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我收集到的斯坦福大学的数据库的题，跟袁晓洁老师的出题类型很像，有一定的参考意义。

斯坦福大学2014（吴恩达）机器学习教程中文笔记

今天在CSDN上花6分下了个数据库系统实现，结果被耍了，只有前四章，郁闷了，于是找了半天终于找到这个完整版，由于我不能上传超过15M的，只好分成了两部分发上来，这是第二部分，第一部分在这：http://download.csdn.net/source/1188735

斯坦福大学CS231N-2022课程第一个大作业，包含原始的starter-code package（也可以从课程网页下载）以及本人所完成的所有代码。通过代码对比可以知道代码修改部分。相关解说参见博客https://chenxiaoyuan.blog.csdn.net/article/details/124630014。

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斯坦福大学CoreNLP Stanford CoreNLP提供了一组用Java编写的自然语言分析工具。 它可以接受原始的人类语言文本输入，并给出单词的基本形式，它们的词性，是否是公司名称，人员名称等，规范化并解释日期，时间和数字量，标记句子的结构在短语或单词从属关系方面，并指出哪些名词短语指代相同的实体。 它最初是为英语开发的，但现在也为（现代标准）阿拉伯语，（大陆）中文，法语，德语和西班牙语提供不同级别的支持。 斯坦福大学的CoreNLP是一个集成的框架，这使得将大量语言分析工具应用于一段文本变得非常容易。 从纯文本开始，您只需两行代码即可运行所有工具。 它的分析为更高层次和特定领域的文本理解应用程序提供了基础构建块。 Stanford CoreNLP是一套稳定且经过测试的自然语言处理工具，已被学术界，行业和政府中的各个团体广泛使用。 这些工具使用基于规则的，概率机器学习和深度学习组件。 Stanford CoreNLP代码用Java编写，并根据GNU通用公共许可证（v3或更高版本）获得许可。 请注意，这是完整的GPL，它允许许多免费使用，但不能在分发给他人的专有软件中使用。 制

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（feature engineering）要求。