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文本挖掘与信息检索概论
文本挖掘与信息检索是近年来人工智能领域的热点研究方向。本书共8章，包括信息检索概述、信息检索模型、信息检索的评价、文本分类技术、文本聚类技术、自动摘要技术、文本推荐技术和网页链接分析，融合了统计学、机器学习、数据库等知识，具有多学科交叉的特点。 内容全面，案例丰富，适合作为人工智能、数据科学、计算机、软件工程等专业的本科生和研究生教材，也可作为企事业单位相关研究人员的参考资料。
编译原理
本书全面介绍编译器的设计与实现。本书共13章，分为3个模块，以编译器的基础知识作为起点，深入探讨词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成、代码优化和目标代码生成等核心主题。本书还涵盖了编译器技术的应用、文法和语言的理论基础、编译器的构造技术、运行时存储空间的组织和管理、源程序的中间形式以及错误处理技术等内容。通过本书，读者不仅能够掌握编译器的工作流程，理解不同编程语言的编译原理，还能深入了解编译技术在高级语言实现、计算机体系结构优化、程序翻译等领域的应用，能够应用所学知识构建简单的编译器。书中包含大量示例和习题，以帮助读者加深理解和提升实践操作能力。 本书适合作为高等学校计算机科学与技术、软件工程等专业的教材，同时可供编译器研究者和开发者参考。
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