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的源代码，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。 据谷歌称，这款分析器是全球最准确的解析器，可自动分辨单词词性，其准确率堪比人类语言学家。对于自然语言研究界而言，此举意义重大。 而这对谷歌也非常重要。Ventur
选自research.google 作者： David Weiss等 机器之心编译 参与：李泽南、晏奇 此项升级进一步扩展了 TensorFlow的功能，使这一框架可以进行多层次语言结构的联合建模，而且，它也让 TensorFlow 允许在一个句子或文档处理的过程中动态创建神经网络架构。 谷歌一直致力于改善文字内容的可读性，并已开发了多种工具供人们使用，从生成电子邮件回复到机器翻译，不一而足。去年夏天，谷歌开源了 SynataxNet，一个用于分析和理解语法结构的神经网络框架。它被应用在 TensorFlo
分布操作 0. 克隆 tensorflow/models git clone https://github.com/tensorflow/models.git // 切换目录到 syntaxnet cd syntaxnet 推荐在docker下面操作: tensorflow/syntaxnet 1. 下载Chinese模型文件 tensorflow 官网 2. 解压 Chinese.zip 到 syntaxnet 模型主目录 unzip Chinese.zip 3. syntaxnet 目录下运行：
在 AI 语义理解领域，谷歌一直不遗余力地进行研发投入。 对于普通用户而言，2015 年发布的基于深度神经网络的谷歌智能邮件回复，2016 年上线的神经机器翻译系统（GNMT），便源自于谷歌在该领域的研究成果。在消费级产品之外，谷歌还持续为 AI 开发者提供技术支持，不断推出新的开源工具。 去年夏天，针对语句的语法结构分析，谷歌开源了 SyntaxNet 神经网络框架，以及与之搭配英语分析预训练模型 Parsey McParseface。紧随其后，谷歌发布了针对其他 40 门语言的语法分析模型。并将它们命名
机器之心原创 参与：吴攀、QW 一年一度的谷歌开发者大会 Google I/O 在山景城成功举行，在首日的 Keynote 中，谷歌宣布了一系列新的硬件、应用、基础研究等。而作为 AI First 的开发者大会，Google I/O 也自然安排了许多有关机器学习开发的内容，比如《教程 | 如何使用谷歌 Mobile Vision API 开发手机应用》。当然毋庸置疑，TensorFlow 也是本届 I/O 大会的关键核心之一。当地时间 18 日下午，谷歌 TensorFlow 开发者支持 Josh Gor
【新智元导读】Google Research今天宣布，世界准确度最高的自然语言解析器SyntaxNet开源。谷歌开源再进一步。据介绍，谷歌在该平台上训练的模型的语言理解准确率超过90%。近日，众多科技巨头人工智能相关平台开源步伐明显加快：谷歌和Facebook一直在领跑，马斯克的OpenAI欲打造一个完全公开的AI模型训练营，就连一直被批评“保守”的亚马逊也在尝试开源。这一股开源热潮背后，是人工智能研究者的福利，但同时也是一场激烈的数据和平台争夺战。 Google环境计算（ Ambient computi
在 AI 语义理解领域，谷歌一直不遗余力地进行研发投入。 对于普通用户而言，2015 年发布的基于深度神经网络的谷歌智能邮件回复，2016 年上线的神经机器翻译系统（GNMT），便源自于谷歌在该领域的研究成果。在消费级产品之外，谷歌还持续为 AI 开发者提供技术支持，不断推出新的开源工具。 去年夏天，针对语句的语法结构分析，谷歌开源了 SyntaxNet 神经网络框架，以及与之搭配英语分析预训练模型 Parsey McParseface。紧随其后，谷歌发布了针对其他 40 门语言的语法分析模型。并将它们
摘要: 一个精心挑选的有关 TensorFlow 的实践 、库和项目的列表。全网最全！ TensorFlow 什么是 TensorFlow？ TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进
编译：伯乐在线 - Yalye，英文：jtoy http://blog.jobbole.com/110558/ jtoy 发起整理的 TensorFlow 资源，包含一些很棒的 TensorFlow 工程、库、项目等。 什么是TensorFlow？ TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开
今年三月的阿法狗让人工智能成了网络上最热门的话题。虽然目前的人工智能已经发展到了相对成熟的地步，但仍然不擅长识别和解析自然语言。近日谷歌在Google Research Blog(国内访问不了)上宣布开源一个名为SyntaxNet的项目，以帮助机器更好地理解自然语言。同时也发布了针对英语的预先训练的模型Parsey McParseface，用于分析英文的文本。
谷歌2017开发者大会 Google I/O已经落幕，有不少亮点都值得我们学习和回顾，其中相当一部分是机器学习开发的内容。AI研习社精选了其中的精彩视频译制呈现给大家，该视频为中文字幕版首发！ 来自谷歌TensorFlow技术推广部的Josh Gordon 带来了一场主题为《用于图像、语言和艺术的开源TensorFlow模型》（Open Source TensorFlow Models for images, language and art）的演讲，介绍了最新的从图像识别和语义理解的TensorFlow
jtoy 发起整理的 TensorFlow 资源，包含一些很棒的 TensorFlow 工程、库、项目等。
熟悉TensorFlow的人都知道，tf在Github上的主页是： https://github.com/tensorflow ， 然后这个主页下又有两个比较重要的repo（看star数就知道了），分别是TensorFlow的源代码repo：tensorflow/tensorflow，还有一个tensorflow/models。 后者tensorflow/models是Google官方用TensorFlow做的各种各样的模型，相当于示例代码，比如用于图像分类的Slim，深度文字OCR，以及用于NLP任务
今天，Google AI宣布了其去年推出的「研究学者计划（Research Scholar Program）」获得者。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
用TensorFlow还是PyTorch？从TensorFlow开始学起还是PyTorch？在一年前，这个问题毫无争议，当然是TensorFlow. 但时过境迁，现在的情况大不一样了，下面就来分析对比一下这两个主流框架。
商业互联网已经出现20多年，但从你收到第一份电子情书到现在，互联网的整体用户体验并没有太多变化。 互联网最初仅被用于政府，高校和企业通用的研发工具。随着超链接的出现，互联网转变为商品和服务的运营车。 现在，支持科研仅仅是互联网的一个小功能，它已经严重偏向于用户至上主义。例如，你想在网上搜索所有使用HP 950 墨盒的打印机，如果你在搜索引擎中输入‘HP 950 墨盒’，你很有可能在谷歌中找到500,000条指向打印机墨盒的链接。你确实能搜索到有关打印机的内容，但这些信息仅仅是关于那些使用950墨盒的打印机，
本文将和大家介绍一个 IIncrementalGenerator 增量 Source Generator 生成代码技术的应用例子，将当前的构建时间写入到代码里面。这个功能可以比较方便实现某些功能的开关，比如说设置某个功能自动在具体应用发布之后过一段时间就失效等功能
阅读本文，你可以了解如何编写开发和调试 XAML 构建为 Baml 和 g.cs 文件的过程和工具。本文也适合想要了解 WPF 的 XAML 构建过程的开发者阅读，本文提供了可以断点调试 WPF 的 XAML 构建过程的方法和代码
在加上热重载时，源代码生成 Source Generator 的默认行为会让 Visual Studio 有些为难，其原因是热重载会变更代码，变更代码触发代码生成器更新代码，代码生成器更新的代码说不定又会有某些逗比逻辑再次触发热重载。于是就会发现在某些复杂的项目下，开启热重载之后，在编辑并继续界面将会等非常久，甚至再也无法继续。为了解决这个问题，大聪明设计了 Incremental Generators 机制，此 Incremental Generators 机制和 Source Generator 不冲突，被设计用来解决热重载的源代码生成性能问题，本文将告诉大家此新的 API 的入门级使用
在Java开发中，构建工具是不可或缺的一部分，它们负责自动化编译、打包和部署等任务。本文将深入浅出地介绍Gradle，一个强大的、灵活的构建自动化工具，以及一些常见的问题、易错点和如何避免它们。
默认的源代码生成器所生成的代码都是没有直接存放到项目文件夹里面的，不受源代码管理工具管理，对使用方的开发者来说很难直接阅读或查找到 Source Generator 生成的源代码。本文将和大家介绍如何使用 EmitCompilerGeneratedFiles 属性配置将生成的代码保存到本地文件
之前的文章我们讲到了gradle的基本使用，使用gradle的最终目的就是为了构建java项目。今天本文将会详细的讲解如何在gradle中构建java项目。
本文属于 IIncrementalGenerator 增量 Source Generator 源代码生成入门系列博客，本文将和大家介绍如何为源代码生成项目添加单元测试
最近做一个功能想要动态执行C#脚本，就是预先写好代码片段，在程序运行时去执行代码段，比如像这样（以下代码为伪代码）：
Android Automotive OS 是专为车载使用量身定制的 Android 版本。它通过将各种汽车功能与 Android 应用程序集成，为驾驶员和乘客提供无缝体验。本指南将引导您完成从头开始构建 Android Automotive OS 的过程，涵盖所需的所有必要工具、设置和步骤。
本文整理 dotnet 打包 CBB 组件为 NuGet 包时可以使用的配置的各个属性
在Rust源代码中，rust/src/tools/rust-analyzer/crates/profile/src/hprof.rs文件是rust-analyzer中的性能分析模块，用于代码运行时的性能统计和分析。下面将详细介绍每个结构体的作用：
Java 插件是构建 JVM 项目的基础，它为项目增加了很多能力，例如编译，测试，打包，发布等等。 很多插件都是基于 Java 插件实现的，例如 Android 插件。
相信有很多伙伴都很喜欢自己造编程语言，在有现代的很多工具链的帮助下，实现一门编程语言，似乎已不是一件十分困难的事情。我利用 SourceGenerator 源代码生成技术实现了一个简易的中文编程语言，核心原理是将中文编程语言翻译为 C# 语言，从而完成后续的所有对接，完成了最简单的构建和运行。本文将告诉大家这个有趣的方式是如何实现
自 2015 年底开源到如今更快、更灵活、更方便的 1.0 版本正式发布，由 Google 推出的第二代分布式机器学习系统 TensorFlow 一直在为我们带来惊喜，一方面是技术层面持续的迭代演进，从分布式版本、服务框架 TensorFlow Serving、上层封装 TF.Learn 到 Windows 支持、JIT 编译器 XLA、动态计算图框架 Fold 等，以及 Inception Net、SyntaxNet 等数不胜数的经典模型实现，TensorFlow 已然已经成为深度学习框架的事实标准之一。
Jenkins 流水线 (或简单的带有大写"P"的"Pipeline") 是一套插件，它支持实现和集成 continuous delivery pipelines 到Jenkins。
通过持续集成与持续交付提供优秀的 DevOps 环境，极大提高软件发布效率。如下图所示：
本文告诉大家如何在使用 IIncrementalGenerator 进行增量的 Source Generator 生成代码时，读取项目里的项目文件属性，从而实现为项目定制的逻辑。或者是读取 NuGet 包里面的一些配置，从而方便实现逻辑
🌟大家好，我是猫头虎博主，今天我们要深入探讨Go语言中一个非常酷的特性——Go 1.2引入的测试覆盖率工具。这个工具采用了一种独特的方法来生成覆盖率统计，这正是我们今天的搜索词条。让我们一起深入了解它的内部机制和如何有效提升我们的测试策略吧！
在发布 CBB 作为 NuGet 包的时候，我期望开发者在使用我的库进行调试，可以自动链接代码到对应打包的 GitHub 上的代码，可以从本地拿到对应的源代码进行调试。这样的调试方式对于开源项目来说，将会很方便
我的 VisualStudio 在更新到 2022 就构建不通过 WPF 仓库，提示我在 Grid 的代码里面找不到 ColumnDefinitionCollection 和 RowDefinitionCollection 等的定义，在我开始找 WPF 仓库关于这几个类型的定义时，居然找不到对应的源代码。本文来告诉大家在 WPF 仓库里面是如何存放几个类型
参考配置 : 【错误记录】Android Studio 中 build.gradle 配置 buildFeatures prefab 错误处理 ( AS 4.1 以上开发环境 | Gradle及插件版本 )
傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波
嗨，各位技术同好，我是猫头虎，一位对Go语言和容器技术充满热情的博主。今天，我们将探讨如何使用Docker来部署Go服务器，一种既高效又现代的部署方式。如果你对Docker和Go都感兴趣，那就跟我一起深入了解吧！
Kubernetes和容器完全改变了我们对完成工作所使用的工具的看法。扩展自动化平台需要通过fork开发定制扩展，并决定是否应该贡献上游的日子已经一去不复返了。对于大多数组织来说，是否使用平台或工具的选择取决于它的可扩展性。
Gitlab Dockerfile文件会引用腾讯云镜像仓库中的Docker基础镜像，将源代码添加至Docker基础镜像中，打包成Docker业务镜像。部署是基于Docker业务镜像。
在这篇文章中，我将分享如何使用 Dockerfile 为不同的编程语言和框架创建 Docker 镜像。我们将覆盖 Java、Python、Vue3 和 Go。
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_span/src/lib.rs文件定义了与Rust编译器源代码位置相关的数据结构和功能。
前面的TKE集群工作都有所完成了，现在我们尝试通过这一系列工具使得，流程完全自动化。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 上周，谷歌发布了Parsey McParseface（对于一个挑战人工智能领域最难问题的尖端技术，这也真是迷之命名）。虽然过去的五年，计算机完成了许多了不起的壮举——从赢得“
【新智元导读】夏至已至，2016过了一半，人工智能领域在2016上半年发生了什么大事？还记得AlphaGo吗？科技博客网站Turing Machine从硬件、技术、应用、公司、思想、图书、人物等多个方面归纳了过去6个月出现在国外媒体上的AI大事记。从这一份总结上可以看到，科技巨头企业之间的AI竞赛在2016年真正开始白热化，AI作为一种颠覆性的技术影响力在逐渐显现。对于企业来说，谁可以真正探索出AI产品化和变现的途径，谁就会占得先机。 进入2016年以来，机器学习+人工智能进化速度飞快，让人很难跟上，这里有
Go语言是一种静态强类型、编译型开发语言，编译器扮演着核心角色，它不仅负责将Go源代码转换成机器代码，还涉及代码的优化、错误检查和性能分析等关键环节。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
