Python 3.5是一种高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点。它广泛应用于云计算、数据分析、人工智能等领域。Python 3.5具有丰富的库和框架，使开发人员能够快速构建各种应用程序。

NLTK（Natural Language Toolkit）是Python的一个开源库，用于自然语言处理（NLP）任务。它提供了各种工具和数据集，用于文本分类、分词、词性标注、命名实体识别等NLP任务。NLTK支持多种语言，并且具有丰富的文档和示例。

Stanford Segmenter是斯坦福大学开发的一种分词工具，用于将文本分割成单词或词组。它基于统计模型和机器学习算法，能够处理多种语言，并具有较高的准确性和性能。

Windows 10是微软公司推出的操作系统，广泛应用于个人电脑和服务器。它具有友好的用户界面、强大的兼容性和稳定性，适用于各种应用场景。

在云计算领域，Python 3.5可以用于开发各种云原生应用程序、自动化脚本和工具。它的简洁语法和丰富的库使开发人员能够快速构建和部署应用程序。

对于使用Python 3.5进行自然语言处理任务，NLTK是一个强大的工具。它提供了各种算法和数据集，可以用于分词、词性标注、命名实体识别等任务。开发人员可以使用NLTK来处理文本数据，提取有用的信息。

在Windows 10上使用Python 3.5、NLTK和Stanford Segmenter进行自然语言处理任务的步骤如下：

1. 安装Python 3.5：可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装Python 3.5的Windows版本。
2. 安装NLTK库：在命令行中运行以下命令来安装NLTK库：pip install nltk
3. 下载Stanford Segmenter：可以从斯坦福大学的官方网站（https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.html）下载Stanford Segmenter的Windows版本。
4. 配置Stanford Segmenter：将下载的Stanford Segmenter解压缩到合适的目录，并设置环境变量STANFORD_SEGMENTER_HOME指向该目录。
5. 使用Python代码调用NLTK和Stanford Segmenter进行分词：import nltk from nltk.tokenize.stanford_segmenter import StanfordSegmenter

设置Stanford Segmenter的路径

segmenter = StanfordSegmenter(path_to_jar='stanford-segmenter.jar', path_to_sihan_corpora_dict='segmenter/data', path_to_model='segmenter/data/pku.gz', path_to_dict='segmenter/data/dict-chris6.ser.gz')

分词

text = "这是一个示例文本。"

segmented_text = segmenter.segment(text)

print(segmented_text)

以上代码示例中，首先导入NLTK和Stanford Segmenter相关的模块。然后，创建一个StanfordSegmenter对象，并设置Stanford Segmenter的路径。最后，调用segment方法对文本进行分词，并打印分词结果。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址如下：

1. 云服务器（CVM）：提供可扩展的虚拟服务器，适用于各种计算任务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
2. 人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能开发工具和服务，包括自然语言处理、图像识别、语音识别等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ailab
3. 云数据库MySQL版（CDB）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
4. 云存储（COS）：提供安全可靠的对象存储服务，适用于存储和管理各种数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和预算进行评估。