命名规范:变量、函数、类等的命名要表意清晰。比如用驼峰命名法(如userName),类名采用大驼峰(如UserManager),常量全大写加下划线(如MAX_COUNT),让阅读代码的人能快速明白其作用。
格式规范:代码要有合适的缩进(如使用 4 个空格或 1 个制表符),不同逻辑块(如循环、条件判断内的代码)通过缩进来体现层级关系;合理换行,一行代码不要过长,增强可读性。
注释规范:关键的函数、复杂的算法逻辑要添加注释,说明功能、参数含义、返回值等;但也不是过度注释,对于一看就懂的简单代码无需注释,保持代码简洁。
代码结构规范:将相关功能的代码组织成函数或类,实现高内聚低耦合,方便后续维护和扩展,比如把用户相关的操作(注册、登录、信息修改等)封装在UserService类里。
在没读这部分内容前,我觉得自然语言处理是很神秘、难以捉摸的领域。但了解统计语言模型后,我意识到数学能为自然语言处理搭建起坚实的理论基础。通过概率的方式来计算一个句子出现的可能性,把看似复杂、充满歧义的人类语言,转化为可以用数学公式去量化、去计算的问题,这让我感受到了数学的强大威力和简洁之美。同时也明白,很多看似高深的技术,背后都有朴素的数学原理在支撑,这启示我在学习计算机相关知识时,不能忽视数学的重要性,要打好数学基础,才能更好地理解和掌握复杂的算法与技术。