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本课程隶属于自然语言处理(NLP)实战系列。自然语言处理(NLP)是数据科学里的一个分支,它的主要覆盖的内容是:以一种智能与高效的方式,对文本数据进行系统化分析、理解与信息提取的过程。通过使用NLP以及它的组件,我们可以管理非常大块的文本数据,或者执行大量的自动化任务,并且解决各式各样的问题,如自动摘要,机器翻译,命名实体识别,关系提取,情感分析,语音识别,以及主题分割等等。 一般情况下一个初级NLP工程师的工资从15万-35万不等,所以掌握NLP技术,对于人工智能学习者来讲是非常关键的一个环节。 【超实用课程内容】 课程从自然语言处理的基本概念与基本任务出发,对目前主流的自然语言处理应用进行全面细致的讲解,包括文本分类,文本摘要提取,文本相似度,文本情感分析,文本特征提取等,同时算法方面包括经典算法与深度学习算法的结合,例如LSTM,BiLSTM等,并结合京东电商评论分类、豆瓣电影摘要提取、今日头条舆情挖掘、饿了么情感分析等过个案例,帮助大家熟悉自然语言处理工程师在工作中会接触到的常见应用的实施的基本实施流程,从0-1入门变成自然语言处理研发工程师。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/25649 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/25649,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载 通过第二课时下载材料
本课程主要针对iOS动态库注入技术做了详细讲解和实战演示,分为技术篇和运维篇,最终目标是将动态库注入到目标ipa包中,并且执行动态库中的代码,实现动态库与ipa交互。 技术篇 – 主要从基础知识、涉及工具,以及一个完整的手动注入实例流程来讲解,面向技术开发人员; 运维篇 – 通过利用自动注入工具、重签名工具来可视化的注入动态库,面向运维等非技术人员; 课程目录 课程简介 1,课程目标和大纲 技术篇 2,基础知识 – 动态库 3,基础知识 – IPA包 4,基础知识 – Mach-O 5,基础知识 – 代码注入 6,基础知识 – 重签名 7,涉及工具 – Xcode/iOSOpenDev/Terminal 8,涉及工具 – yololib/MachOView/iFunBox/iReSign 9,实例演示 – 创建.dylib动态库 10,实例演示 – 创建测试APP 11,实例演示 – 手动注入动态库(开发模式) 12,实例演示 – 手动注入动态库(重签名模式) 运维篇 13,运维篇 – 准备工作 14,运维篇 – 实战演示 15,运维篇 – 技术支持 课程总结 16,课程总结
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免费的资源。很方便。。。希望越办越好
中学生更本下不了00
有的要积分,有的不要积分
不错 哈哈哈哈哈哈
资源很多 很好的网站 不知道不满意的人都是怎么样想的 ,仅仅是因为要注册吗???
好的平台,必须赞!!!!
tinghao de
很好的网站 !伸手党不喜欢而已
对方的付费方提供个梵蒂冈
资源充足IT程序猿工程师必备啊~~~~~~
很好的一个资源网站,注册就有50积分,可以评价返回积分,很好很强大!!!
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不错的网站,赞!赞!赞!赞!赞!赞!赞!赞!
[g=wozuimei] 算是使用了好多次了吧!总的感觉还是不错的,很多的资源都能找到,关键是花费不多,很开心!
资源蛮多,就是限制大小了,郁闷
[g=xiaoyanger] 00呵呵0000很干净
喷子真多!······························
还不不错的,虽然要积分,但评论后会返
要学会如何使用,才可以的,
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这个网站不错,下载需要积分的朋友可以下载一个手机客户端,送50C币,可以兑换100下载分,网站资源全,赞一个。注册就注册呗!
很专业一个资源共享平台,非程序猿别来,好吧!!!!! 又不想付出,又想得到,天下有免费的午餐? 我在csdn上从来没花过一分钱,自己去挣积分吧,骚年们。。。。
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这个网站算很不错的了,虽然要积分,但是积分很好得。第一次用因为积分少,会比较讨厌。但是后来积分会自己变多的,所以这个网站很好。比那些要钱买积分的网站好多了。而且看起来也正规很多。 [g=zhemo][g=zhemo]
[g=youling][g=youling][g=youling] 应该改进改进,希望可以更好
网站很好,对俺帮助很大。。。
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这个网站就是很好嘛,真搞不懂有人给差评。。。
资源很丰富以前搞编程的时候经常会来这看下载有时候需要积分要是真着急的话就会觉得有点坑其他还好吧更新比较快还算满意的一个网站,希望少拉点广告
这个网站很好呀,真搞不懂有很多人给了个差评,也不知道这些个人是怎么想的,对这些给差评的人真的是很无言。。。。