SQLLanguageServer SQL语言服务器 配套 自动补全并通知警告和错误以及其他一些编辑器支持（ ） Lint（ ） 支持的数据库 MySQL PostgreSQL SQLite3 安装与设置 Visual Studio程式码 安装。 其他编辑 npm i -g sql-language-server 新病毒 将以下内容添加到init.vim文件（.vimrc）中 let g: LanguageClient_serverCommands = { \ ' sql ' : [ ' sql-language-server ' , ' up ' , ' --method

Google语言检测工具（language-detection），版本号：03-03-2014. 该版本优化了短文本（10-20 char）的识别，支持47种语言。

tidytext：使用整洁工具进行文本挖掘

本文描述了语言模型的发展历史，指出未来可能的发展方向。近年来，自然语言处理 (NLP) 领域发生了革命性的变化。由于预训练语言模型的开发和应用，NLP 在许多应用领域取得了显著的成就。预训练语言模型有两个主要优点。一、它们可以显著提高许多自然语言处理任务的准确性。例如，可以利用 BERT 模型来实现比人类更高的语言理解性能。我们还可以利用 GPT-3 模型生成类似人类写的文章。预训练语言模型的第二个优点是它们是通用的语言处理工具。在传统的自然语言处理中，为了执行机器学习任务，必须标记大量数据来训练模型。相比之下，目前只需要标记少量数据来微调预训练语言模型，因为它已经获得了语言处理所需的大量知识。 本文从计算机科学的发展历史和未来趋势的角度简要介绍语言建模，特别是预训练语言模型，对 NLP 领域的基本概念、直观解释、技术成就和面临的挑战展开了综述，为初学者提供了关于预训练语言模型的参考文献。 自然语言处理是计算机科学（CS）、人工智能（AI）和语言学的一个交叉领域，包括机器翻译、阅读理解、对话系统、文本摘要、文本生成等应用。近年来，深度学习已成为自然语言处理的基础技术。 借助数学知识

Eclipse Modeling Project A Domain-Specific Language (DSL) Toolkit

本书介绍了Tcl（一种简单而强大的编程语言）的主要思想。

IEEE Std 1076-2008-IEEE Standard VHDL Language Reference Manual。IEEE标准VHDL语言参考手册（英文版）

1 Billion Word Language Model Benchmark R13 Output 是一套新的基准语料库，被用于衡量和统计语言建模进展，凭借近 10 亿字的培训数据，该基准测试可以快速评估新的语言建模技术，并将其与其他新技术相结合。 该数据集由康奈尔大学于 2013 年发布，主要发布人有 Ciprian Chelba、Tomas Mikolov、Mike Schuster、Qi Ge、Thorsten Brants、Phillipp Koehn 和 Tony Robinson。

目前的自然语言处理模型严重依赖有效的表示学习算法。对比学习就是这样一种学习嵌入空间的技术，它使相似的数据样本对具有相近的表示，而不同的样本彼此相距遥远。它可以用于监督或非监督设置，使用不同的损失函数来产生特定于任务的或通用的表示。虽然它最初使视觉任务的成功成为可能，但近年来，关于对比NLP的工作越来越多。这一第一行的工作不仅在各种NLP任务中提供了有前景的性能改进，而且还提供了所需的特性，如任务不可知的句子表示、忠实的文本生成、零样本和少样本设置下的数据高效学习和可解释性。 在本教程中，我们将温柔地介绍对比学习方法的基本原理及其背后的理论。然后，我们调研了对比学习对各种下游NLP应用的好处和最佳实践，包括文本分类、问题回答、摘要、文本生成、可解释性和可解释性、常识知识和推理、视觉和语言。 本教程旨在帮助自然语言处理和计算语言学领域的研究人员理解这一新兴主题，并推动将对比学习用于自然语言处理应用的未来研究方向。

java语言与面向对象程序设计源程序-java language and object-oriented programming source