在线中文分词工具 像matlab这样被国外垄断的软件有多少？
像matlab这样被国外垄断的软件有多少？
Pro＾3＾我国只有WPS打破了相关软件的垄断！其他暂时不打破垄断水平的软件。
英语中的过去分词和现在分词有什么区别？
1. 请记住现在分词和过去分词的区别：现在分词的动作是由它的逻辑主语或修饰名词完成的。然而，过去分词的行为与其逻辑主语或修饰名词之间存在着被动关系。
例如，一个令人惊讶的故事。在这个短语中，动词是“激增”。查字典，你会发现它的意思，如下图所示
再举一个例子，浪涌男孩。这个句子的动词仍然是“浪涌”，但它修饰的名词是“男孩”，因为男孩和浪涌之间的关系是被动的。男孩对某事感到“惊讶”。所以我们把它翻译成“一个惊讶的男孩”。如果你把它改成一个令人惊讶的男孩，它的意思是“一个令人惊奇的男孩”。
2、分词作为状语或其他成分，区别同上。例如，从太空看，地球看起来很小。为什么用过去分词？由于动词see与其逻辑主语earth之间的关系是被动的，earth是“被人看见的”，所以我们用过去分词see来表达被动意义。
希望能激励你
机器学习需要哪些数学基础？
主要是线性代数和概率论。
现在最流行的机器学习模型，神经网络基本上有很多向量、矩阵、张量。从激活函数到损失函数，从反向传播到梯度下降，都是对这些向量、矩阵和张量的运算和操作。
其他“传统”机器学习算法也使用大量线性代数。例如，线性回归与线性代数密切相关。
从线性代数的观点来看，主成分分析是对协方差矩阵进行对角化。
尤其是当你读论文或想更深入的时候，概率论的知识是非常有用的。
它包括边缘概率、链式规则、期望、贝叶斯推理、最大似然、最大后验概率、自信息、香农熵、KL散度等。
神经网络非常讲究“可微性”，因为可微模型可以用梯度下降法优化。梯度下降和导数是分不开的。所以多元微积分也需要。另外，由于机器学习是以统计方法为基础的，因此统计知识是必不可少的。但是，大多数理工科专业学生都应该学过这两部分内容，所以这可能不属于需要补充的内容。
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