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上一回，我们的主人公小A初次亮相，凭借基础的前后端理解，从技术实现的层面为我们剖析了微信扫码登录的几秒钟里，到底发生了什么。可能很多人因此会好奇，小A到底是做什么的呢？为什么能够弄懂这些原理呢？
就像读书时不擅长写作一样，写一篇规定字数的文章时，即使绞尽脑汁已经表达完毕，却还是凑不够字数。
参加工作时间久一点的工程师应该有这样一个体会：自己平时代码写得再多再好，可一旦要用文档去描述或者表达某一个事情或者问题时，都感觉非常困难，无从下手，不知道自己该写什么不该写什么；或者费了九牛二虎之力写出来的东西没法满足要求，需要再三去修改调整。这其中的主要原因我归纳有两点：
HanLP中的基于神经网络的高性能依存句法分析器参考的是14年Chen&Manning的论文（A Fast and Accurate Dependency Parser using Neural Networks），这里还有一个发在了Github的实现程序，其实现语言为Python。除此之外，你还可以参考ljj123zz 的CSDN 一篇博客：blog.csdn.net/ljj123zz/article/details/78834838
上篇 例子 3 个语言分析的基本任务：分词，词性标注，命名实体识别，接下来一起总结下另 3 个基本任务：依存句法分析，语义角色标注，语义依存分析，它们是 NLP 非常重要的任务，为问答系统等提供技术支撑。
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点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
先用C++编写一个加法程序 #include <iostream> using namespace std; int add(int a, int b) { return a + b; } int main() { int x = 5, y = 10; int z = add(5, 10); cout << "x = " << x << endl; cout << "y = " << y << endl; cout << "x + y = " << z <<
常用缩写 prep = 介词；前置词,preposition的缩写 pron = 代词,pronoun的缩写 n = 名词,noun的缩写 v = 动词,兼指及物动词和不及物动词,verb的缩写 conj = 连接词 ,conjunction的缩写 s = 主语 sc = 主语补语 o = 宾语 oc = 宾语补语 vi = 不及物动词,intransitive verb的缩写 vt = 及物动词,transitive verb的缩写 aux.v = 助动词 ,auxiliary的缩写 a = 形容词,a
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
It is true that many people neglect environmental problem.
众所周知，编程离不开数学和逻辑。诚然，很多程序员数学能力并不强，也没有系统的逻辑能力。但是，他们在无意识中，日常工作中，有意无意的就在使用逻辑和数学，并将它们运用于代码中。先看看下面几个例子：
我们关注一个公众号，必然是从中收获了一些对自己有价值的东西，而读者的关注和分享点赞又会提高曝光量鼓励作者继续高质量输出。
基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题，所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是三元组：
刚开始写作SCI时，很多人会产生抗拒心理。每个读研读博的人都要过这一关。那么，如何才能跨越障碍呢？
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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 整理 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 编程语言本身没有优劣之分，但是随着技术的演进，其使用率也会存在巨大差异。当下，在 TIOBE 3 月编程语言榜单发布之际，我们也将透过编程语言排名的变化看其背后的领域发展！ Go 闯进 Top 10 本月榜单中，最让人感到惊喜的是，Go 语言以 1.24% 的占比进入了 TIOBE 榜单的 Top 10，工程师们似乎都很喜欢 Go 编程语言。 事实上，这一次并不是 Go 语言最巅峰的时刻
神经网络学习笔记-04-循环神经网络算法解释 本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 门控循环单元 - GRUs (Gated Recurrent Units) 先看看计算公式： 计算公式的理解 首先，我们有一个单词集合，包含了常用的单词和标点符号。 这个单词集合，在训练前就已经确定了。因此：单词量在训练和预测的过程中是固定的。比如：8000。 我们想象现在正在学习需要句子，用来自动生成有一定含义的语句。 在训练的过程中，会建立
任何程序员都能写出机器可以阅读的代码，但只有好的程序员才能写出人可以阅读的代码。这句话道出了要写出容易阅读的代码的困难。但是这些困难到底是什么，我们应该如何认识它，正是本文想要探索的问题。
对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。
小孩子刚刚开始学说话的时候，常常是一个字一个字地开始学，比如学说“饺子”，对他/她来讲，似乎有点难度，大人也聪明，于是就简化了，用“饺饺”来代替，其实就是让孩子学会一个字就能表达。当然，从教育学的角度，有人不赞成这种方法。这个此处不讨论了。如果对比学习编程，就好像是前面已经学习过的那些各种类型的数据（对应这自然语言中的单个字、词），要表达一个完整的意思，或者让计算机完成一个事情（动作），不得不通过一句话，这句话就是语句，它是按照一定规则组织起来的。自然语言中的一句话，按照主谓宾的语法方式组织，计算机编程中的语句，也是按照一定的语法要求进行组织。
在上一篇中，我们实现了对减法的支持，并且介绍了语法图。针对简单的语法进行描述，用语法图描述当然是没问题的。但是针对一些复杂的语法进行描述，如果每个部分都通过语法图来描述就显得有些繁琐了。这篇我们先介绍另一种描述语法的方式，并进一步介绍一些关于语法分析的知识。
步骤如下： 1 实体识别NER（对专业实体进行分类标记，训练数据，从文中中实现自动抽取专业实体）：https://www.jianshu.com/p/68b999d9e552 关键技术：
选自arxiv.org 机器之心编译 参与：李亚洲、吴攀 知识表示学习的思想（TransE）已经被成功应用于视觉关系提取（Visual Relation Extraction），提交 CVPR 2017 的新论文《Visual Translation Embedding Network for Visual Relation Detection》提出的 VTransE 方法是在这方面所迈出的重要一步。清华大学计算机系助理研究员刘知远对此评论说：「视觉关系和语义关系既有重叠又有互补，未来会有很多有趣的问题值
一份很好的PPT多看看 看到12页，从14页开始讲语义网的合并 https://onedrive.live.com/view.aspx?resid=2AA09E1E02AE7F16!2746&cid
提到知识图谱大家可能并不知道这是个什么东西，因为它在国内的教育之中不太常见，所以在很多人的脑海之中，甚至都没有知识图谱这个词的身影。但如果说到思维导图，相信很多人都知道并且使用过，即是从一个大的分类不断扩散，不断将其缩小范围，从而将各种知识串联起来，形成一个完成的知识体系。而知识图谱和思维导图在某些角度是类似的，它也是将知识进行串联。那么知识图谱究竟是什么呢？
因为midjourney（下文都简称mj）目前只能接受英文提示符，很多人碍于英文水平或者资料收集能力，生成的图片很难达到自己的预期。也有很多人直接把中文段落翻译为英文段落，交给mj去生成，这也是一厢情愿的想法。
论文实现了一个准确快速的依存句法分析器( Dependency Parser)，模型是三层神经网络，解决了三个目前普遍存在的语义分析难题。
regret to do 对要做的事遗憾 regret doing 对做过的事遗憾
自然语言处理横跨：计算机科学、语言学、人工智能等学科，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。
哈工大LTP基本使用-分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别、角色标注 上一节我们讲了LTP的基本使用，接下来我们使用其进行事件抽取。 参考代码：https://github.com/liuhuanyong/EventTriplesExtraction
个人c语言编程风格总结 总结一下我个人的编程风格及这样做的原因吧，其实是为了给实验室写一个统一的C语言编程规范才写的。首先声明，我下面提到的编程规范，是自己给自己定的，不是c语言里面规定的。 一件事情，做成和做好中间可能隔了十万八千里。 同样的，代码的质量也极大程度上反映了编程者的水平高低。为了让大家从学习的开始就养成良好的编程习惯，创作出优质的代码，实验室编辑这个文档，作为大家编程的参考，同时也是对以后编程风格的硬性规定。 对于一个团队来讲，制定统一的编程规范，好处是显而易见的。通常一个项目是由多个成员
好久没上线了，今天记录编程中老掉牙的几个关键术语，一个言简意赅的术语定义包含主谓宾定状补， 我们应从貌似雷同的术语中体会到不同术语的表象行为、侧重点。
在即将于周一举行的全球开发者大会（WWDC）上，苹果公司即将分享一个鲜为人知的成功故事。大约1年前，苹果曾推出新的编程语言Swift，宣称其可帮助开发者更轻松地开发iPhone和Mac应用。开发者们为此欢呼不已。 这种编程语言被称为Swift名副其实。苹果承诺Swift将令编程速度更快，应用也能更快地投入实际应用中。这种应用已经在许多开发者中引发共鸣，他们在Topcoder网站上举行Swift编程挑战赛，目前对Swift感兴趣的开发者已经达到3700人，并有望于今年年底达到2万人。 全球最大问答网站之一St
Semantics (from Ancient Greek: σημαντικός sēmantikós, "significant")[1][a] is the linguistic and philosophical study of meaning in language, programming languages, formal logics, and semiotics. It is concerned with the relationship between signifiers—like words, phrases, signs, and symbols—and what they stand for in reality, their denotation.
最近由于新公司需要招聘运维人员，所以接触了大量应聘者，基本都是85后的年轻人。在他们身上看到年轻的活力，也看到浮躁社会留下的烙印。作为一个奔5的老IT运维人员，真心希望他们少走自己的弯路，能够成就自己的一番事业，所以想对他们说一说心里话。
针对Web开发人员，DBA，程序员，本文介绍了NoSQL数据库的基本概念，不同类型及其特性。
在自然语言中, 以英语为例, 构成句子的最小单元,可以是单词、短语, 这些最小单元称作 词素(lexeme) . 词素具有属性, 比如动词、名词、副词、形容词等, 这些属性决定了语法层面, 其在句子里可充当的成分.
2、C#语言是一种运行在.NET Framework平台之下的一种编程语言。我们用C#语言进行开发程序。他必须基于.NET平台之下进行开发。.NET平台把C#语言翻译成机器语言。以达到计算机可以正确运行我们所写的程序的目的。
大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎层两部分，不同的存储引擎共用一个 Server 层。
数学之美 序章 正如爱因斯坦说：从希腊哲学到现代物理学整个科学史中，不断有人力图把表面上极为复杂的自然现象归结为几个简单的基本概念和关系。 简单性和模块化是软件工程的基石，分布式和容错性是互联网的生命。 第一章：文字和语言vs数字和信息 在香农博士提出的信息论之后，数学和语言才开始有了交集。 我们无法记住所有的文字，通过聚类使得同个文字具有多个意思，但是也带来了歧义，而通过上下文，大多数情况下能去除歧义。 文字不是信息的载体，而非信息本身。使用其他载体也能存储同样意义的信息。 罗塞塔石碑上面记载着埃及历史，
近年来，预训练的语言模型，如 BERT 和 GPT-3，在自然语言处理 (NLP) 中得到了广泛应用。通过对大量文本进行训练，语言模型获得了关于世界的广泛知识，在各种 NLP 基准测试中取得了强劲的表现。
前辈的博客：http://loveunicom.blog.51cto.com/121558/1975095 一名中级运维工程师去面试，最后的是定位在初级工程师》其原因：osi有几层？，Linux启动流程？均不晓得，有些时候就是这些不起眼的小事情整你半天！！！ 最近由于新公司需要招聘运维人员，所以接触了大量应聘者，基本都是85后的年轻人。在他们身上看到年轻的活力，也看到浮躁社会留下的烙印。作为一个奔5的老IT运维人员，真心希望他们少走自己的弯路，能够成就自己的一番事业，所以想对他们说一说心里话。 运维人员与开
12月10日（今日）晚上7:30，博文视点学院特邀IT技术和教育专家、《Java无难事》《VC++深入详解》等畅销书作者孙鑫老师为大家带来一堂【Java进阶之路】公开课，帮助你清楚地了解Java语言，以及Java的进阶之路，避免在学习的道路上走弯路，为你将来从事Java开发，甚至成为Java大牛打下坚实的基础。 如何成为一名合格的Java程序员 12月10日（周四） 19:30 ▲ 扫码进入直播交流群 ▲ 分享大纲 如何学好Java语言 Java Web开发（Servlet/JSP） 框架（Sprin
这一篇文章主要是概述网络协议以及网络协议的分层。首先，我们来思考一个问题，如何让两台计算机甚至多台计算机之间进行通信呢？回答这个问题之前，我们先来想想生活中两个人是如何交流的呢？这个我们都知道，是通过语言，相同的语言（例如：汉语）。只有操着相同语言的两个人才能进行交流，这里的语言就是一种协议。同样的让计算机交流起来也需要通过协议来处理。
本文节选自《语音识别基本法：Kaldi实践与探索》一书！ ---- --正文-- 从起初的一声巨响，到梵音天籁，到耳旁的窃窃私语，到妈妈喊我回家吃饭，总离不开声音。 声音是这个世界存在并运动着的证据。 假设我们已经知道了声音是什么。 我们可以找到很多描述声音的词语，如“抑扬顿挫”“余音绕梁”。 当我们在脑海中搜索这类词语时，描述对象总绕不过这两个：人的声音和物的声音。 人的声音，就是语音；物的声音，多数是指音乐。 这样的选择源于人的先验预期：语音和音乐最可能有意义，有意义的事情人们才会关注。估计不会有人乐
在2015年的首届东莞观音山书画论坛上，中国楹联学会副会长、广东省楹联学会会长邹继海在会上即兴提出一则上联：“观音山上观山水”，书画论坛现场不少人即兴应对下联，在网络上也引来千百人应对，一时热闹非凡，对者众多。历经几年，奖金从一开始的5000元提升到20000元，依然没有征集到合适的下联。2019年中秋节，东莞观音山景区悬赏7万元求下联，至10月31日截稿，遗憾的是，仍未能征得满意的下联。
早期闲聊机器人主要是通过模板实现，也就是规则，比较有代表性的语言是AIML，即人工智能标记语言，是一种基于XML的方言。
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