Strudel is a music live coding environment for the browser, porting the TidalCycles pattern language to JavaScript.
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Interactive European language map: how does everyone say cat? Cat, gato or kissa? How do words change as we travel across the European continent?. The creator of this interactive James Trimble was inspired by a series of maps showing the etymological links and differences between countries. Type any word into the search box and see if it shows shared linguistic heritage or not Who made this? James
$ ollama launch openclaw Installing OpenClaw... Configuring model... Adding web tools... ✓ OpenClaw is running Start local. Scale with cloud. Ollama's cloud gives you access to faster, larger models when you need them. Access larger models on datacenter-grade hardware Run many requests in parallel Get real-time information from the web Included free with an Ollama account Create account
Use local LLMs likegpt-oss, Qwen3.6, Gemma4, DeepSeekand many more, locally on your own hardware.
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper This version of the NLTK book is updated for Python 3 and NLTK 3. The first edition of the book, published by O'Reilly, is available at http://nltk.org/book_1ed/. (There are currently no plans for a second edition of the book.) 0. Preface 1. Language Processing and P
YaLM 100B is a GPT-like neural network for generating and processing text. It can be used freely by developers and researchers from all over the world. The model leverages 100 billion parameters. It took 65 days to train the model on a cluster of 800 A100 graphics cards and 1.7 TB of online texts, books, and countless other sources in both English and Russian. Training details and best practices o
パフォーマンス Rustは非常に高速でメモリ効率が高くランタイムやガベージコレクタがないため、パフォーマンス重視のサービスを実装できますし、組込み機器上で実行したり他の言語との調和も簡単にできます。 信頼性 Rustの豊かな型システムと所有権モデルによりメモリ安全性とスレッド安全性が保証されます。さらに様々な種類のバグをコンパイル時に排除することが可能です。 生産性 Rustには優れたドキュメント、有用なエラーメッセージを備えた使いやすいコンパイラ、および統合されたパッケージマネージャとビルドツール、多数のエディタに対応するスマートな自動補完と型検査機能、自動フォーマッタといった一流のツール群が数多く揃っています。
Video carousel navigationGo to slide 1Go to slide 2Go to slide 3Go to slide 4Go to slide 5Go to slide 6 OpenAI Codex is a descendant of GPT-3; its training data contains both natural language and billions of lines of source code from publicly available sources, including code in public GitHub repositories. OpenAI Codex is most capable in Python, but it is also proficient in over a dozen languages
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