Wolfram语言为程序员提供了一种独特的计算语言，具有大量复杂的算法和内置的现实世界知识。多年来，人们一直问我们如何从其他软件环境和编程语言中获得我们技术的所有力量。多年来，我们已经建立了许多这样的连接， 比如 Wolfram CloudConnector for Excel, WSTP (Wolfram Symbolic Transfer Protocol) for C/C++ programs ，当然还有J/Link，直接从Java提供了对Wolfram语言访问。
人与人沟通的语言称为自然语言，人与计算机沟通的语言称为编程语言。编程语言和自然语言的主要不同点是：自然语言表述的内容可以是有多种意思，编程语言表述的内容不会有歧义，这样可以保证，计算机不会误解你的意思。
新手学Python可行吗？事实上Python可以这样说非常适合新手学习的编程语言。为什么这么说呢？难道学Python无需任何基础吗？不过要是学习者有一定的计算机基础，学Python更容易，但是没基础还可以学好Python，只要肯下工夫。大家了解了新手学Python的可行性之后，还要把握零基础如何学习Python的方法，终归自尊心和胆量只是学习的第一步。
为了更加全面的探究大语言模型的代码能力，该工作提出了一个涵盖40种编程语言的大规模多语言多任务代码评测基准（McEval），包含了16000个测试样本。评测结果表明开源模型与GPT-4相比，在多语言的编程能力上仍然存在较大差距，绝大多数开源模型甚至无法超越GPT-3.5。此外测试也表明开源模型中如Codestral，DeepSeek-Coder, CodeQwen以及一些衍生模型也展现出优异的多语言能力。该基准的提出对推动多语言代码评测具有重要意义。
机器之心发布 字节跳动人工智能实验室、加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校 字节跳动人工智能实验室和加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校的研究者提出了跨语言流形混合（X-Mixup）方法为目标语言提供 “折衷” 的表示，让模型自适应地校准表示差异。此方法不仅显著地减少了跨语言表示差异，同时有效地提升了跨语言迁移的效果。 基于多语言预训练语言模型（比如 mBert、XLM-R 等），各种跨语言迁移学习方法取得了不错的迁移效果，但其中许多目标语言的性能仍然远远落后于源语言。字节跳动人工智能实验室和加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校通
目前零样本学习主要是基于预训练微调，然而预训练模型微调的主要方法是Prompt和Adaptor。其中基于Prompt的模型微调方法对模板设计依赖度极高。那么，「今天给大家分享的这篇文章抛弃模板设计，采用正则表达式挖掘prompt示例进行模型微调，同样得到了非常棒的结果」。
作者：李加贝 方向：跨模态检索 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/556921577 ACL'20: Emerging Cross-lingual Structure in Pretrained Language Models 这篇论文发表在ACL’20，作者研究了多语言掩码语言建模问题，并详细研究了影响这些模型对跨语言迁移的几个有效因素。 task： natural language inference (NLI), named entity recognition (NE
Go 到如今的火爆程度，不仅仅是因为有个好爹。上手快，一周就能入门上手，正常人写的 Go 都不会太差。有人说，它有一种迷人的气质，很难用语言表达，喜欢这种气质的人用 Go 写代码是一种享受。
需要注意的是，ChatGPT生成的代码可能不是完美的，仍需自己进行测试、调整和验证。它只是一个辅助工具，而不是替代你自己学习和实践的方式。将ChatGPT作为学习和探索的工具，并与其他资源相结合，可以帮助你提高爬虫水平。
本文发表在ACL2019，使用信息实体增强语言表示的ERNIE的翻译。同时还有另一种百度提出的ERNIE
在Python 中，and 和 or 执行布尔逻辑演算，如你所期待的一样，但是它们并不返回布尔值；而是，返回它们实际进行比较的值之一。
从AI浪潮兴起来，Python编程语言变成越来流行。最新的TIOBE指数显示：Python目前以4.5%的领先优势超越其他软件，显示出其强大的实力。
前言：笔者之前是使用富文本编辑器，现在转用markdown编辑器，但是在写文章的时候发现即使博客主页设置用上了代码高亮皮肤，但还是在插入代码段的时候不起作用，查阅了他人的博客才发现要加上key描述 类似这样，比如你写c++代码，你要在’’'之后加上c++语言的key:cpp,这样就可以实现你的代码高亮了，下面表格附上各类语言的关键字key
本节讲解C/C++/Java/Python中的布尔类型。 一、C语言 C语言中没有布尔类型，判断时 ，0为假，非0为真。 二、C++ C++的bool是布尔类型，取值为true或false 程序： #include <iostream> using namespace std; int main() { bool a = true; bool b = false; cout << "a = " << a << endl; cout << "b = " << b << end
算法 如果用通俗易懂的语言来说，算法就是“把解决问题的步骤无一遗漏地用文字或图表示出来”。要是把这里的“用文字或图表示”替换为“用编程语言表达”，算法就变成了程序。而且请诸位注意这样一个条件，那就是“步骤必须是明确的并且步骤数必须是有限的”。
两面族是荒岛上的一个新民族，他们的特点是说话真一句假一句且真假交替。如果第一句为真，则第二句是假的；如果第一句为假的，则第二句就是真的，但是第一句是真是假没有规律。 迷语博士遇到三个人，知道他们分别来自三个不同的民族：诚实族、说谎族和两面族。三人并肩站在博士前面。 博士问左边的人：“中间的人是什么族的？”，左边的人回答：“诚实族的”。 博士问中间的人：“你是什么族的？”，中间的人回答：“两面族的”。 博士问右边的人：“中间的人究竟是什么族的？”，右边的人回答：“说谎族的”。 请问：这三个人都是哪个民族的？
自然语言表征模型最近受到非常多的关注，很多研究者将其视为 NLP 最重要的研究方向之一。例如在大规模语料库上预训练的 BERT，它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式，经过微调后可以持续改善不同 NLP 任务的性能。因此，我们获取 BERT 隐藏层表征后，可用于提升自己任务的性能。
在本文中，作者解决的任务是基于文本的实例分割（referring segmentation，RES）。在这个任务中，作为query的文本通常描述了实例之间的关系，模型需要根据这些关系来定位出描述的实例。要在图像中的所有实例中找到一个目标实例，模型必须对整个图像有一个全面的理解。
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。 假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。
Python 是一门更注重可读性和效率的语言，尤其是相较于 Java，PHP 以及 C++ 这样的语言，它的这两个优势让其在开发者中大受欢迎。
Arrow是一个优秀的Python时间处理库，比起Python内置的多个日期时间库，它简化了时间类型数据的解析和输出方法，增强了时间属性的获取能力。经过多年的发展，现在其他有追求的第三方Python时间处理库基本都会对标Arrow，足矣见其影响力。目前Arrow是0.17版，其GitHub页面[1] 上有6千多Star，而且保持着活跃的更新，可见其未来会更加强大。
原文：7 Reasons You Should Learn Python Now （https://dzone.com/articles/7-reasons-you-should-learn-python-now） 译者：Leoxu 来源：https://www.oschina.net/translate/7-reasons-you-should-learn-python-now ---- Python 是一门更注重可读性和效率的语言，尤其是相较于 Java，PHP 以及 C++ 这样的语言，它的这两个优势
注释 就是对代码的解释和说明，通过注释能够让人们更加轻松地了解代码。有效的注释能够对程序中的语句、程序段、函数等进行解释或提示，从而提高程序代码的可读性。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 该课程全面系统讲授与研讨了知识图谱相关概念与技术主题，对当前行业落地过程的一系列困难进行答疑解惑。 下面让我们通过回顾第一章课程的10条“知识图谱概述”研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。 本课程配套教材《知识图谱：概念与技术》。 / 以下为课程第一
Visual grounding是一项定位自然语言表达所指示目标的任务。现有的方法将通用目标检测框架扩展到这个问题上。他们将Visual grounding建立在来自预先生成的proposals或anchors，并将这些特征与文本嵌入融合，以定位文本提到的目标。然而，从这些阶段预定义的位置建模视觉特征可能无法充分利用文本查询中的视觉交叉模态文本和属性信息，这限制了解码器的性能。
【导语】网上已经有很多在互联网公司工作的算法工程师的日常了，那么小编便来说说在咨询公司，身为算法工程师，工作是一种什么样子的体验，同时也为对咨询感兴趣的小伙伴指明点方向。
【磐创AI导读】：Github是全球最大的开源代码社区，本文为大家总结了2108年11月最热门的机器学习项目top5。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI，获取更多的机器学习、深度学习资源。
TLDR: 本文提出一种利用通用语言表征来学习用户偏好和物品特性的Transformer模型，进而用于序列推荐任务。具体的，本文将物品侧的属性信息通过键值对的方式来进行表示随后输入给Transformer模型，然后设计一个多任务学习目标（即语言任务和推荐任务）来学习通用的表示用于推荐任务。该方法得益于语言表征的通用性，同时是一种ID-free的范式，因此可以有效的扩展到冷启动和跨域推荐场景。
Google 的 BERT 模型在 NL 领域中具有巨大的影响力。它是一个通用的语言表示模型，可以应用于诸多领域。本文的项目是将 Milvus 与 BERT 模型结合搭建文本搜索引擎，使用 BERT 模型将文本数据转成向量，结合 Milvus 特征向量相似度搜索引擎可以快速搜索相似文本。
究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生 Sebastian Raschka 再次发起了机器学习编程语言之争（http://sebastianraschka.com/blog/2015/why-python.html），分析了自己选择 Python 的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了 MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby 等等。首先，Raschka 定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
Python 是一门更注重可读性和效率的语言，尤其是相较于 Java，PHP 以及 C++ 这样的语言，它的这两个优势让其在开发者中大受欢迎。 诚然，它有点老了，但仍是80后啊 —— 至少没有 Cobol 或者 Fortran 那么老。而且，如果还能派上用场的话，为啥要折腾着改变它呢 (尤其在这个还有那么多方法可以提升它性能的时候)实际上这要看你怎么看待它，生命线长本身就是件好事 —— 说明它稳定且可靠。 如果你是像其他许多人一样都是从 Java，C 或者 Perl 开始进入职业生涯的，那么学习 P
还在自己吭哧吭哧打算法平台Leetcode的周赛？为什么不试试神奇的ChatGPT类AI呢！
随着全球化的推进，多语言处理成为自然语言处理（NLP）领域的一个关键挑战。本文将深入研究NLP在多语言处理中的应用，探讨其原理、常见技术和面临的挑战。通过详细解析多语言处理的实践，我们将了解如何有效地处理不同语言的文本数据。
但是最近频繁看到粉丝留言表明安装clusterProfiler包失败，这个clusterProfiler是大名鼎鼎的Y叔开发，基本上是每个做生物信息学数据分析的人都会使用它的，做超几何分布检验（富集分析），而且内置了很多数据库，好用的函数。
如果你在周末、有WIFI的房间里不知道做什么，不如学下Python吧。有了它，你可以什么都不需要！ 基础需求篇：温饱与空虚 躺着赚钱 一位匿名知乎网友爆料用Python写了自动化交易程序，2年躺着
已经写了十几年代码，马上就要迈向40的老程序员一枚，在感叹青春不在的同时，程序员作为一个技术原则上年龄越大经验越是丰富，其实所谓的年龄大了精力跟不上之类的话，更多的是自我放松导致的结果，心态的积极向上才是永葆青春的关键，有多少程序员因为觉得自己年龄就不要那么难为自己了，放松了对新技术的更新学习，慢慢让自己落伍掉了。
随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最短。然后
近年来，随着人工智能技术的不断进步，AI助手已成为人机交互的重要载体。其中代表性的两个AI助手系统分别是OpenAI推出的ChatGPT,以及腾讯研发的文心一言。这两个助手在知识覆盖、语言表达能力、应用场景等多个方面都有不同程度的优势。本文将从知识库、语言能力、对话能力、生成内容风格四个维度对比分析这两个助手的优势。
目前，“嘿！GitHub”作为测试项目被放在Copilot中，功能还未完全开放，但是可以先去官网排个队了~
来自InfoQ 随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了机器学习编程语言之争，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的
作者：Linux 摘自：InfoQ 导读：随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了，机器学习编程语言之争 ，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义 了语言好坏的原则：一门好
如果要问现在最火的一门“外语”是什么？ 回答必然是Python。 作为一款集入手快、颜值高、内涵丰富、效率高、应用广为一体的编程语言，Python不仅轻松俘获了程序猿的心，更大摇大摆地迈入了普通人的生活中，Python进入浙江省高考的新闻就是最好的证明。 可眼见着它火得一塌糊涂了，许多人还是挺纳闷。 “你说，学Python到底能干嘛呢？” 今天，就让我们来看看用Python搞出的那些骚操作。 预警一波，我们Python...... --------->> 人工智能世界名画 <<--------- 2015年
数据类型 number(数字) 用于存储类型，通常分为int、long、float、complex； int：32位机器上占32位，取值范围为-231 ~ 231 - 1；64位机器上占64位，取值范围为-263～263-1； long：无指定位宽，但实际使用中由于机器内存有限，故不可能无限大； float：用来处理实数，占8个字节，64位，52位表示底，11位表示指数，最后一位表示符号； complex：由实数部分和虚数部分组成； string(字符串) 用单引号'或双引号"括起来的任意文本，是一种表
智能音箱在ASR（语音识别）以及NLP自然语义处理常用框架 – 兔尔摩斯的文章 – 知乎
随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。数据科学领域中所采用的机器学习编程语言大相径庭。究竟哪种语言最适合机器学习成为争论不休的话题。近日，密西根州立大学的博士生Sebastian Raschka再次发起了 机器学习编程语言之争 ，分析了自己选择Python的原因。 目前，机器学习牵涉的编程语言十分多样，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Ruby等等。首先，Raschka定义 了语言好坏的原则：一门好的语言应该使得编写、调试和执行代码的总时间最
作者：Jacob Devlin、Ming-Wei Chang、Kenton Lee、Kristina Toutanova
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