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智能问答 (Intelligent Question Answering, IQA) 是自然语言处理（NLP）中的一个核心子领域，旨在设计和开发可以解析、理解并回答用户提出的自然语言问题的系统。这些系统的目标不仅仅是返回与问题相关的文本，而是提供精确、凝练且直接的答案。
注意: Swift 也提供恒等 === 和不恒等 !== 这两个比较符来判断两个对象是否引用同一个 对象实例。更多细节在 类与结构。
Hello World 对于每一个开发者来说都不陌生，因为在我们学习任何一个语言或框架的时候，都会有一个Hello World的案例来帮助我们快速入门。
1.定义：3个重载方法，求2个，3个，4个数的平均数。 代码实现： package StudentJavaSEday05; /** * 定义3个重载方法，求2个，3个，4个数的平均数 * @aut
最近确实课程太多，实在对不起诸位读者，好消息是，业务架构工作坊越来越多，而且覆盖到从战略解析到组件设计的各个环节，行业也包括金融、建筑、制造等，还有几个领域的课程预定中，我争取积累更多的思路和实践，为大家更新《企业级业务架构设计：方法论与实践》的第二版，也持续更新自己的课程，对得住各位的支持。
异常（EXCEPTION）处理是用来处理正常执行过程中未预料到的事件，包括程序块的异常处理、预定义的错误和自定义错误。如果PL/SQL程序块一旦产生异常，而程序并没有指出如何处理，那么程序就会自动终止运行。
今天我知乎的时间线上反复出现了一个流毒甚广的帖子：「应该如何理解Erlang的“就让它崩溃”思想？」，十几个不懂装懂的回答，赞竟然都不少。 严格意义上来说，我之于 erlang，也是个半吊子，到目前为止，还没有写过真正的在生产环境中使用的 erlang 代码。不过我倒是写了两千行在生产环境中使用的 elixir 代码，还有几千行将要被应用在生产环境中，所以自认为对 elixir 算是略懂一二。由于在 VM 层面和语言核心层面，elixir 和 erlang 一脉相承，所以我也对 let it crash 也
他说对不起，说他是乱出的，他可不是乱出的啊，分明是有备而来，先是一个动态规划，再是一个二分答案，最后还搞个博弈论，这好吗？这不好！算法要以和为贵，不要搞窝里斗，谢谢朋友们！
我肯定你听说过 Duolingo ：一款流行的语言学习应用，可以通过游戏来练习一门新语言。它因其新颖的外语教学方式而广受欢迎。其概念很简单：每天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
==========================================================================================================今天是2015.4.26……
定义数组 B(s_1s_2…s_k) 。对于 B_i 当存在 j 满足 j<is_j=s_i 时有 i-max(j) ，否则为0。给定串 S ，求 S 每个后缀的 B 函数的字典序
时间，可承诺日期 “什么时候卖”，也很复杂，库存里有没有货，能不能满足交期，如果没货，什么时候可以有货。 订单处理过程中，系统自动进行产品可用量检查，系统根据可用量检查结果、生产情况及采购情况等自动建议交货计划。 CRAD = Customer Requested Arrival Date客户需求日期 Schedule line date商品到达日期 如果客户下单的时候，要求1周后能收货，这个时候你告诉客户“对不起，我不知道1周后，能不能收到货，也许能，也许不能”，这显然是不可接受的，这个时候正确的答案应该
机器之心报道 编辑：王强、杜伟 如今的人工智能圈，ChatGPT 等 AI 聊天机器人火的一塌糊涂，甚至让 Stack Overflow 访问量暴跌。那么这些 AI 聊天机器人背后的技术以及异同点有哪些呢？本文作者探索并试图回答这些问题。 随着 ChatGPT 的出现以及随之而来的广泛讨论，RLHF、SFT、IFT、CoT 等晦涩的缩略词出现在公众面前，这都归功于 ChatGPT 的成功。这些晦涩的缩略词是什么？为什么它们如此重要？本文作者查阅了所有关于这些主题的重要论文，进行了分类总结。 ChatGPT
有没有办法在几秒钟内获得当天的当前时间？ 注意我问的是当天的时间，而不是UTC时间。
在面试中，考官往往喜欢基础扎实的面试者，而函数相关的考点，往往是大家容易忽视的一个点，今天冷月就来帮各位小伙伴们梳理一下，在面试中函数相关的注意点。
检索增强生成(Retrieval Augmented Generation，RAG)结合了检索 (Retrieval) 和生成 (Generation) 两个过程，旨在提高机器生成文本的相关性、准确性和多样性。RAG通过在生成文本输出之前先检索大量相关信息，然后将这些检索到的信息作为上下文输入到一个生成模型中，从而缓解了幻觉问题。
0x00 前言 最近DeDeCMS爆出来一个前台任意用户密码重置漏洞，由于前台resetpassword.php中对接受的safequestion参数类型比较不够严格，遭受弱类型攻击。借此，总结一下p
我们可以把count++理解一个表达式，是有返回值的，它的返回值就是count自加前的值，Java对自加是这样处理的：
空指针是指不指向任何有效内存地址的指针，在C语言中用NULL来表示。NULL是一个预定义的宏，它的值通常为0或者((void *)0)。
现在全社会，恨不得每个犄角旮旯都在讨论一个高大上的名词：人工智能（Artificial Intelligence, AI）。如果你不随大流，瞎掰扯几句，人都会用看待手握保温杯的中年大叔的眼光，鄙视死你！ Hold on，这种感觉似曾相识啊！N年前的商业智能（Business Intelligence, BI），然后的机器学习，到最近的大数据。好像都是这个感觉啊。就在过去的一两年里，你要是不跟人瞎扯几句大（嘴巴长大）——数据，会被鄙视死！你要再加一句：我是统计学教授，顿时会把人笑得人仰马翻：“统计学，就是
本文介绍了Windows环境下利用代码注入技术进行“钓鱼”攻击的方法。攻击者通过构建特殊的输入数据，并利用某些安全软件的漏洞进行攻击，从而获取用户的账号密码等信息。文章还介绍了如何通过修改EIP值来绕过某些安全软件的检测机制，以及通过代码注入技术在用户进程中进行钓鱼攻击的方法。
hello world-1 hello world-2 hello world-3
聊天机器人已经逐渐成为许多组织用于各种目的的常见且有价值的工具。它们在不同行业中有着众多应用，例如为客户提供个性化的产品推荐，为客户提供全天候的客户支持以解决查询问题，协助客户预订等等。
切片（slice）是 Python 中一种很有特色的特性，在正式开始之前，我们先来复习一下关于切片的知识吧。
Go error是一个普通的接口，通过该接口得到一个普通的值。（当然也不太普通一点是error的首字母是小写的，但是我们仍然可以在外部使用它。）
学习人工智能（AI）到底会如何影响我们个人生活和工作的各个方面？ 利用人工智能技术的不同应用到底有哪些？ 决策因素和具有典型应用、限制、考量因素和数据源的AI工具？ 理解资助、特许和管理对AI和认知计算倡议到底有多重要？ AI被赋予了人类知识。相关机构需要为AI制定怎样的策略和基础性数据结构使其能够管理知识？ 本文将对以上问题一一做出解答。 编译 | AI100 来源 | IEEE Software 各种形态和规模的供应商——从资金充裕的初创企业到知名的软件品牌，都纷纷加入到宣传人工智能（AI）
工作中与前端的数据交换使用的协议是json+protobuf，主要是用protobuf。
在HTTP协议进行通信的过程中，HTTP协议定义了基本认证过程以允许HTTP服务器对WEB浏览器进行用户身份证的方法，当一个客户端向HTTP服务 器进行数据请求时，如果客户端未被认证，则HTTP服务器将通过基本认证过程对客户端的用户名及密码进行验证，以决定用户是否合法。客户端在接收到HTTP服务器的身份认证要求后，会提示用户输入用户名及密码，然后将用户名及密码以BASE64加密，加密后的密文将附加于请求信息中， 如当用户名为anjuta，密码为：123456时，客户端将用户名和密码用“：”合并，并将合并后的字符串用BASE64加密为密文，并于每次请求数据时，将密文附加于请求头（Request Header）中。HTTP服务器在每次收到请求包后，根据协议取得客户端附加的用户信息（BASE64加密的用户名和密码），解开请求包，对用户名及密码进行验证，如果用 户名及密码正确，则根据客户端请求，返回客户端所需要的数据;否则，返回错误代码或重新要求客户端提供用户名及密码。
某个特定的类加载器在接到加载类的请求时，首先将加载任务委托给父类加载器，依次递归，如果父类加载器可以完成类加载任务，就成功返回；只有父类加载器无法完成此加载任务时，才自己去加载。
什么是正则表达式？ 正则表达式也叫做匹配模式(Pattern)，它由一组具有特定含义的字符串组成，通常用于匹配和替换文本。 在JavaScript脚本中，利用正则表达式可以很容易的实现文本字符串的检测、替换等功能。 正则表达式是字符串，它定义了一个用来搜索匹配字符串的模式。定义模式：/表达式/ JavaScript脚本语言中引入正则表达式主要作用： 验证字符串格式 查找字符串 替换文本 创建方式： 1、采用RegExp对象的显式构造函数构造 var regObj = ne
出于好奇，我最近开始接触一些 Go 的代码。我之前对它有一些了解，但是从来没有尝试去写（没有需求）。但是现在我们团队选择使用 Go 来开发一个项目，所以我觉得这是一个获得实际经验的好机会。 到目前为止，关于这门语言我已经学习了很长时间。在这个博文的末尾，我会写更多关于 Go 的干货。 社区实际上并不那么令人愉快，特别是那些因为它的简单性而主张使用 Go 的人。似乎简单已经成为 Go 社区中的一个流行语，许多人反复重复提到这点，却没有给出太多实际的想法。 这对我来说似乎很不幸，因为在我看来，Go 是一个“极其
如果在男友的衣柜中发现了其他女人的内衣，你一定认为这个没良心的家伙出轨了，对不起你了，瞬间，你已经想出来N种对策——马上跳楼？不，我先去砍了他！哦，不！我得先砍了她再砍了他！不，我还是... 小编已经
根据final的知识我们知道final int localvariable = 5;是永远不变的，
程序结构 程序三种结构 顺序 循环 分支 分支结构 分支结构基本语法 if 条件表达式 语句一 语句二 语句三 ...... 条件表达式就是计算结果必须为布尔值的表达式 表达式后面的冒号不能少 注意if后面出现的语句，如果属于if语句块，则必须同一缩进等级 条件表达式结果为True执行if后面的缩进的语句块 # if 语句联系 # 如果你们都给我钱，我就发财了 a = " " # 字符串的真假： # 只有空字符串为Fa
ChatGPT刚出来的时候，很多人说OpenAi这次将谷歌打得措手不及，对于这个观点，我并不赞同。我一直认为谷歌的AI水平应该是业界的领头大哥，不是因为我是谷粉，而是因为我追论文。Zeta Alpha调查的2020至2022年AI领域的论文， 谷歌在论文总数和引用率两个很重要指标上都是第一，领头大哥的印象是有数据支持。
这两行代码首先导入了make_server函数和自定义的load_html、load_template函数，以便后续使用。
对于整个现在求职来讲，包括工作来讲，掌握Restful架构的思想还是很重要的，一切都是资源操作。
在开始之前首先给大家道个歉，由于前段时间身边发生了很多事，好久没有更新了，对给大家带来的不方便，我想给大家说一声对不起。以后小小白一定
为什么要用T而不是其它字母？事实上是可以任意字符串（如Result< something >），但是为了显得专业，一般约定几个大写字母在不同场景使用。
在讲诉条件语句之前，需要先补充语句块的知识。语句块并非一种语句，它是在条件为真时执行一次或执行多次的一组语句，在代码前放置空格缩进即可创建语句块。它类似于C、C++、Java等语言的大括号（{ }）来表示一个语句块的开始和结束。
HTML+CSS 移动端中1px的边框如何实现 2016.07.04~2016.07.08 核心概念： viewport、CSS3属性 参考答案： 一、通过设置viewport方式来兼容 目前这种兼容方案相对比较完美，手淘首页就是采用这种方案。 在devicePixelRatio = 2 时，输出viewport <meta name="viewport" content="initial-scale=0.5, maximum-scale=0.5, minimum-scale=0.5, user-sca
我创建了以下代码来查找文件中的行数，但是我不知道如何删除特定的行号。我是新来的python – 所以如果有一个更简单的方法 – 请告诉我。
GCC 会为不同 CPU 架构预定义宏，如 __x86_64__ 代表Intel 64位CPU， __aarch64__代表 ARM64。 网上已经有文档对 GCC 为 CPU 的预定义宏进行了总结。
流程图用于通过可视媒体阐明决策过程。设计需要对整个系统有完整的了解，因此也需要人的专业知识。问题是：“就流程的复杂性而言，是否可以自动创建流程图以使其设计更快，更便宜且更具可扩展性？” 答案就是决策树！
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”。 核心观点 本文将公司主营产品分项为预定义概念的 HIST 模型作为实验组，每只股票可对应多个预定义概念；将行业分类作为预定义概念的 HIST模型作为对照组，每只股票只对应一个预定义概念。 在实测时补充加入了预定义概念 po
树形结构在软件中随处可见，比如操作系统中的目录结构，公司组织结构等等，如何运用面向对象的方式来处理这种树形结构是组合模式需要解决的问题。组合模式通过一种巧妙的设计方案来使得用户可以一致性地处理整个树形结构或者树形结构的一部分，也可以一致地处理树形结构中的叶子节点（不包含子节点的节点）和容器节点（包含子节点的节点），本次我们就将学习一下用来处理树形结构的组合模式。
主从复制模型，数据更新符合顺序性原则，即若同一字段有多个更新，则最后一个写操作将决定该字段最终值。
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
今天我们介绍由蒙特利尔大学MILA - Quebec人工智能机构的Yu Song发表在arXiv上的工作，该工作提出了MatSci-NLP，用于评估自然语言处理（NLP）模型在材料科学文本上的性能的自然语言基准。该工作从公开可用的材料科学文本数据构建基准，以涵盖七个不同的NLP任务，包括传统的NLP任务（如命名实体识别和关系分类）以及特定于材料科学的NLP任务（如合成动作检索以及涉及创建材料的合成程序）。研究了在不同科学文本语料库上预训练的基于BERT的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。在低资源训练设置下的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型优于在一般文本上训练的BERT。此外，该工作提出了一种统一的文本到模式的MatSci-NLP多任务学习方法，并将其性能与专门针对材料科学期刊进行预训练的模型MatBERT进行了比较。在对不同训练方法的分析中，发现提出的受问答启发的文本到图式方法始终优于单任务和多任务NLP微调方法。
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