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文本语义向量化表示是指将自然语言编码为计算机可处理的、蕴含语义特征的向量的过程。在人工智能领域中，语义表示学习是实现机器理解自然语言的第一步，是机器处理文本数据和完成各种自然语言处理任务的基础，其性能的优劣直接影响下游任务的效果。因此，语义表示学习具有重要的研究意义和实用价值。本文梳理了文本语义向量化表示的基础理论，详

一位从未接触过计算机编程的小学生提问，作者尝试站在编程语言发明者的角度来回答，提问有趣活泼，从不懂计算机编程到能参加信息学奥林匹克比赛；回答清晰深刻，描述正确的编程思维并能学以致用——本书在这样的一问一答中带领大家开启一次C语言入门之旅。本书不仅叙述C语言的全部语法规则，而且包含编程涉及的计算机科学的相关知识和基础概念

本书结合作者近年来在优化理论、采样理论和控制理论方面的研究工作，系统地介绍了自适应优化控制问题中的强化学习设计方法，充分考虑了学习算法的收敛性和学习过程中闭环系统的稳定性，重点阐述了基于数据驱动的优化设计方案。针对鲁棒控制问题、多玩家非零和博弈问题、多智能体分布式协同控制问题、事件触发采样机制设计与间歇反馈控制优化问题

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