CS224n中文笔记合并版含标签整理

第一章：网络互连第二章：互联网协议第三章：IP子网划分与可变长度子网掩码（VLSM）第四章：思科 IOS 入门第五章：IP 路由第六章：增强内部网关路由协议（EIGRP）和开放式最短路径优先（OSPF）第七章：第 2 层交换第八章：虚拟局域网（VLAN）第九章：管理思科网络第十章：使用访问列表管理流量第十一章：广域网协议

CS224U课程标题所揭示的知识点包括自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）、语义解析（Semantic parsing）。自然语言理解是人工智能和语言学中的一个核心领域，研究如何通过计算机技术理解人类自然语言的含义。语义解析是NLU的一部分，指的是将自然语言句子转换成明确的、可计算的语义表示的过程。文章提出的问题“我们是否已经完全理解了自然语言？我们是否能完全理解？”引发了对自然语言理解的深入讨论。尽管我们有诸如向量空间模型（VSMs）、依存句法分析（Dependency parses）和关系抽取（Relation extraction）等技

人工智能的知识点挺杂的，这份《人工智能（合并版）》PDF 就整理得还不错。内容从基础定义讲到视觉图灵测试，还穿插了“中国房间”这种脑洞实验，读着不枯燥。 图灵测试、机器视觉、自然语言都提到了，而且讲得挺接地气，不用绞尽脑汁才能看懂。 有一段讲图灵测试的进化，还顺带引出了视觉图灵测试，让人一下明白 AI 从“会说话”到“能看懂”的那步跨越。你要是做 AI 前端交互或图像识别，这块内容有启发。 顺便一提，文末还贴了几个实用链接，像是用Matlab搞 NLP 的工具集，还有用 Python 搞语言的文章，资源都还蛮靠谱的。 如果你是刚开始入坑 AI 开发，或者做一些和图像、文本打交道的可视化应用，这

这是一个Python代码文件，用于CS224W课程的第二次协作任务。它包含了图神经网络的实现及其在社交网络分析中的应用。

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