《清华大学——李军中文褒贬义词典》是一款由清华大学研究人员李军编纂的情感词典，主要用于情感分析领域的训练和标注。情感词典是自然语言处理（NLP）中的一个重要工具，它为计算机理解文本中的情感色彩提供了基础数据。这款词典包含了大量中文词汇，并对每个词汇标注了其情感极性，即正面、负面或中性，帮助计算机识别和理解文本中的情绪倾向。 在现代信息技术中，情感分析是一项关键技术，尤其在社交媒体分析、市场调研、舆情监控等方面有着广泛的应用。通过情感分析，企业能够了解消费者对其产品或服务的态度，政府能够掌握公众对政策的反应，研究者则可以深入探究社会舆论的动态变化。而李军中文褒贬义词典正是进行这类分析的重要资源，它为模型训练提供了丰富的语料，使得机器学习算法能够更准确地识别和分类文本情感。 词典的使用方法通常包括以下几个步骤： 1. **数据预处理**：将原始文本进行分词，这是情感分析的基础，确保每个词汇都能被单独处理。 2. **词典匹配**：然后，使用李军中文褒贬义词典对分词后的词汇进行匹配，找出带有情感标签的词汇。 3. **情感得分计算**：针对每个词汇，根据其情感标签赋予一个分数，如正面词汇得正分，负面词汇得负分，中性词汇得分可能为0。 4. **整体情感判断**：将所有词汇的情感得分汇总，通过一定的规则（如平均值、加权求和等）得出整段文本的情感倾向。 在训练过程中，词典常与机器学习算法如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、深度学习模型（如LSTM、BERT）等结合，通过对大量带有标签的训练数据进行学习，提升模型的情感分析能力。同时，词典也可以用于评估和优化现有模型，比如通过计算模型预测结果与词典标签的差异来调整模型参数。 除了直接使用词典，还可以对其进行扩展和优化。例如，加入领域特定的词汇，或者根据特定应用场景调整词典中的情感标签。此外，词典在多语种情感分析中也有所应用，可以作为构建其他语言情感词典的基础。 《清华大学——李军中文褒贬义词典》是中文情感分析领域的一个重要资源，它在信息提取、舆情分析、用户反馈处理等多个场景中都有着不可替代的作用。通过有效的利用和改进，我们可以进一步提高自然语言处理技术在理解和表达人类情感方面的能力。

本书内容安排 　　第1篇 HTML网站开发（第1～11章） 　　本篇主要内容包括：网站开发基础、HTML基础、网站中的文本样式标签、超链接、图像的使用、表格的使用、多媒体元素、框架、列表元素、表单元素、网站布局。通过本篇的学习，读者可以对HTML语言有更深入的了解，为网页的结构制作打下坚实的基础。 　　第2篇 CSS样式（第12～18章） 　　本篇主要内容包括：CSS样式基础知识、CSS背景属性、文本属性、边框属性、列表属性、CSS伪类和伪元素、脚本、事件、语法规范和文档类型声明、XHTML模块化和结构化。通过本篇的学习，读者可以掌握使用CSS对网站进行布局的方法。 　　第3篇 网站开发实例（第19～21章） 　　本篇主要内容包括：博客雏形设计实例、网站常用模块实例以及完整博客网站的设计。通过本篇的学习，读者可以全面应用前面章节所学的开发技术进行网站的开发，达到可以独立开发网站的水平。 在探讨C#编程语言的过程中，我们有必要了解几个关键概念：表达式和运算符。它们是构成C#乃至大多数编程语言的核心。 表达式是由操作数和运算符构成的序列。操作数通常是我们要处理的数据，而运算符则指示对这些数据进行何种运算。在C#中，常见的运算包括加法(+)、减法(-)、乘法(*)、除法(/)以及求余(%)等。操作数可以是字面值（比如数字或者字符串），也可以是变量、属性、方法返回值等。 在C#中，表达式可以分为若干种类别，其中包括值、变量、命名空间、类型、方法组、属性访问、事件访问以及索引器访问等。每种表达式的类型都有其特定的用途和上下文，使得在编写程序时能够准确地表达数据的存储和操作方式。 举个例子，"this"关键字在C#中是一种特殊的表达式，它用于限定在类中名称相同的不同成员，比如当前实例的成员。当类中有成员变量和方法参数名称相同时，可以使用"this"关键字来区分它们，这在很多情况下可以避免命名冲突。 另外，"new"关键字也是一种特殊的表达式，它主要用作运算符，用于创建对象和调用构造函数。它还可以用于创建匿名类型的实例，或者调用值类型的默认构造函数。 此外，运算符可以被分为一元运算符、二元运算符和三元运算符，这取决于所需操作数的个数。一元运算符只需要一个操作数，如取反(!)或自增(++)；二元运算符需要两个操作数，如大多数算术运算符；而三元运算符则需要三个操作数，最典型的就是条件运算符(?:)。 C#中的算术运算符是最基本的运算符之一，包括加法(+)、减法(-)、乘法(*)、除法(/)和求余(%)。这些运算符用于执行基本的数学运算。例如，加法运算符(+)可以将两个数值相加；减法运算符(-)可以进行数值相减；乘法运算符(*)用于相乘；除法运算符(/)用于相除；求余运算符(%)则用于得到两个数相除的余数。 在C#中，运算符的使用遵循特定的规则和优先级，这决定了在表达式中多个运算符组合时的操作顺序。例如，乘法和除法运算符的优先级高于加法和减法运算符，因此在没有明确指定运算顺序的情况下，编译器会优先计算乘除部分。 表达式和运算符是C#编程语言的基础，理解它们的工作原理对于学习和掌握C#至关重要。通过对表达式和运算符的深入学习，编程人员能够编写出更高效、更符合逻辑的代码，以实现软件开发的各种需求。

郎格朗日乘数法: 在条件极值问题中, 满足条件 g(x, y) = 0 下，去寻求函数 f(x, y) 的极值。 对三变量函数 F(x, y, λ) = f(x, y) + λg(x, y) 分别求F对三变量的偏导,并联立方程式 Fλ = g(x, y) = 0 Fx = fx (x, y) + λgx (x, y) = 0 Fy = fy (x, y) + λgy (x, y) = 0 求得的解 (x, y) 就成为极值的候补。 这样求极值的方法就叫做拉格朗日乘数法、λ叫做拉格朗日乘数。

《通信电子线路》是侯丽敏教授编著的一本教材，主要探讨了通信系统中的电子线路设计和原理。课后习题提供了深入理解和巩固课程知识的机会。以下将针对部分习题解析来阐述通信电子线路中的关键知识点： 1. **载波、调制信号和基带信号**： - **载波**：载波是一种高频信号，由振荡电路生成，它的频率足够高，使得天线长度可以大幅度减小但仍能有效地发射信号。 - **调制信号**：待发射的、携带信息的信号，通常是模拟信号。 - **基带信号**：有用的信号被转换为数字形式，即为基带信号。 2. **调制的原因**： - 高频信号可以减小天线尺寸，适应实际发射需求。 - 直接发射调制信号可能导致信道间的信号混淆，调制能避免这种情况。 3. **无线广播频率范围**： - **中波（MF）**：0.3~3MHz - **短波（HF）**：3~30MHz 4. **中国移动通信GSM载波频率**： - **GSM900**：上行880~915MHz，下行925~960MHz - **GSM1800**：上行1710~1785MHz，下行1805~1880MHz - **GSM1900**：上行1850~1910MHz，下行1930~1990MHz 5. **功率与dBm转换**： - 功率转换成dBm是通信中常用的表示方法，dBm是以毫瓦为基准的对数单位，例如1W对应30dBm。 6. **通信系统电压转dBm计算**： - 通过电压和负载阻抗计算出功率，再转换成dBm。 7. **中频放大器的电压增益和通频带计算**： - 电压增益取决于调谐回路的元件参数，如品质因数（Q0）、调谐频率等。 - 通频带是基于调谐频率和Q0来确定的。 8. **场效应管放大器**： - 场效应管的转移导纳（gm）和输出阻抗（Rds）会影响放大器的增益和通频带。 9. **晶体管放大器**： - 晶体管的输入和输出特性（如yfe和yoe）对放大器性能有直接影响。 10. **中频调谐放大器**： - 计算调谐频率下的回路电容、变压器线圈比值和最大电压增益，涉及到电感、电容和晶体管参数的综合应用。 这些习题解答涵盖了通信电子线路中的基本概念，如调制、频率分配、功率表示、放大器设计以及频率响应分析。通过解决这些问题，学生能够深入理解通信系统的工作原理，并具备设计和分析通信电路的能力。

PPT课件，看看名校的C++教学，第一次上传，谢谢支持

现代密码学-杨波-清华大学出版社-课后答案

Deepseek从入门到精通-清华大学版PDF文件完整版 《DeepSeek从入门到精通》是由清华大学元宇宙实验室出品的一份全面指南，深入解析了DeepSeek的技术特点、应用场景和使用方法。 【提供完整PDF】 该PDF文档还提供了实用的提示语设计技巧，帮助用户从零基础快速进阶为DeepSeek使用专家。 目前，DeepSeek的官方网站日访问量已超过谷歌的Gemini和Character.AI，显示了其在全球范围内的受欢迎程度。

内容概要：本文详细介绍了清华大学双聘教授张家铖关于DeepSeek及其AI幻觉的研究成果，涵盖了AI幻觉的概念与成因，如何评估和缓解幻觉的风险，以及幻觉的潜在创造性应用。具体而言，文中首先解释了什么是AI幻觉，探讨了它为何发生，特别是模型训练中的数据偏差、泛化困难等问题。其次，对DeepSeek和类似模型在多种情境下进行幻觉评测，并给出了详细的幻觉率统计数据。接着讨论了幻觉在金融、医疗等领域造成的问题，并提出了减轻这些负面影响的方法，比如联网搜索、双AI验证、提示词工程等。最后强调了幻觉在艺术创造和技术突破方面的积极意义。 适合人群：对于希望深入了解人工智能技术尤其是大型语言模型行为特征的专业人士来说是非常有价值的参考资料；对于关注AI发展和社会影响的一般公众也能提供重要见解。 使用场景及目标：该研究不仅揭示了现有AI系统的潜在风险，还鼓励开发者采用更好的方法来评估和改进他们的系统；同时也展示了幻觉在创造性领域的潜力，如艺术创作和技术革新等方面的应用前景。 其他说明：文档中提供了若干具体的应用案例，比如金融机构利用DeepSeek提升服务质量的例子，还有关于如何有效防范AI产生幻觉的实践经验分享。此外，还提及了一些新兴的应用趋势，例如通过幻觉促进科学研究的新模式。

DeepSeek如何赋能职场应用？——从提示语技巧到多场景应用中央民族大学 新闻与传播学院清华大学 @新媒沈阳 团队向安玲

清华「DeepSeek从入门到精通」正式发布！104页超全解析