中国有句古话叫做“工欲善其事，必先利其器”，可见我们对工具的利用是从祖辈就传下来的，而且也告诉我们在开始做事之前先要把工具准备好。有了好的工具那么我们做起事来也会事半功倍。学习C语言也是一样的，对于初
https://github.com/Theropord/CVE-2018-8420.git
HTML语言的学习 ---- 学习技术的第一层面： what 学习技术的第二层面： how 学习技术的第三层面： why ---- 1： 第一层理解 本质上一种文本标记语言. 甚至可以说和我们熟悉的Markdown的标记语言有点类似. Markdown标记语言转换成HTML就是和HTML标记语言一样的语法. 目前接触的标记语言 Markdown: 书写文字排版的标记语言 HTML/CSS/JavaScript: HTMl 显示网页信息，CSS 对网页信息进行修饰，JavaSript 对于网页显示
这款软件相信大家看到名字就觉得很亲切的，也是大家吐槽最多的。中国大学的计算机专业学习C语言的必备神器，也算是比较古老的C语言学习工具了。现在的大学计算机二级等级考试依然用的是这个软件，它支持是编译标准是C98。不过我认为这款软件已经过时了，而且现在主流的win7和win8都不兼容这款软件，所以建议大家不要用，当然如果你是为了应付计算机二级，那就算了，不过这时你得下载兼容性比较好的软件，不然根本在win7运行不了。
早上在微博上看到郭安定老师的微博，我在微博上也改了下发了一条，萌生写这篇文章。 已故的中国社会学家费孝通认为文化应包含三个层次：第一个层次是生产、生活的工具，国家社会用什么样的器物、工具来生产、生活。
只要有一本好书，有一个舞台，每一个人都可能成为大牛级的高手，希望大家通过我精心搜集的这些网站找到自己的兴趣爱好，以增强自己的信心。
这是一本从实战角度出发，分析讲解ASP.NET Core基本原理和实现方式，以求帮助广大读者能够快速掌握ASP.NET Core在企业级多端调用以及多平台部署的实践指导书。作者是.NET领域的布道者和技术专家，并多次荣获微软MVP称号。
语言学研究中的创新性应用人工智能（AI）技术已经引起了广泛关注。AI不仅在自然语言处理领域展现出强大的性能，还在语言学的多个方面提供了新的视角和解决方案。本文将深入探讨语言学研究中AI的创新，包括项目的背景、关键技术、实例展示以及未来发展方向。
我在找一个针对成熟的外行人来说内容丰富的答案（不要求长度）。 缩略表： AI（人工智能） = 构建能做智能事情的系统 NLP（自然语言处理）= 构建能理解语言的系统 ⊊AI ML= 构建能从经验中学习的系统 ⊊AI NLP ⋂ ML= 构建能够学习如何理解语言的系统 NLP能够解决AI中一系列的问题。 机器学习（ML）也能够解决AI中一系列的问题，这些问题的解决方案也有可能帮助解决其他AI问题。现在研究的AI中大部分涉及到ML，因为智能行为需要相当多的知识，并且学习也是得到相应知识的最简单的方法。 需要更多
7月26日，是国际世界语创立日。1887年的今日，波兰籍犹太人眼科医生Zazarz Ludwik Zamenhof经历多年的准备，正式公布了其创立的世界语方案，并希望通过这门语言消除国际交流中的沟通障碍，实现全世界人民的和睦相处。不过可惜的是，经历了一百多年的发展后，世界语也未能如Zamenhof期望的那般，成为国际上通用的语言。不过，当前VR技术在语言学习上的运用，或许能够通过更轻松的学习过程让Zamenhof语言互通的梦想早日实现。
AI科技评论按：统计 NLP 已取得巨大成果，但其极度依赖统计手段，相比之下深入的语言学思考少很多。当今研究遇到瓶颈，许多 NLP 的研究者都在引入一些语言学的知识来帮助他们提取更多的训练特征，提供更靠谱的思维角度。同时也有很多语言学家开始供职于科技公司，计算心理语言学家 Tal Linzen 近日就对语言学家在科技公司的具体职责进行了调查，并写了一篇统计博客。AI 科技评论对博客内容编译如下。
计算语言学是一门结合计算机和语言学的交叉领域。在这一领域，有这样一位极为罕见的文理兼通、跨学科的研究型专家。他既懂得理科中的数学、物理、化学和计算机科学，又懂得语言学中的古代汉语、现代汉语、文字学、音韵学和普通语言学，深研过汉、英、法、德、俄、日等语言的语音、词汇和语法的自动处理，并把各方面的知识紧密地结合起来综合应用，在计算机上加以实现，完成各种研究任务。他在不同学科、不同语言研究中都取得重要的成就，分别成为这些学科的学术带头人。
AI 研习社按：统计 NLP 已取得巨大成果，但其极度依赖统计手段，相比之下深入的语言学思考少很多。当今研究遇到瓶颈，许多 NLP 的研究者都在引入一些语言学的知识来帮助他们提取更多的训练特征，提供更靠谱的思维角度。同时也有很多语言学家开始供职于科技公司，计算心理语言学家 Tal Linzen 近日就对语言学家在科技公司的具体职责进行了调查，并写了一篇统计博客。AI 科技评论对博客内容编译如下。
机器之心原创 撰文：微胖 采访：李九喻 编辑：刘燕 在电影叙事中，语言成为一枚强大的武器，但是，Jessica Coon 认为语言仅仅是语言，让语言的回归语言。 Jessica Coon，加拿大麦吉尔大学语言学副教授，加拿大句法与原住民语言研究主席（Canada Research Chair in Syntax and Indigenous Languages，一种政府荣誉职位），玛雅乔尔语专家。主要从事句法和词法研究，对作格、分裂作格、格位与呼应系统、名词化、田野研究方法等尤为感兴趣。2004 年毕
2018 NAACL语言学习建模竞赛对自适应学习技术的进步有巨大意义，AI 科技评论特邀秦龙博士，与他交流了大赛中的自适应领域最新研究成果。
AI 科技评论消息，CCF NLPCC 于 2018 年 8 月 26 日-30 日在内蒙古呼和浩特成功举办，今年的杰出贡献奖得主为语言学家、计算机科学家冯志伟先生。NLPCC 杰出贡献奖得主每年 0 – 1 名，去年首次颁发，得主为清华大学黄昌宁先生。今年的青年新锐奖得主为西湖大学副教授张岳，北京大学信息学院研究员、博士生导师孙栩。
雷锋网 AI 研习社按：第十六届北美计算语言学会议 NAACL 于 6 月初在美国路易斯安那州的新奥尔良召开。NAACL 是自然语言处理与计算语言学领域的顶级学术会议之一。在语言学习建模竞赛中，国内人工智能企业先声教育在英语组赛事中夺得第一。其他参赛者包括来自全球顶尖学术界和产业界的研究团队，如剑桥大学、纽约大学、加利福尼亚大学等。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “研究范式”是由哲学家Thomas S. Kuhn 在1962 年《科学革命的结构》 一书中首先提出的。 Kuhn 认为，科学进步并不是累积式发展的，他提出一种新的发展模型，在该模型中，科学连续性的累积发展（Kuhn 将其定义为“正常科学”时期）会被“革命科学”打断，革命科学发现的“异常”（即显著不同于正常科学时期的思想、方法等）会直接导致新的范式。 Kuhn 因此将研究范式定义为学科内“科学家关于应该如何理解和解决问题的一套共同的信念与共识”。 Lin
我们 “语义计算” 群在讨论这个句子的句法结构：The asbestos fiber, crocidolite, is unusually resilient once it enters the lungs, with even brief exposures to it causing symptoms that show up decades later, researchers said. 我说，it looks fine in its entirety. "once-clause" has a m
今天在逛一个上古论坛（Delphi盒子）的时候看了下下面的友链，发现一个星五博客 ，点进去看了一下，第一篇文章是基于pascal的网站开发。点击去溜达了一圈发现是一个国内的公司做的。
【新智元导读】自然语言处理大师 Fred Jelinek 有一句名言：“我每开除一名语言学家，我的语音识别系统错误率就降低一个百分点。”不过，在谷歌搜索 app 背后，则有一支超过百人的语言学家团队，专门为神经网络的训练数据“镀金”，提供“金数据”。监督学习下，需要人来处理的“金数据”不可或缺，而无监督学习仍很遥远。 试试向谷歌的搜索 app 询问：“地球上飞得最快的鸟是什么鸟？”，它会回答你：“游隼”。根据 YouTube，游隼的最快速度达到 389 公里/小时。 回答正确，但这个答案不是从谷歌内部的主要
来源：福布斯中文网 说起实现各种各样的智能系统，大家都认为“善解人意”应该是一个最起码的条件，一个绕不过去的条件。实现它的一个重要的桥梁就是语言。 拿语言说事，这个我们见得很多了。刚才讲的图灵测试，实
作为一名大一新生初识编程的心情可以说是又激动又胆怯，我是2021届高考毕业生，考上了西南石油大学，来到了四川成都，就读于土木工程专业，由于我的工程制图这方面能力比较薄弱，而在一个处处都需要工图的土木专业，我觉得我与它并不适应，相反在计算机这一门课上，我发现我对编程有着极大的兴趣，而这也是唯一一门能使我边学边感到特别充实的学科，因此我毅然决然的选择奔向IT行业，我深知因为我的专业不是和计算机的相关专业，所以相比于计算机行业的学生我只能更加努力，没有别的捷径可走，同时又由于计算机更新换代的速度太快，如果自己的知识不能紧跟时代的脚步，随时有可能会被淘汰，因此我一刻不敢懈怠，从二月份开始学C语言，到目前为止已经两个月的时间了。也从原来的小白变成现在的初识。
艾弗拉姆·诺姆·乔姆斯基博士（Avram Noam Chomsky，1928 年 12 月 7 日—），麻省理工学院语言学的荣誉退休教授，发表的《生成语法》被认为是 20 世纪理论语言学研究上最伟大的贡献。
近日，一款名为 Miraa 的外语学习软件在 App Store 教育类应用排行榜上表现出色。这款由周楷雯（Kevin）创立的应用利用 AI 技术，为用户提供了全新的语言学习体验。
【白硕】博士，研究员，中国中文信息学会常务理事，信息检索与内容安全专业委员会主任委员，中国科学院计算所、信工所和中国科学院大学兼职博士生导师，上海证券通信有限责任公司董事长。曾长期从事自然语言处理、信息检索相关领域研究工作。目前主持轻便高效证券交易系统和证券行业云服务等证券领域信息技术应用研究。 3月22号，他给大家带来了《自然语言处理与人工智能》的分享。事实上，近年来谷歌和百度等公司，在机器翻译技术上取得长足进步，主要是由于统计方法、算法和大数据的改进。网络实时数据、海量的语言数据库让谷歌认为算法和
TCGA是不错的癌症研究数据资源，但癌症研究不只是有TCGA。ICGC国际癌症基因组联盟，有亚洲、澳大利亚、欧洲、北美和南美17个行政区的89个项目，包括25,000个肿瘤基因组。目的是To obtain a comprehensivedescription of genomic, transcriptomic and epigenomic changes in 50 different tumor types and/or subtypes which are of clinical and societ
在近一年的编程语言的排行榜中，Go语言跻身靠前的位置。Go语言具有入门快、程序库多、运行迅速等特点，开发效率和执行效率都是各大编程语言中的佼佼者。企业对于Go语言的使用情况正逐年上升。自发布以来，Go语言就深受明星大厂的喜爱，包括以Java打天下的阿里巴巴，更不用说深爱Go的滴滴、今日头条、小米、奇虎360、京东等知名企业，业界甚至一度看好Go语言有取代Java王者地位的潜力。面对C位出道的Go语言，你还不赶快上手，提前学习一下？！
说起实现各种各样的智能系统，大家都认为“善解人意”应该是一个最起码的条件，一个绕不过去的条件。实现它的一个重要的桥梁就是语言。 拿语言说事，这个我们见得很多了。刚才讲的图灵测试，实际上就是要通过这个对
大数据文摘作品 作者：小鱼 百度研究院（Baidu Research）的博客刚刚更新发布了一篇关于自然语言处理的新论文，在利用交互进行自然语言学习上，提出了一些有趣的新观点，来和文摘菌一起来看看这篇论文的主要内容。 在大数据文摘后台回复“交互”可下载本论文~ 本文提出了一种基于交互式的自然语言学习的方法，其中，学习者通过与人类交互并从反馈中学习自然语言，从而在参与对话的过程中学习和提高语言技能。 与监督学习环境的条件有所不同，本文中没有对模型（学习者）进行有标签的直接监督学习训练。相反，学习者为了学习说话，
竹间智能专栏 作者：竹间智能自然语言与深度学习小组 长期以来，中文自然语言处理（NLP）的研究遭遇瓶颈，其中一个重要原因就是中文的语言学基本无法迁移到已有的成熟的深度学习模型中，这也是中文 NLP 难于英文的重要原因之一。而竹间智能在自然语言处理的研究中，结合深度学习、语言学和心理学等，通过 NLU 来弥补传统中文 NLP 在语言理解上的不足，取得了不错的成果。在此和大家分享一些竹间智能在中文自然语言交互研究中的经验和思考。 本文结合语言学和 NLP 的几个基本任务，从理论上对中文 NLP 的特点进行说明，
一般认为计算语言学（CL）是语言学的一个分支，自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个子学科。但是现在由于CL和NLP之间的界限越来越模糊，甚至两个领域的人常常去参加同样的会议，交流起工作来也完全没有障碍，于是一个问题出现了：NLP是跨语言学和计算机科学的交叉学科吗？ 近日在NLP学术圈里，因为Twitter上的一个推文引发了对这个问题的一场小争论。 一、The Beginning 过程大概是这样的： 华盛顿大学著名的语言学教授Emily M. Bender在审核一篇跨语言应用的论文时，为作者数据集的混乱不
选自baidu.research 机器之心编译 参与：黄小天、李泽南 自然语言处理一直是人工智能发展道路上面临的巨大挑战。此前，大多数研究都是让机器学习模型在大量已标记数据集上进行训练的。最近，百度研究院人员提出了一种全新的方法，研究人员让人工智能系统通过与「教师」的口语对话来学习自然语言和知识。这种类似婴儿学习语言过程的方法展现出了很大的潜力。机器之心对该文及其研究论文摘要进行了编译，原文链接见文末。 四月上旬，百度研究团队通过由虚拟教师（a virtual teacher）发出自然语言指令，成功地教
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 译者 | 谈修泽 单位 | 东北大学自然语言处理实验室 01 引言 NAACL 会议是 ACL 的北美分会，每年举办一次，也是 NLP 领域备受关注的顶会之一。NAACL 主要涉及对话、信息抽取、信息检索、语言生成、机器翻译、多模态、统计机器学习等多个方面。 本篇文章的作者Antoine SIMOULIN协助了NAACL 2022，他结合今年一些论文的情况，就大规模预训练语言模型的应用、表现、期望等做了概述，总结并思考了当今计算语言学的发展趋势、不足与挑战。 02 原
【新智元导读】新智元日前对深度学习NLP领军人Chris Manning教授进行了专访。不同于传统观点，Manning教授认为语言并非只是基于规则的符号系统，语言是不断变化的，因此深度学习，尤其是分布式词汇表征，是研究NLP和语言学的好方法，而且成果巨大。Manning教授很高兴看到近来NLP领域涌现出很多结合语言结构和深度学习的工作，期待未来5年神经机器翻译将有大幅进展。我们正处在一个非常激动人心的时代，自然语言处理被视为机器学习和行业应用问题的核心。 虽然没有语音和图像那么猛烈，但深度学习已然席卷自然语
机器之心整理 参与：思源、晓坤 昨日，乔治亚理工大学 Jacob Eisenstein 教授开放了自然语言处理领域的最新教材《Natural Language Processing》，该教材 2018 年 6 月第一版的 PDF 已经在 GitHub 上开放下载。这本书的内容主要分为四大章节，即 NLP 中监督与无监等学习问题、序列与解析树等自然语言的建模方式、语篇语义的理解，以及后这些技术最在信息抽取、机器翻译和文本生成等具体任务中的应用。 开放地址：https://github.com/jacobeis
毕业于哈佛，曾任教于爱丁堡大学的教授Bonnie Webber获得了终身成就奖，曾任ACL财务总管的多伦多大学的Graeme Hirst教授获得了杰出服务奖。时间检验奖项则分为1995Winners和2010Winners，颁给了四篇论文：
根据斯坦福人工智能实验室官方Twitter消息，深度学习自然语言处理领军人、斯坦福教授Chris Manning将接替李飞飞，成为该实验室最新一任负责人。
Memrise是一家英国创业公司，其语言学习应用程序使用AI来适应其客户的语言学习需求，募集了1500万美元的资金用于扩展其产品。
喜大普奔的黄金周就要到了，各位程序员们是不是已经买好了回家的票？如果没什么重要的安排，不如也趁此假期，修炼几招内功心法。
语言学习的全部内容都是听、重复和交流，外语沉浸式环境将这一切融合为一种引人入胜的体验。研究表明，基于IoT的模拟可以提高学生使用外语的听力，阅读和口语能力，因为IoT系统可以通过使用连接的对象来模拟沉浸式体验。
用虚拟现实打造母语学习环境， 让VR本身的优势最大化。 “我们一直觉得VR是未来生活中必不可少的一种媒介渠道，所以也一直在思考，VR应该与什么领域相结合。”VRIC CEO姜鹭：“但是我们不希望为了科技而科技，而是要将VR与现实生活紧密联系在一起。” 图 | VRIC创始人&CEO姜鹭 教育是最能展现VR 身临其境优势的行业之一 与大多数专访不同，VRIC的专访可谓跨越了半个地球，镁客君在南京，而姜鹭在旧金山。也正因为此，在专访的一开始，镁客君就特地了解了一下姜鹭之前的学习和工作经历。 “一直到高中，我都是
自然语言处理（NLP）或者计算语言学是信息时代最重要的技术之一。从网络搜索、广告、电子邮件到客户服务、语言翻译、虚拟代理、医疗报告等，NLP 的应用几乎无处不在。近年来，深度学习（或神经网络）在许多 NLP 任务上达到了非常高的性能，使用单个端到端神经模型就能完成许多任务，不再需要特定于任务的特征工程。
选自Nautil 作者：Christopher D. Manning 机器之心编译 机器翻译、聊天机器人等自然语言处理应用正随着深度学习技术的进展而得到更广泛和更实际的应用，甚至会让人认为深度学习可能就是自然语言处理的终极解决方案，但斯坦福大学计算机科学和语言学教授 Christopher D. Manning 并不这么看，他认为深度学习确实能在自然语言处理领域有很大作为，但却并不能取代计算语言学。 深度学习浪潮 这些年来，深度学习浪潮一直冲击着计算语言学，而看起来 2015 年是这波浪潮全力冲击自然语
它来了它来了 一年一度的618来了 今天博文菌带着 必Buy书单+神仙优惠券 发誓绝不让你多花一分钱 成功入手品质好书！ 当当网自营图书大促 >> 每满100减50 << 博文视点联合当当网送上一批 【实付满150减30】优惠码 可以和满减活动叠加使用！ 花120元的钱买到价值300元的书！ 具体怎么BUY 步骤一，进入当当小程序或当当APP 步骤二，挑选心仪的图书至购物车点击结算 步骤三，点击优惠券/码处 步骤四，输入优惠码 APCMNW （注意要大写） * 需要注意的是：优惠码全场自营
来源：学术头条 本文约2500字，建议阅读5分钟 本文介绍了小孩学会语言的过程以及科学家如何依托计算机程序对其进行预测。 人类的交流能力可谓是动物王国中其他物种所无与伦比的，语言允许人们以独特的方式进行沟通和协作，语言也成为人类文化和社会的基石。人类幼崽从幼儿时期咿咿呀呀发音开始，就以一种特殊的方式与外界进行沟通，直到他们学会学会用语言与社会环境中的其他人进行沟通。 一个儿童在正式入学前，会掌握数千个左右的词汇量，而且可以在特定的场景下说出一句情感与意义兼具的话语。仔细想来，从认识几个字到能够畅通地用语言
选自arXiv.org 机器之心编译 参与：黄玉胜 近日，微软公布的一篇新论文提出了一种新架构，它的内部表征（在执行文本问答任务时通过端到端的优化来学习的表征）可以用语言学理论的基本概念来解释。这篇论文的作者之一邓力目前已经离开了微软，加入了对冲基金巨头 Citadel 任首席人工智能科学家。在机器之心将于 27-28 日举办的 GMIS 2017 大会上，邓力将带来主题为《无监督机器学习的最新进展》的演讲。机器之心在本文中对这项研究进行了摘要介绍，论文原文请访问：https://arxiv.org/ab
上海大学的倪兰教授，作为中国大陆培养的第一位「手语语言学」方向博士，在谈到自己选择手语方向时仍忍不住感慨，“往前推二十年，语言学界几乎无人涉足这一领域。”
众所周知，参加学术会议是进入学术圈、走进学术前沿的重要方式。在学术会议上，不仅可以集中听取最新的成果报告，还有讲习班、工作坊、社交活动等形式，了解那些不会写到论文中的八卦与动态，结识学术大佬和朋友，走向学术人生巅峰。
选自arXiv 作者：Haichao Zhang等 机器之心编译 参与：王淑婷、路 近日，百度的研究者提出了一种交互式语言学习新方法，可通过会话游戏的方式帮助智能体学习语言，并使其具备单次概念学习的能力。目前该研究的论文已被 ACL 2018 大会接收。 语言是人类最自然的交流方式之一，通常被视为人类智能的基础。因此，对智能体来说，能够使用语言与人类进行交流至关重要。深度神经网络监督训练虽然在语言习得方面取得了令人欣慰的进展，但其在获取训练数据统计信息方面还存在问题。并且，它对新场景缺乏适应性，难以在避免低
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