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。
