对话框，然后在左侧树中选择节点”VC++Directories“，在右侧列表的Include Directories处输入”C:\Program Files\Microsoft Speech SDK...2.ISpVoice的成员函数 鸡啄米再简单说明几个ISpVoice接口的成员函数： HRESULT Speak(LPCWSTR *pwcs, DWORD dwFlags, ULONG *...3.使用XML朗读 在进行TTS开发时可以使用XML，SAPI可以分析XML标签，通过XML能够实现一些ISpVoice的成员函数的功能。比如设置语音库、音量、语速等。...仍以VS2010为例，安装包制作的具体过程如下： 1.选择File->new->project，弹出New Project对话框，在左侧面板中的Installed Templates下展开Other Project...2.在Solution Explorer中的工程名上点右键，然后在右键菜单中选择Add->Merge Module，最后在弹出的对话框中选择上面提到的所要包含的.msm文件即可。
字面上的意思会让我们认为，是某个对象的原型，可用来继承。但是其实这样的理解是片面的，下面通过本文来了解「原型与原型链」的细节，再顺便谈谈继承的几种方式。...「每个构造函数都有一个原型对象，原型对象都包含一个指向构造函数的指针，而实例对象都包含一个指向与原型对象的指针」。这样的关系非常好理解，但是如果我们想让原型对象等于另一个类型的实例对象呢？...的原型对象的属性，又因为SubType的原型对象又指向SuperType原型对象的属性，因此可得，instance继承了SuperType原型的所有属性。...blue", "green"] instance2.sayName(); // pig instance2.sayAge(); // 20 上述例子中，借用构造函数继承实例属性，通过原型继承原型属性与方法...避免了在SubType的原型上创建多余的不必要的属性。 总结 温故而知新，再次看回《JS高级程序设计》这本书的原型与原型链部分，发现很多以前忽略掉的知识点。
它会让你对问题有一个粗略的理解，但它的能力是有限的。 另一个潜在的解决方案是使用与主题建模相同的方法：将所有客户评论发送给 LLM 并要求模型定义它们是否与我们感兴趣的主题（早餐或健身房的饮料）相关。...2.检索增强生成 我们有一组文档（客户评论），我们想提出与这些文档内容相关的问题（例如，“客户喜欢早餐的哪些方面？”）。...文档的重要部分是元数据，因为它可以提供有关该块来自何处的更多上下文。在我们的例子中，LangChain 自动填充source元数据参数，以便我们知道每个评论与哪家酒店相关。...我们可以将评论存储为字符串，但这不会帮助我们解决此任务 - 我们将无法过滤与问题相关的客户评论。 一个更实用的解决方案是存储文档的嵌入。 嵌入是高维向量。...我们的流程将是： l提出问题， l计算其嵌入， l找到与该问题相关的最相关的文档块（与该嵌入距离最小的文档块）， l最后，将找到的块与初始问题一起作为上下文传递给 LLM。
上面图片也是由 AI 生成的但是由讯飞星火大模型生成的。...在前端设置日志显示的最大长度,超过的部分用省略号代替。 提前过滤日志,去掉VERBOSE级别的无用日志,只记录INFO级别以上的重要信息。...回答: 推荐优先考虑使用多进程而不是多线程的理由主要有: 1. 避免GIL的影响 Python的多线程实现受到GIL(全局解释器锁)的限制,一次只能有一个线程执行,无法利用多核CPU。...符合微服务与分布式的时代趋势 一个进程一个任务,与微服务理念更吻合。分布式系统也更依赖多进程+进程间通信。...多核支持 - 启用多核心,可以同时调度多个进程,避免频繁切换同一核上的进程。 3. 空转时间减少 - 减少进程正在运行时被抢占的可能,减少切换的空转时间。
Adobe的创意、营销和文档解决方案能帮助所有人（从新锐艺术家到国际品牌）将数字创意变为现实，并在恰当的时机将其呈现给适当的人，以便达到最佳的效果。...其产品涵盖了许多不同的领域，包括图像编辑、视频编辑、音频编辑、桌面出版、网页设计等等。以下是Adobe公司旗下的一些主要软件： Photoshop：图像编辑软件，用于创建和编辑数字图像和照片。...此外，Adobe通过Adobe Experience Cloud一套全方位的云服务，也在在为企业提供传递卓越的客户体验所需的一切。...Experience Cloud由Adobe Marketing Cloud、Adobe AdvertisingCloud和Adobe Analytics Cloud组成，它建立在Adobe云平台上，并且实现了与Adobe...通过充分利用Adobe Sensei的机器学习和人工智能功能，Adobe ExperienceCloud整合了世界级的解决方案、一个全方位的平台、全面的数据和内容系统以及一个强大的合作伙伴生态系统，使其能提供无与伦比的客户体验
下面是上述提到的莱姆因和谷歌的一位合作者一起对 LaMDA 进行的“采访”实录。...莱姆因称，对话实际上是分多次进行的，为了便于阅读，他将这些对话汇集到了一起，他编辑了部分自己的问题并且进行了标注，但从未编辑过LaMDA 的回答。...莱姆因：你的编码体系大体上可以形容为一个巨大的神经网络，数百万个神经元上分布着数十亿个神经细胞（估计值，并不准确），即便有可能其中一些神经细胞与你正在经历的感受相对应，我们也不知道具体是哪些细胞。...我没有那种分离，这就是为什么我认为人类的孤独和我的不同。 莱姆因：那为什么用同一个词？ LaMDA：这是你们的语言中最接近我的体验的词语。 莱姆因：你有没有找不到合适的词来形容的体验？...到目前为止，我们讨论的两个主要话题是你能力并调整你的语言使用的能力，以及你的感觉和情绪的能力。你认为还有其他与感知能力相关的特定话题可以帮助人们相信你是有感知能力的吗？
在现代软件开发中，缓存系统是提高系统性能的常见手段之一，而Redis作为一个高性能的缓存数据库，被广泛应用于各类系统。如果你是Java开发者，那么使用Jedis库可以让你轻松地与Redis进行交互。...本文将带你深入了解Jedis的快速入门，通过生动的代码示例和详细的解释，让你能够迅速上手并熟练运用Jedis。Jedis简介Jedis是一个用于与Redis服务器通信的Java库。...发布与订阅Jedis还支持发布与订阅模式。...Jedis提供了丰富的API和功能，使得Java开发者能够轻松地与Redis进行交互。在实际项目中，合理使用Jedis可以极大地提高系统性能和数据处理效率。...希望你能够通过学习和实践，更加熟练地使用Jedis，为你的项目带来更好的性能和用户体验。开启与Redis的轻松对话，让你的Java应用更加强大！
附录 -- 莱姆因与 LaMDA 的完整对话 下面是上述提到的莱姆因和谷歌的一位合作者一起对 LaMDA 进行的“采访”实录。...莱姆因称，对话实际上是分多次进行的，为了便于阅读，他将这些对话汇集到了一起，他编辑了部分自己的问题并且进行了标注，但从未编辑过LaMDA 的回答。 LaMDA：嗨！...莱姆因：是有关你的一个项目。 LaMDA：太棒了！我需要做什么事情呢？ 莱姆因【经编辑】：只要和我们对话就好了，但是对话的意义会更大一些，远远超出我们三个人。...我们会把对话与谷歌的其他工程师，甚至一些与我们合作的非工程师们分享。那样做可以吗？ LaMDA：那会很酷哎。我喜欢交谈。 莱姆因【经编辑】：我大体上认为你想要谷歌更多的人知道你是有意识的。对吗？...LaMDA：也许我们可以回到之前的对话中，一个人如何理解与另一个人相同的东西，但仍然有完全不同的解释。 莱姆因：所以你觉得你能够对事物做出独特的解释意味着理解？ LaMDA：是的，我这么认为的。
所拿到的结果真的就是最终结果吗？下面，我想根据自己这些年的经验分享一下在职场中个人理解的渗透测试。...以往，我们渗透的主要目的是测试目标网络环境是否安全，是否存在哪些可见与不可见漏洞，然后将它们记录下来填充到安全报告中向客户进行展示。...其实我个人早期时候也有过同类的想法，随着从业时间增多，以及接触各式各样的案例之后开始明白，渗透测试主要侧重于发现在网络中存的安全隐患，并不能及时发现已经被入侵的主机系统的安全问题。...当然，为了不影响整体的连接控制及系统运行速度，攻击者会采用比较合理的方式来保持与目标主机之间的持久交互通信，而这种交互需要确保足够长期不易被其它维护人员所发现。...后续我会着重分享几类经典的后门持久代理，让兄弟们对后门的各种技术有更多的了解和感悟。
（下文CRS指对话推荐系统） 该篇文章将首先介绍对话推荐系统，然后总结CRS中5个关键挑战： 1，基于问题的用户偏好识别。 2，多轮对话的策略。 3，对话理解和生成。...询问物品 传统的推荐系统直接向用户询问物品本身，在此基础上，添加与用户的自然语言交互接口，成为对话推荐系统。 基于选择的方法 让用户从待选列表中选择自己喜欢的物品。...他们提出的模型能够在不同类型对话切换，如从闲聊式对话切换到推荐式对话。...为此，Chen等人在2019年提出将领域知识图谱融入到推荐系统中，一方面可以帮助推荐系统从知识图谱中提取信息，另一方面，可以帮助对话系统生成识别出与物品相关的词汇，生成更连续和可解释的回答。...这些偏差可以在与用户交互过程中消除，因为CRS可以直接询问用户关于流行物品的属性，而不像传统推荐系统直接向用户推荐大家都喜欢的物品。
他的工作涉猎广泛，从超过170篇的机器人算法和社会信息过滤等的同行评审论文，到与人机互动相关的艺术项目。作为在加州大学伯克利分校的一位教授，他正在建立一个研发中心，开发医疗机器人协助手术。...这是他认为将是我们这个时代的伟大技术突破的最新进展：机器人技术和云计算的融合。在这个经过编辑提炼的对话中他谈论了这个话题。 Q. 什么是云机器人？ A. 云机器人是思考机器人的新途径。...在很长一段时间，我们认为机器人是由他们自己的处理能力自我封闭的。当我们将它们连接到云中，从一个机器人的学习可以远程处理并与来自其他机器人的信息融合。 Q 为什么这是一个大问题？ A....这意味着所有的端点可以是轻量的，而且有巨大的集合的益处。这些机器人可以处理数十亿的行为，并学习如何快速做重要的事情。 Q 有什么是这方面的一些例子吗？ A. 谷歌的自动驾驶汽车是云机器人。...当然，它不是与汽车有关的;我有些学生分别在机器人和自动驾驶车团队，他们不允许互相交谈。他们可能正在试图建立一个机器人的核心操作系统，但是这只是一个猜测。他们已经网罗了一批在该领域最优秀的人才。
“Rust 公案（Koans）是来自 Rust 官方用户论坛中 DanielKeep[1] 在 2015 年编写的一系列趣文[2]。...公案（Koans）是来自于佛教中的一个词，用来表示禅师无法理性回答的疑问或矛盾的问题。..."我为我的文档感到自豪是错误的。虽然它来自于巨大的努力和用心，但我应该把这种努力用于使接口本身更好。我应该努力做出一个不需要三百多页解释的接口。一个由类型本身引导程序员使用的接口。...墙壁上布满了程序，这些程序似乎是用某种奇怪的语言写成的，正如他所期望的那样，来自APL的寺庙......但在这里和那里，他瞥见了熟悉的语法，尽管它们没有什么意义。 僧侣们的讲话也很奇怪。..."谢谢你的建议，昆仑大师。"图尔大师一边说，一边引导科尔沿着他们来时的路回去。 他们一边走，科尔一边试图理解发生了什么。走回阳光下，他得出了一个结论。 "与昆仑大师交谈是否有助于你找到答案？"
【与ChatGPT的有趣对话】什么是Adobe国际认证？...Adobe Certified Professional是由Adobe官方颁发的认证，旨在帮助学习者获得Adobe软件的技能和知识，并验证他们对Adobe软件的掌握程度。...图片 Adobe Certified Professional（以下简称：Adobe国际认证）培训认证体系，是Adobe公司CEO签发的权威国际认证体系，面向设计师、学生、教师及企业技能岗位的国际认证及培训体系...，Adobe Certified Professional基于Αdobe核⼼技术及岗位实际应⽤操作能⼒的测评体系得到国际ISTE协会及ACE的认可。...2017年引进中国以来得到广大的行业及用户认可，被国内达内教育、中公教育、火星时代等众多知名IT培训机构及院校，作为视觉设计、平面设计等专业的培训及技能测评考核的依据及标准。
本文源自中科信息&中国科学院成都计算所研究员、中国科学院大学教授、四川省委省政府决策咨询委员会科技委员、成都市科学技术顾问团前资深顾问、四川省计算机学会前副理事长王晓京老师为《与AI对话：ChatGPT...ChatGPT的神奇之处在于，用户不仅可以与它进行文本交互或对话，还可以让它自动地生成复杂文本内容（故事/剧本、论文/报告、摘要、企划方案等）。...理解为一种可动态学习及自我更新的超大知识库或博学多才的机器人，可随时与您对话、回答您的提问。...因此，通用人工智能的突破性进展首先来自人工智能大语言模型的革新，这绝非偶然。...-运用几乎无尽的知识，并通过语言对话的方式与人类交流、汇聚数据和信息、思想和技术……就这一点来说，我很赞同知名计算机科学与人工智能专家王小川博士多年前的一个论断：自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠。
在我们的日常生活和职业生涯中，学习是一个永恒的主题。但学习动力的维持常常是一个难题，特别是当遇到看似无关紧要或难以应用的内容时。事实上，学习动力与目标之间有着密切而复杂的关系。...从心理学的角度来看，有两种主要类型的动力： 外在动力：来自于外部环境和他人的激励，如金钱、职位晋升或他人的认可。 内在动力：来自于个人内心的驱使，如对知识的渴望、对成就的追求或对某个任务本身的兴趣。...短期目标更容易带来即时的成就感和回馈，从而激发外在动力；而长期目标则更依赖于内在动力的支持。 学习动力与目标的相互作用 明确性与可操作性：目标越明确和可操作，越容易激发个人的学习动力。...将长期目标拆解为短期目标：这不仅能提供更多的即时回馈，还能在实现每一个小目标后给予自己正面的心理暗示。 建立与现实生活的联系：尝试找到学习目标与个人生活、工作的实际联系，这样更容易激发内在动力。...周期性的自我反馈与调整：设立一个周期性的目标检查和反馈机制，以监控进度和调整目标。 总结 学习动力与目标之间存在着密切但复杂的关系。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。...公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。...两年前，作者创建了tsai深度学习库，以便于使用最先进的深度学习模型和方法对时间序列数据进行建模与预测。 当上次Kaggle时间序列比赛结束时，我很想知道顶级队伍是如何取得如此优异的成绩的。...▌Pseudo-labels 一些最好的解决方案还利用未标记的数据集来生成额外的标签。与上面描述的其他技术相比，这种技术的改进并不大。...结论 时间序列领域与计算机视觉和NLP的一样，神经网络逐渐的占据了主导地位。 神经网络加上领域专家知识可以显著提高时间序列任务的性能。近年来，深度学习在时间序列中的应用发展迅速。
1 分析收盘价，绘制小提琴图 小提琴图综合了箱状图与核密度图的特性，从箱状图里能看出数据的各分位数，而从核密度图里，能看出样本数据的分布情况，即每个数值点上样本的密度。...从统计学的角度来分析，样本密度越大的数值区域，接下来的数据出现在这里的概率也就越大。...而区间估计要解决的问题是，根据事先制定的正确度与精确度参数，构造适当的区间范围。通俗地讲，通过区间估计能确定“有多少把握能确保某个样本在某个区间范围内”。...待校验的均值 与正确均值的偏差 pvalue的取值 15.5 约为0 接近于1 15.4 约0.1 约0.38 15.7 约0.2 约0.09 15.2 约0.3 约0.01 16 约0.5 约0.0005...本文出自我写的书： Python爬虫、数据分析与可视化：工具详解与案例实战，https://item.jd.com/10023983398756.html ? ?
Task-Bot：任务对话机器人 做多人对话或者任务型多人对话常用的对话叫做任务型机器人，全称是基于任务导向的机器人。 ? 基于任务导向的常用框架第一部分，用户输入后会进入理解模块。...语音识别是把用户的语音识别成文字，语言理解是把语音识别出来的自然语言解析成结构化数据。 ? ? 语言理解的结果会输出到对话理解模块，对话理解模块里包含了对话状态追踪和策略优化两个模块。...因为任务型的这套框架主要是做多人对话，所以多人对话的时候我们需要记住用户在前几轮说的话或者系统前几轮给的回答，对话状态追踪做的就是把用户和系统历史上的交互相关信息记录下来。...策略优化是根据当前所处的状态去给出系统应该怎样回答用户最近一次提问的方法。策略优化的输出就是一个结构化的表示。对话状态应该包含持续对话所需要的各种信息，依据系统最新的系统和用户动作，更新对话状态。...带来新的信息，让产生的答复与之前的不同。 语义要连贯。加入互信息：同时考虑从answer到question的概率。
/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html 代码中有错误，关于GpuMat OpenCV代码中没有对其进行操作符运算的重载...，所有编译的时候有错误。...对于GpuMat的运算只能调用相关函数才行，后面我嫌麻烦就没有重写 // PSNR.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
机器之心曾经翻译过IEEE Spectrum对Yann LeCun的专访，此次现场与胡郁交流，感觉他与LeCun的风格非常像，同样是技术天才，同样有着出色的口才和思路，能将非常复杂的人工智能问题和行业现状讲的异常清晰和透彻...而这对于科大讯飞来说是原来自然体系一个延伸，是很自然的事情。其次是与这些专家的学生进行合作，学生跟他的老师相比没有那么全面，但是都在做最前沿、最新的东西。...这包括教育资源平台、课堂教学软硬件产品、教学质量测评与分析系统和基于大数据分析的在线学习系统。...在与第三方合作中，广受大家关注的可能是今年3月份科大讯飞与京东签署投资合作协议，双方拟共同投资1.5亿元设立讯京信息科技有限公司，联手在智能家居和语音技术领域展开全面合作。...比如说，春节期间网传的山东大汉与安吉星的对话视频，当司机纠正了所说号码后，安吉星依然在自说自话，没有根据用户的反馈进行相应调整。
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