NLP领域取得最重大突破！谷歌AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩。毋庸置疑，BERT模型开启了NLP的新时代！

VHDL模式 总览 该软件包尝试重新创建在Emacs中受欢迎的语言模式下发现的功能。 Sublime Text的可扩展性使其成为尝试此操作的绝佳平台。 该程序包可以单独使用，但是可以与Emacs Pro Essential程序包和平共处。 同样，键盘快捷方式是围绕Emacs中的vhdl-mode快捷方式设计的。 此外，现在有一个“首选项”设置，可以根据需要激活Emacs vhdl-mode键盘绑定。 最初，程序包依靠Brian Padalino的TextMate语法文件（转换为ST3 YAML格式后）。 但是，在使用此语法定义之后，很明显，该语法定义与当前的范围界定最佳实践（在配色方案中值

PhpStorm-Chinese, PhpStorm Chinese Language Pack（中文语言包）

这本书对于初学者来说很实用，详细，易于理解。

机器学习 此存储库包含与使用 R 编程语言的营销和业务分析问题相关的项目。 机器学习可以显着提高营销绩效。 项目 1：营销活动优化 - 我们能否确定要定位的正确客户？ 第一个项目的目标是提高银行的活动营销响应率。 营销部门需要了解什么是重要的。 我们如何将资源分配给更有可能响应的客户。 这是一个经典的二元分类问题。 我们有转换或未转换的客户。 在这个项目中，我通过逻辑回归和决策树来预测营销响应率。 通过此模型的输出，营销部门可以获得与过去营销活动成功转化的客户相似的客户资料。 这是我要发送给营销部门的个人资料。 Marketing should contact customers with these characteristics: 1. marital status - single 2. education - tertiary 3. had respond

C++经典教材 C++之父Bjarne Stroustrup著作 高清pdf 英文原版 第4版

LoadRunner_2022（Micro_Focus_LoadRunner_2022_Community_Edition_Language_Packs.exe)，适用于Windows x86-64系统

The.C.Programming.Language(C程序设计语言-第2版·新版） 包括中文版和英文版，非扫描清晰文字版，带官方题解，和非官方题解。

图书简介 该书将带您学习使用Python的NLP，并研究了由Google，Facebook，Microsoft，OpenAI和Hugging Face等先驱者创建的变压器体系结构中的各种杰出模型和数据集。 这本书分三个阶段训练您。在向RoBERTa，BERT和DistilBERT模型过渡之前，第一阶段向您介绍从原始变压器开始的变压器体系结构。您会发现一些小型变压器的培训方法在某些情况下可以胜过GPT-3。在第二阶段，您将应用自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）的转换器。最后，第三阶段将帮助您掌握高级语言理解技术，例如优化社交网络数据集和假新闻识别。 在这本NLP书籍的最后，您将从认知科学的角度理解变压器，并精通将技术巨头预先训练好的变压器模型应用于各种数据集。 您将学到什么 使用最新的预训练变压器模型 掌握原始Transformer，GPT-2，BERT，T5和其他变压器模型的工作原理 使用优于经典深度学习模型的概念创建理解语言的Python程序 使用各种NLP平台，包括Hugging Face，Trax和AllenNLP 将Python，TensorFlow和Keras程序应用于情感分析，文本摘要，语音识别，机器翻译等 测量关键变压器的生产率，以定义其范围，潜力和生产限制

“Swift is a fantastic way to write software, whether it’s for phones, desktops, servers, or anything else that runs code. It’s a safe, fast, and interactive programming language that combines the best in modern language thinking with wisdom from the wider Apple engineering culture and the diverse contributions from its open-source community. The compiler is optimized for performance and the language is optimized for development, without compromising on either.”