C、N的統計方法有很多策略，根據實際情況定。
相關資料你可以看一下《統計自然語言處理》 宗成慶 寫的。
若想了解更牛逼的辦法的話 先把統計分析、實分析、泛函分析、變分分析、隨機過程、矩陣論、向量空間論、模糊數學、圖論、代數圖論、數學分析、統計機器學習、模式識別、神經網路、貝葉斯網路、自然語言處理、社會網路這些都學好，就可以獨步江湖 稱霸機器學習領域了~~哈哈~~