得来的完整原版pdf，共361页，不是图片版，有索引，自然语言入门神书，豆瓣评分9.1

欣快编程语言 欣快感是一种功能强大但易于学习且易于使用的编程语言。 它具有简单的语法和具有一致规则的结构，并且易于阅读。 您可以毫不费力地快速开发适用于Windows和UNIX变体（Linux，FreeBSD和OS X）的大小应用程序。 Euphoria最早是在1993年以共享软件的形式发布的。如今，Euphoria被作为由社区驱动和维护的开源项目进行开发。 它使用简单的英语单词而不是标点符号和符号，使您可以快速阅读并理解源代码。 Euphoria是具有大型标准库的通用编程语言，可用于各种任务。 请自己阅读一些示例代码。 该语言已发展成为一种复杂的工具，可用于开发Web和控制台应用程序，并支持各种纯本机和跨平台GUI工具箱。 欣快感是周围最快的解释语言之一。 为了获得更快的速度和更容易的分发，Euphoria还包括一个集成的Euphoria-to-C转换器。 Euphoria提供下标

修剪后的依赖树上的图卷积用于关系提取 此回购包含PyTorch代码，用于修剪。 本文/代码在修剪的依赖树上引入了图卷积神经网络（GCN），用于关系提取的任务。 还引入了一种特殊的树修剪技术，称为“以路径为中心的修剪”，以从树中消除不相关的信息，同时最大程度地维护相关信息。 与诸如各种基于LSTM的模型之类的序列模型相比，此GCN模型利用依赖结构桥接远程单词，因此提高了远程关系的性能。 与以前的递归模型（如TreeLSTM）相比，此GCN模型在获得更好的性能的同时，也更早地实现了并行化，因此效率更高。 参见下面的模型架构概述： 要求 Python 3（在3.6.5上测试） PyTorch（

语言模型预训练已经显示出可以捕获数量惊人的世界知识，这对于NLP任务(例如问题 解答)至关重要。但是，此知识隐式存储在神经网络的参数中，需要更大的网络才能 覆盖更多的事实。 为了以更模块化和可解释的方式捕获知识，我们使用潜在的知识检索器增强了语言模 型的预训练，检索器使模型可以从预训练、微调和推理期间使用的大型语料库(如 Wikipedia)中检索并使用文档。首次，我们展示了如何使用蒙版语言建模作为学习信 号并通过考虑数百万个文档的检索步骤进行反向传播，从而以无监督的方式对这种知 识检索器进行预训练。 我们通过微调开放域问答(Open-QA)的挑战性任务，证明了检索增强语言模型预训练 (REALM)的有效性。我们在三个流行的Open-QA基准测试中与最先进(SOTA)的显式和隐 式知识存储模型进行了比较，发现我们在性能上优于所有以前的方法(绝对精度为 4-16％)，同时还提供了定性优势，例如可解释性和模块化。

Rebiber：使用官方信息标准化bibtex的工具。 我们经常引用使用他们的arXiv的论文版本不提的是，他们在一些会议已经发布。 这些非正式的围兜条目可能会违反某些会议的提交规则或适用于摄像头的版本规则。 我们引入Rebiber ，这是Python中的一个简单工具，可以自动修复它们。 它基于来自或的官方会议信息（适用于NLP会议）！ 您可以在查看支持的会议列表。 您可以用作简单的网络演示。 安装 pip install rebiber -U 要么 git clone https://github.com/yuchenlin/rebiber.git cd rebiber/ pip in

Pocketlang是一种用 C 编写的小型（约 3000 个分号）和函数式语言。它在语法上类似于 Ruby，可以学会。 包括编译器、字节码 VM 和运行时，它是一个独立的可执行文件，具有零外部依赖项，就像它的自描述名称一样。 pocketlang VM 可以很容易地嵌入到另一个托管程序中。 和他们的精彩书籍被用作编写这种语言的参考。 口袋郎长什么样 # Python like import statement. from lang import clock as now # A recursive fibonacci function. def fib ( n ) if n < 2 then return n end return fib ( n - 1 ) + fib ( n - 2 ) end # Prints all fibonacci from 0 to 10 exc

《C程序设计语言》的讲述深入浅出，配合典型例证，通俗易懂，实用性强，适合作为大专院校计算机专业或非计算机专业的C语言教材，也可以作为从事计算机相关软硬件开发的技术人员的参考书。 在计算机发展的历史上，没有哪一种程序设计语言像C语言这样应用如此广泛

查找两个字符串的最大公共子串，用到指针和函数的知识

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