7月26日，是国际世界语创立日。1887年的今日，波兰籍犹太人眼科医生Zazarz Ludwik Zamenhof经历多年的准备，正式公布了其创立的世界语方案，并希望通过这门语言消除国际交流中的沟通障碍，实现全世界人民的和睦相处。不过可惜的是，经历了一百多年的发展后，世界语也未能如Zamenhof期望的那般，成为国际上通用的语言。不过，当前VR技术在语言学习上的运用，或许能够通过更轻松的学习过程让Zamenhof语言互通的梦想早日实现。
在过去的几周里，我们对 transformers 和 tokenizers 库进行了一些改进，目的是让从头开始训练新的语言模型变得更加容易。
这个节日由Emoji搜索引擎Emojipedia创始人Jeremy Burgo最先提出。之所以定在这一天，是因为苹果手机的日历表情符📅，显示的就是7月17日。[1]
很多新码农在工作中总会被老鸟批评程序命名的陋习，我也被批评过很多次。痛定思过，我决定要研究应该怎么命名，为什么要给函数一个好的命名很难，应该怎么样给函数命名。
老实说，我对于英语的认识，从没有把它的重要性放到一个足够的高度上来，从去年下半年开始，接触到越来越多的英文材料，也随着视野的开阔，逐渐发现英文能力，是程序员个人发展的必备技能。在很多情况下，它的重要性可以用“ 致命” 来形容。以前有同事说，程序员职业生涯的发展，起到决定作用的，绝大多数时候都不是技术和业务，而是其他被人忽视的“ 软实力”，譬如沟通、性格、英文等等。兴许我现在正在渐渐参悟这句话的含义。
语言是文化的有机组成部分，也是文化的载体，世界文明的多样性在很大程度上表现为世界语言的多样性。而在 21 世纪的今天，语言学家们显然已经不满足于传统的、对已知语言的研究。相反，许多科学家开始利用计算机技术，去探索已经消失的、几乎成为谜底的灭绝古老语言。 近日，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory 简称 CSAIL）的研究人员就开发出一种计算机算法，旨在帮助语言学家破译历史上已消失的语言。
谷歌在人工智能新产品展示会上宣布了一项伟大的多年新项目：开发一种支持世界上“1000种最常用语言”的单一人工智能语言模型。作为实现该目标的第一步，「目前，Google正在推出一种支持400多种语言训练的AI模型，它被认为是“当今语言覆盖率最大的语言模型”」。
原 文：How-to Guides 译 者：Xovee 翻译时间：2020年7月14日
IBus 全称 Intelligent Input Bus是下一代输入法框架（或者说“平台”）。 项目现托管于 Google Code - https://code.google.com/p/ibus/ 此项目包含了世界多数语言的文字输入需求——由世界多个国家开发者维护。
机器翻译作为自然语言处理中最典型的应用，翻译“神器”不断面世，可以说在AI应用领域正当红。那么，机器翻译经历了怎样的开端、泡沫、被判死刑？又怎样冲破藩篱、摒弃语言学，借助神经网络而走红？
还记得我10min之前发的2019-11-10-使用StringInfo正确查找字符个数 - huangtengxiao这篇博客么？
摘要：这项工作研究了改善语言模型（LM）学习的一般原则，旨在减少必要的训练步骤，以实现卓越的性能。具体来说，我们提出了一个理论的LM的最佳学习。我们首先提出了一个目标，通过最大限度地提高数据压缩比，在“LM训练无损压缩”视图中优化LM学习。然后，我们推导出一个定理，命名为学习律，以揭示在我们的目标下的最优学习过程中的动力学性质。然后通过线性分类和真实世界语言建模任务的实验验证了该定理。最后，我们的经验验证，最佳学习的LM本质上源于改进的系数的缩放律的LM，表明很大的承诺和意义，设计实用的学习加速方法。我们的代码可以在https://aka.ms/LearningLaw上找到。
如题，虽然 NLP 研究领域已经在深度学习的帮助下取得了长足的发展，许多技术也已经商业化落地，但我们也需要知道，这个领域还有几个开放性问题等待解决 —— 如果它们也能比较好地解决，也许我们能迎来 NLP 科研成果与商业落地的一个新的高潮。
ChatGPT 是迄今为止最强大的自然语言人工智能。第一手资源基本都是英文资料，所以本文以英文素材为主，Youtube、Twitter 内容需要科学上网才能访问，当然这也是使用 ChatGPT 的前提。另外，你可以在学习过程中充分利用 ChatGPT 跨越语言鸿沟。Enjoy your ChatGPT journey！
随着当代社会互联网的普及，很多人看书或者写作文、日记的时候，都会选择用手机。但可能经常都会有一个烦恼，就是找到自己想要的资料，但是无法复制粘贴，如果是很长的文章就会非常的耗时间。那么这个时候，如果能够直接把图片转文字就会非常方便。
深度神经网络（DNN）几乎可以学会任何知识，甚至可以在人类创造的比赛中击败人类。但问题在于，训练人工智能（AI）系统需要依靠昂贵的超级计算机或数据中心来进行，并且每次都需要好几天的时间。据科技资讯网站engadget（www.engadget.com/）报道，IBM公司T.J. Watson Research Center（华生研究中心）的科学家认为，使用“电阻式处理器”，可以大幅削减功耗和学习时间。“电阻式处理器”是一种将CPU和非易失性存储器相结合的芯片，目前尚处于理论阶段。华生研究中心的研究团队表示，
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腥风血雨的中外股市震荡，并不能遮盖科技革命对人类生活的震撼效应和光芒。最近科学和技术领域分别出了两个大事件：一是科学界用LIGO探测仪探测到了很多亿年前的黑洞引力波，为人类揭示宇宙奥秘开启了新的一扇大门（“我思故我在”：人类智力的有限不因宇宙的无穷而停步）。第二件是所谓VR（虚拟现实）技术的逐渐成熟，把人类从改变世界的幻想破灭中，拉回到虚拟世界的创造，其应用前景无可限量，风投界趋之若鹜（此乃“我感故我在”：庄周梦蝶，人生如波，虚拟现实，现实虚拟，终不过是体验的积淀而已）。还有一项不亚于上述两项科技突破的
今天搞一次数据可视化作品欣赏！精选出的10副可视化作品，这些可视化作品主要包括两种，如下：偏数据报告类型、偏数据艺术类型。
如果准备去另一个国家旅行，最令人头大的肯定是语言不通的问题，有时甚至还会抱怨语言的分类过于细化。
又到了一个月(9月)一次的数据可视化作品欣赏环节啦，本期小编精选出的10副可视化作品，这些可视化作品主要包括两种，如下：
为何人工智能(AI)首选Python？读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python，其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分，用C++，如果讲开发效率，用Python，谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢？Python虽然是脚本语言，但是因为容易学，迅速成为科学家的工具（MATLAB也能搞科学计算，但是软件要钱，且很贵），从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据计算，用Python是很自然的，简单高效。Python有非常多优秀的深度学习库可用，现在大部分深度学习框架都支持Python，不用Python用谁？人生苦短，就用Python。
全世界有7000多门语言，但自然语言处理（NLP）却主要研究英语这门语言。来自Deep Mind的科研人员Sebastian Ruder认为，当下NLP领域集中于开发能够有效处理英语的方法，却忽略了钻研其他语言的重要性。事实上，研究英语以外的语言不仅具有重大的社会意义，还有助于构建多语言特征模型，以避免过度拟合和应对机器学习的潜在挑战。
Lingvo 是世界语（Esperanto）中的一个单词，它表示「语言」的意思。这一命名展示了 Lingvo 框架的根源：它是由 TensorFlow 开发的通用深度学习框架，它重点关注自然语言处理相关的序列建模方法，包括机器翻译、语音识别和语音合成等。
许多想要接触计算机编程的朋友对于开发语言没有一个系统性的概念，会问出类似于Java是什么软件？这类问题，实际上我们通常不把Java定义为软件，那么Java到底是什么？Java开发用什么软件？请容我细细道来。
看起来，创新似乎来自意想不到的地方（毕竟，如果它来自预期的地方，那它会被称为创新吗？）。如今，许多事情已经聚集在一起，将搜索及搜索引擎置于全新的角度，来自意想不到的地方：异常处理。
https://blog.mozilla.org/blog/2019/02/28/sharing-our-common-voices-mozilla-releases-the-largest-to-date-public-domain-transcribed-voice-dataset/
关于AI的新闻和各种视频在网络上实在是太多太杂了，于是我开始更新这个专栏【AI学习笔记】，本专栏是以用通俗易懂的语言，以我们普通人小白测试人的视角，领略2023年的最大黑马人工智能领域，记录每天发生的巨变，希望大家能够喜欢。
Java的不断发展要归功于C、C++ 和C# 等编程语言的不断挑战。C++、C#和Java等编程语言基本上都来源于C语言但又有很多区别。业内人士经常将C比作爷爷，C++比做儿子，C# 和Java等语言比作孙子。对于变量声明、参数传递、操作符、流控制等，Java使用了和C、C++、C# 相同的传统，而C++ 主要是对C的扩展并融入了面向对象的思想，C#和Java语言是纯粹的面向对象的编程语言并吸收了C、C++ 语言的很多优点，摒弃了很多缺点，但C#编程语言的运行依赖于Windows平台，而Java语言不依赖于
畅想未来，如果科技真的非常发达，那么社会应该不在需要上班的工人——全部由机器人和人工智能包办就好了。但是实际上科技带给现代普通人更多的焦虑，码农最终也成为了大刘（刘慈欣）笔下的信息包身工。 作者 | 柴树杉 责编 | 张红月 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 自ChatGPT诞生以来，程序员所在的圈子几乎天天被它霸屏。作为一名普普通通的程序员，起初我实在不想去关注或学习ChatGPT的任何东西。与其说这是类似某些码农的傲慢作怪，倒不如说是在逃避新兴事物。如果ChatGPT真能替代码
OpenAI ChatGPT Plus 订阅付费功能强大，可以实现高阶「数据分析」（Advanced Data Analysis）、「插件调用」（Plugins）以及「自动网页浏览」（Browse with Bing)，能够作为日常生活中的重要生产力工具。可是因为商业原因而选择了闭源，研究者和开发者也只能使用而没有办法在其上面做任何的研究或改进。
选自code.facebook 作者：Jonas Gehring、Michael Auli、David Grangier、Denis Yarats、Yann N. Dauphin 机器之心编译 参与：吴攀、微胖、蒋思源 去年谷歌在机器翻译上取得了连续不断的突破，参阅《重磅 | 谷歌翻译整合神经网络：机器翻译实现颠覆性突破》和《重磅 | 谷歌神经机器翻译再突破：实现高质量多语言翻译和 zero-shot 翻译》。谷歌的方法用到了文本处理惯用的循环神经网络。近日，Facebook 也宣布在神经机器翻译上取得了
在计算机中，存储的符号永远都是2进制码，而不是方块字或者英文字母。2进制码，每8位构成一个字节，代表了一个0-255的数字。
\033[0m // 关闭所有属性 \033[1m // 设置为高亮 \033[4m // 下划线 \033[5m // 闪烁 \033[7m // 反显 \033[8m // 消隐 \033[nA // 光标上移 n 行 \033[nB // 光标下移 n 行 \033[nC // 光标右移 n 行 \033[nD // 光标左移 n 行 \033[y;xH // 设置光标位置 \033[2J // 清屏
Rekono结合了其他黑客工具及其结果，以自动方式针对目标执行完整的渗透测试过程。执行期间获得的结果将通过电子邮件或电报通知发送给用户，如果需要高级漏洞管理，也可以导入到Defect-Dojo中。此外，Rekono 包含一个 Telegram 机器人，可用于在任何地方使用任何设备轻松执行执行。
“我报名参加金石计划1期挑战——瓜分10万奖池，这是我的第2篇文章，点击查看活动详情”
虽然 Google Translate 已经发布了近 15 年了，但直到现在 Google Translate 仍然倔强地认为 Android phone is very fast.
长久以来，设计师一直在为全球10%的有购买能力的人群做设计，而90%真正需要设计的人和问题却被忽视了，我们今天面临的日益凸显的环境和社会问题，正是对设计师提出的新挑战，社会设计（social design）也因此应运而生。
AI科技评论消息：2017年10月4日，Deepmind发表博客称，其一年前提出的生成原始音频波形的深层神经网络模型WaveNet已正式商用于Google Assistant中，该模型比起一年前的原始模型效率提高1000倍，且能比目前的方案更好地模拟自然语音。 以下为Deepmind博客所宣布的详细信息，AI科技评论摘编如下： 一年之前，我们提出了一种用于生成原始音频波形的深层神经网络模型WaveNet，可以产生比目前技术更好和更逼真的语音。当时，这个模型是一个原型，如果用在消费级产品中的计算量就太大了。
场景描述：机器翻译是自然语言处理上的一个重要应用，从他最初的诞生到现在，已经过去了 60 多年，但在一些小问题上，还是会出现令人啼笑皆非的局面。机器翻译是如何一步步发展来的？它背后的的机理是什么样子？它的局限性又是怎么一回事呢？
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
在这里我要明确表个态，对于希望加入到 AI 和大数据行业的开发人员来说，把鸡蛋放在 Python 这个篮子里不但是安全的，而且是必须的。或者换个方式说，如果你将来想在这个行业混，什么都不用想，先闭着眼睛把 Python 学会了。当然，Python不是没有它的问题和短处，你可以也应该有另外一种甚至几种语言与 Python 形成搭配，但是Python 将坐稳数据分析和 AI 第一语言的位置，这一点毫无疑问。我甚至认为，由于 Python 坐稳了这个位置，由于这个行业未来需要大批的从业者，更由于Python正在迅速成为全球大中小学编程入门课程的首选教学语言，这种开源动态脚本语言非常有机会在不久的将来成为第一种真正意义上的编程世界语。
这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。
“去中心化”这个词是在加密经济学中见到的最多的一个词之一，也是通常被视为到底是不是区块链的依据。然而这个词，也可能是被人们定义的最不恰当的一个词。数千小时的投入研究和价值数十亿美元的哈希算力都被用来试图实现去中心化，并保护和提高去中心化的程度。当人们讨论协议并变得开始激烈时，非常常见的是，一个协议（扩展协议）的支持者会声称对方的协议提案是“中心化”的，并以此作为最后击倒对方推理的论据 。
最近，来自北大、北邮、UCLA和BIGAI的研究团队联合发表了一篇论文，介绍了一个叫做Jarvis-1的智能体。
GitHub作为全球最大的开源社区,每周都会涌现出无数高质量的开源项目。作为开发者,关注GitHub周热门项目可以让我们充分了解当前的技术趋势和发展方向。下面我们就重点挑选介绍本周GitHub上几个特别热门的新项目。
在此之前，项目中使用正则匹配汉字的表达式都是 /[\u4e00-\u9fa5]/，虽然常用，但是一直未深究其所以然。
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言，在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切，然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究，然而当面对这么多的语言时，既需要「考虑模型准确率，还需要考虑语种的识别」。最近，随着人工智能大型自然语言模型的发展，利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
作者 | 子白 谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言？这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前，Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会，局面尚且不清楚，那么三年之后，趋势已经非常明确了，特别是 Facebook 开源了 PyTorch 之后，Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立，未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。 不过声音市场上还有一些杂音。最近一个有意学习数据科学的姑娘跟我说，她的一个朋友建议她从 Java 入手，因为 Hadoop 等大数据基础设
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