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谷歌开放人工智能语言处理技术

据投资资讯网VentureBeat (http://venturebeat.com/)报道,谷歌从2016年5月12日起开放SyntaxNet源代码,作为谷歌TensorFlow开源机器学习资料库的一部分...SyntaxNet是一款自然语言理解(NLU)软件,可用于自动分析语句。本次公开包括训练新模型的代码,以及用于分析英语语言文本的预训练模型。...谷歌研究团队主管Tania Bedrax-Weiss对VentureBeat表示:“这是非常重要的一步,因为语言有时候会很微妙,不能单从字面上理解,有时候需要语境信息。...我们可以开始对这些数据进行训练,看看能不能实现有意义的结果。” Orr表示,谷歌已经证明,相比更为传统的机器学习方法,一种名为深度学习的人工智能对于语言理解更为实用。...确实,神经网络是SyntaxNet的关键,后者的研发代号就是“neurosis”(中文直译神经症)。

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工具系列 | Jenkins 构建伟大,无所不能

允许持续集成和持续交付项目,无论用的是什么平台,可以处理任何类型的构建或持续集成。Jenkins 支持各种运行方式,可通过系统包、Docker 或者通过一个独立的 Java 程序。...off; add_header 'X-SSH-Endpoint' 'p2p.herbeauty.top:50000' always; } } 二、Docker 安装 普通构建...使用 blueocean 构建(推荐) docker run -d --name lnmp-jenkins --network dnmp_backend --network-alias jenkins...jenkins_home -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v "$HOME":/home jenkinsci/blueocean 使用该版本构建的好处就是可以使用...优雅上线——Jenkins可持续集成部署 PHP+Jenkins 持续集成 SpringBoot+Docker+Git+Jenkins实现简易的持续集成和持续部署 使用Docker+Jenkins自动构建部署

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【Android 高性能音频】hello-oboe 示例解析 ( Oboe 源代码依赖 | CMakeList.txt 构建脚本分析 | Oboe 源代码构建脚本分析 )

文章目录 一、Oboe 源码路径 二、阅读 CMakeList.txt 查看依赖 三、hello-oboe 中 NDK 的 CMakeList.txt 构建脚本 四、Oboe 源码 的 CMakeList.txt...构建脚本 ( 参考 ) 相关资源链接 : Oboe 源码 : google/oboe hello-oboe 源码地址 : google/oboe/samples/hello-oboe 一、Oboe 源码路径...播放器 , 8.0 以下 ( 不包含 ) 的手机使用 OpenSL ES 播放器 ; 二、阅读 CMakeList.txt 查看依赖 ---- hello-oboe 中的 CMakeList.txt 构建脚本分析...: 构建脚本位置 oboe-1.4.3\samples\hello-oboe\src\main\cpp\CMakeLists.txt 设置 Oboe 库的目录路径 oboe-1.4.3 路径,...log oboe # Oboe 库, 是 oboe-1.4.3/CMakeList.txt 编译出的函数库 ) 三、hello-oboe 中 NDK 的 CMakeList.txt 构建脚本

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IIncrementalGenerator 增量 Source Generator 生成代码应用 将构建时间写入源代码

,一个用来制作核心的源代码生成。...本文将跳过入门级的项目初始化介绍,如对分析器项目的创建有疑惑,还请参阅入门博客了解更多内容 我将在本文末尾放入所使用的代码的下载方式,预计代码拉下来是可以非常方便运行和调试 在源代码生成项目里面,也就是分析器项目里面新建一个用来辅助放入构建信息的类型...,以及构建配置是 Debug 还是 Release 的源代码 使用源代码生成器生成的代码的项目即可直接使用 BuildInformation 类型获取到对应的构建信息,如以下代码例子 Console.WriteLine...BuildInformation.Configuration}"); 运行的输出内容大概如下 BuildAt=2023/11/9 13:41:29 Platform=AnyCpu Configuration=Release 如此即可很方便通过源代码生成技术将构建信息写入到代码里面...lindexi/lindexi_gd.git git pull origin 2e02c5f1bdfeb3e53578e6ff63aa560f3ce5a51a 以上使用的是 gitee 的源,如果 gitee 不能访问

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十个主题,最全的优秀 TensorFlow 相关资源列表

换句话说,即是构建深度学习模型的最佳方式。 本文整理了一些优秀的有关 TensorFlow 的实践 、库和项目的列表。...— Neural Style 的实现(Neural Style 是让机器模仿已有画作的绘画风格把一张图片重新绘制的算法) Pretty Tensor — Pretty Tensor 提供了一个高级构建器...TensorFlow 使用消息传递接口(MPI)在大规模集群上执行进行扩展 Globally Normalized Transition-Based Neural Networks — 本文介绍了 SyntaxNet...并展示了引人注目的性能 七、官方公告 TensorFlow: smarter machine learning, for everyone — 介绍 TensorFlow Announcing SyntaxNet...基本原理,使用 TensorFlow,最新的 CNN,RNN 和 Autoencoder 架构在多个服务器和 GPU 上训练和部署深度网络,以及强化学习(Deep Q) 使用 TensorFlow 构建机器学习项目

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dotnet 读 WPF 源代码笔记 为什么自定义的 UserControl 用户控件不能跨程序集继承

本文将从源代码的角度告诉大家 WPF 框架是如何阻止跨程序集继承 先来写一些演示使用的代码,新建一个 WpfLibrary1 项目用来存放自定义的用户控件。...更本质来说是禁止跨程序集加载 XAML 定义的界面资源 本文测试代码放在github 和 gitee 欢迎访问 可以通过如下方式获取本文的源代码,先创建一个空文件夹,接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹...lindexi/lindexi_gd.git git pull origin 9bcae76c2910b4dfb4b1e0ba02d59876c614fbb1 以上使用的是 gitee 的源,如果 gitee 不能访问...但实际的调用类型,却发现是继承的类型,放在另一个程序集,不符合框架设计的预期,抛出异常 这就是为什么自定义的 UserControl 用户控件不能跨程序集继承的原因 在 WPF 的 LoadComponent...方法是比较复杂的,本文只是将里面相关代码写出来,具体是如何调用的,我是通过调试的方法了解的 调试的方式我录了视频放在哔哩哔哩,请看 为什么自定义的 UserControl 用户控件不能跨程序集继承_哔哩哔哩

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记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结

又不支持又想用咋办,后来经过网上查询了一下,我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本,这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...在构建TensorFlow之前,我们要先做两件事: 下载TensorFlow的源码 下载和安装Bazel构建工具  在下载TensorFlow源码如果网速比较好的话,可以直接使用下面的命令从GitHub...首先我们进入到从GitHub中下载的TensorFlow源代码,并执行 ....pip_package:build_pip_package 编译好会看到下面的信息:(由于我自己这块没有截图,用了个网图,我用老的CPU花了7500多秒) 编译好之后,我们就可以在TensorFlow源代码目录输入以下命令...,来构建最终的pip安装包: .

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TensorFlow 资源大全中文版

DataFrames的TensorFlow封装 caffe-tensorflow – 转换Caffe模型为TensorFlow的模式 keras – 用于TensorFlow和Theano的小型的模块化的库 SyntaxNet...: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems – 论文介绍了TensorFlow的接口以及我们在google上构建的这些接口的实现...MPI – 在论文中,我们使用MPI将TensorFlow在大规模集群中扩展 Globally Normalized Transition-Based Neural Networks – 这个论文介绍了SyntaxNet...的数据流模型并与存在的系统进行对比,展现了它引人注目的性能 官方公告 TensorFlow: smarter machine learning, for everyone – 介绍了TensorFlow Announcing SyntaxNet...: The World’s Most Accurate Parser Goes Open Source – SyntaxNet的发布公告“一个基于TensorFlow的开源神经网络系统,为自然语言理解系统打下了基础

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TensorFlow 资源大全–中文版

DataFrames的TensorFlow封装 caffe-tensorflow – 转换Caffe模型为TensorFlow的模式 keras – 用于TensorFlow和Theano的小型的模块化的库 SyntaxNet...: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems – 论文介绍了TensorFlow的接口以及我们在google上构建的这些接口的实现...MPI – 在论文中,我们使用MPI将TensorFlow在大规模集群中扩展 Globally Normalized Transition-Based Neural Networks – 这个论文介绍了SyntaxNet...的数据流模型并与存在的系统进行对比,展现了它引人注目的性能 官方公告 TensorFlow: smarter machine learning, for everyone – 介绍了TensorFlow Announcing SyntaxNet...: The World’s Most Accurate Parser Goes Open Source – SyntaxNet的发布公告“一个基于TensorFlow的开源神经网络系统,为自然语言理解系统打下了基础

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深度 | 谷歌IO走进TensorFlow开源模型世界:从图像识别到语义理解

Keras 是用来构建神经网络的 API,它具有简单高效的特性,允许初学者轻松地建立神经网络模型;同时,Keras 也可以使用 TensorFlow 作为运行的后端,极大地加速了开发与训练的过程。...当模型构建好之后,我们便可以快速地使用 compile 方法来编译模型,其中的损失函数 loss、优化方法 optimizer 均可以自由选择。...Gordon 将为我们讲解 SyntaxNet 系列,其中最新的是 Parsey Saurus,这也是目前最准确的文本处理器之一。同样,这也是开源的,可以通过 TensorFlow 使用。...当然,你也可以在 TensorFlow 中使用 Docker 安装环境,快速地尝试 SyntaxNet: ?...在 syntaxnet container 中,使用 Interactive Text Analyzer 也能得到同样的结论。 ? 你也可以询问 distims 这个动作的执行者是什么? ?

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【原创】记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结

又不支持又想用咋办,后来经过网上查询了一下,我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本,这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...在构建TensorFlow之前,我们要先做两件事: 下载TensorFlow的源码 下载和安装Bazel构建工具 在下载TensorFlow源码如果网速比较好的话,可以直接使用下面的命令从...首先我们进入到从GitHub中下载的TensorFlow源代码,并执行 ....编译好之后,我们就可以在TensorFlow源代码目录输入以下命令,来构建最终的pip安装包: ....我们发现,可以正常导入和使用,至此,整个TensorFlow源码的编译、构建以及安装环境完成。

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