第一章:引言(2学时) 第二章:文本特征提取技术(4学时) 第三章:文本检索技术(6学时) 第四章:文本自动分类技术(3学时) 第五章:文本自动聚类技术(3学时) 第六章:话题检测与追踪(3学时) 第七章:文本过滤技术(1.5学时) 第八章:关联分析技术(1.5学时) 第九章:文档自动摘要技术(3学时) 第十章:信息抽取(3学时) 第十一章:智能问答(QA)技术(1.5学时) 第十二章:Ontology(1.5学时) 第十三章:半结构化文本挖掘方法(1.5学时) 第十四章:文本挖掘工具与应用(1.5学时)
自动化资源 :robot: 帮助 QA 专业人员的链接、文章和其他精心挑选的工件。 关于 这个存储库是为那些工作或想要使用测试自动化的人创建的,它由页面索引(用 Markdown 编写)组成,每个页面都专用于一个主题并列出所选资源。 资源可以是按类型和专业水平分类的在线课程、博客或教程。 课程标有免费 ( :FREE_button: ) 或付费 ( :money_bag: ) 图标和一些资源标有心形 ( :black_heart: ) 来表示我更欣赏的那些。 大部分内容是英文的,但也会有西班牙语或葡萄牙语的内容。 此列表是一项持续工作,您可以通过拉取请求或问题发送建议来提供帮助。 指数 云 :bullseye: 构架 :memo: 编程 :laptop: 算法和数据结构 Java Javascript Python SQL 工具 :hammer: 苹果 Chrome合金 码头工人 吉特 詹金斯 Kubernetes Linux Maven 节点 VS代码 话题 :graduation_cap: 自动化投资回报率 认证
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