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許多算法教材都側(cè)重于大O符號和基本設(shè)計原則。本書提供了一種獨特的方法，將設(shè)計和分析提升到可預(yù)測的實際效率水平，討論了大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)過程中出現(xiàn)的核心和經(jīng)典算法問題，并提出了日益復(fù)雜和高效的優(yōu)雅解決方案。書中分析了經(jīng)典的RAM模型和更具實際意義的外部內(nèi)存模型（允許執(zhí)行I/O復(fù)雜性評估）中的解決方案，各章內(nèi)容涵蓋各種數(shù)據(jù)類型

本教材將Python自然語言處理的常用技術(shù)與真實案例相結(jié)合，深入淺出地介紹Python自然語言處理的重要內(nèi)容。全書共8章，主要分為兩大部分，第1～3章為基礎(chǔ)篇，包括導(dǎo)論、文本基礎(chǔ)處理、文本預(yù)處理與分析，第4～8章為實踐篇，包括新聞自動分類、天問一號事件用戶評論情感分析、游客景區(qū)印象分析、論文標題自動生成，以及基于Tip

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