酒店评论的情感分析和方面分类 这是MonkeyLearn系列文章的源代码，这些文章与使用机器学习模型分析酒店评论中的情绪和方面有关。 此代码在python2.7中运行。 （2018年5月更新-自从编写了这些蜘蛛以来，TripAdvisor和Booking.com对其网站进行了很大的更改，因此它们不再起作用。博客文章和代码对于作为如何构建Scrapy蜘蛛的示例仍然非常有用，但可悲的是，示例本身已不再起作用。我们将来可能会修复蜘蛛程序，因为它可能足以更新所有选择器以使所有功能再次正常工作。） 代码组织 该项目本身是一个Scrapy项目，用于从TripAdvisor和Booking等不同站点收集培训和测试数据。 此外，还有一系列Python脚本和Jupyter笔记本实现了一些必要的脚本。 TripAdvisor（hotel_sentiment / spider / tripadvisor_sp

IMDB Large Movie Review Dataset 适用于情感二元分类的数据集，旨在作为情绪分类的基准，该数据集中有 50,000 条两极分化明显的电影评论拥有训练和测试，还有 50,000 条未经标记的数据可供使用。 该数据集由斯坦福大学于 2011 年发布，相关论文有《Learning Word Vectors for Sentiment Analysis》。

苹果商店审核指南，众所周知，是iOS/MacOS app开发人员、运营人员必须深入研究的官方文档之一，研究不透彻很有可能新开发的app就会在审核期间悲剧，导致不必要的项目延期，以及制定匆忙的应对方案。 本指南是目前最新版本，于2020年6月6日更新，增加了app内提供用户注销账号功能的要求，具体要求，请参看官网：https://developer.apple.com/cn/support/offering-account-deletion-in-your-app/

Review of Linux Programming.ppt

计算机网络第6版课件：ch7 review.ppt

软件工程英文教学课件：Ch15 Review Techniques.ppt

近年来，随着深度学习的快速发展，脑启发式的人工智能光子神经网络引起了人们的新兴趣。光子神经网络在许多计算任务中有着广泛的应用，例如图像识别、语音处理、计算机视觉和机器翻译等。光子神经网络显著提高了神经网络的计算速度和能源效率，与数字电子相比提高了几个数量级。硅光子学结合了电子学和光子学的优势，为大规模光子神经网络集成实现带来了希望。本文介绍了人工神经网络的基本概念，回顾了硅光子神经网络中的一些重要最新进展，分析其原理及关键器件。希望通过本文综述，能够为研究者们提供光子神经网络的概述，加深对这个新兴领域的研究兴趣。

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Countless learning tasks require dealing with sequential data. Image captioning, speech synthesis, and music generation all require that a model produce outputs that are sequences. In other domains, such as time series prediction, video analysis, and musical information retrieval, a model must learn from inputs that are sequences. Interactive tasks, such as translat- ing natural language, engaging in dialogue, and controlling a robot, often demand both capabilities. Recurrent neural networks (RNNs) are connec- tionist models that capture the dynamics of sequences via cycles in the network of nodes.

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