文本摘要充斥着我们生活的方方面面，往小了说，新闻关键词的提炼是文本摘要；往宽泛看，文本摘要也可以应用在像Google、百度等搜索引擎的结果优化中，真正实现搜索中的“所见即所得”，“Smarter & Faster （Google开源的Textsum人类/机器摘要结果对比） 主流的文本摘要方式 目前主流的文本摘要自动生成有两种方式，一种是抽取式（extractive），另一种是生成式 （abstractive）。 抽取式的摘要目前已经比较成熟，但是抽取质量及内容流畅度均差强人意。伴随着深度学习的研究，生成式摘要的质量和流畅度都有很大的提升，但目前也受到原文本长度过长、抽取内容不佳等的限制。 文本摘要的发展概况 抽取式摘要是一种比较成熟的方案，其中Text rank排序算法以其简洁、高效的特点被工业界广泛运用。 与此同时生成摘要的效果，也常常让我们惊艳。 但文本摘要自动生成依然还有很多难题，比如如果段落太长，那么机器对段落的理解时间就要很长， 而过长的时间会导致机器对段落信息的记忆的损失。
1.2018年全球大事前瞻 自动化和人工智能很可能成为重要主题，会影响到人们驾驶和沟通的方式，而随着商业和个人活动的普遍在线化，隐私和网络安全也将成为热门话题。 4.对话周鸿祎：人工智能时代的攻防战 在谈到创业者与BAT等巨头的竞争时，周鸿祎表示，小公司去搞人工智能的原创算法可能是不现实的，但这波人工智能浪潮最大的机遇恰恰就是大家的算法都差不多。 中关村人工智能科技园由中关村京西建设发展有限公司负责 7.云计算赋能人工智能 BAT抢滩千亿级市场 人工智能带来了巨大的市场空间。数据显示，全球人工智能产业将高速发展。 也就是说，人工智能正在成为推动社会发展的一种不可或缺的基础资源。各行各业都会实现“AI+”，很多行业都具备人工智能技术的应用落地和商业化前景。这也让云服务商加快了云计算与人工智能融合的脚步。 国内公有云市场上的前三名——阿里云、腾讯云、金山云均已公布了各自在人工智能领域上的最新进展。 8.人工智能、共享经济、新零售……2017那些猪都能上天的创业风口现在怎么样了？
今天明月给大家讲解一下 WordPress 文章的“摘要”，可能很多站长从来就没有重视过文章的“摘要”，甚至很多站长们都说不清这个“摘要”有什么作用以及如何运用，其实“摘要”在 SEO 中有着不可忽视的作用 上图这是谷歌搜索结果展示截图，可以看到非常智能的抓取了跟标题含义比较接近的内容作为“摘要”展示的，这可是人家“人工智能”自动判断组成出来的哦，没有对比就没有伤害呀！真不知道百度李董的自信心从哪里来的？ 关于 WordPress 文章的“摘要”其实有几个容易让大家混淆的概念，明月总结下来就是自动产生摘要和手动指定摘要，下面明月就给大家详细的讲解一下： 自动裁剪摘要 这里所指的“自动”是相对的，不是绝对的 ，在主题设置的“基本设置”里就有下图所示的设置选项： 这里的设置就影响到了自动裁剪摘要的字数了，同时也是在列表页显示的摘要和百度搜索引擎抓取的摘要。 手动指定摘要 其实，无论何种“自动摘要”都无法比拟“手动指定摘要”，因为手动指定摘要的灵活性是最大特点，虽然手动会降低文章发布的效率，但“手动摘要”带来的好处也是其他方式永远不能企及的。
以下是调用指定分类文章列表的一个方法，作者如果有填写文章摘要则直接调用摘要；如果文章摘要忘记写了则自动截取文章内容字数做为摘要。这个方法也适用于调用description标签 <? php if (has_excerpt()) { echo $description = get_the_excerpt(); //文章编辑中的摘要 mb_strimwidth(strip_tags(apply_filters('the_content', $post->post_content)), 0, 170,"……"); //文章编辑中若无摘要 ，自动截取文章内容字数做为摘要，0表示开始的位置，170表示结束的位置 } ? > 这个方法是不是还不错，感兴趣的朋友可以去试试。
/configure make 即可生成新的wsdl2h 2)离线生成头文件,需要事先下载相关的wsdl文件以及依赖的xsd文件，相当的折腾,然后使用wsdl2h生成头文件 3 生成onvif.h头文件之后 将生成的文件放到目录，后面即可调用。 以上工作本质就将WSDL文档描述生成对应的C/C++代码，支持SOAP协议的发送和接收，以及onvif相关接口。 为了防止重复造轮子，笔者整理一套现成的SDK，以便后续快速进行二次开发。 的IP地址，获取媒体RTSP的URL。 因为不同厂家IPC的RTSP的URL不一样，该工具可以自动查找摄像头的RTSP的URL。
读完这篇文章，你将学到 什么是文本摘要 如何从网上提取数据 如何清洗数据 如何搭建直方图 怎么给句子打分 如何抽取最重要的句子/或者做简单摘要 在这之前，我建议大家学习并熟悉以下内容 正则表达式 自然语言处理 网页抽取 什么是文本摘要 文本摘要 是一种缩短文档的过程，这是为了对原始文档的要点进行总结。 摘要的主要思想是找到包含整个集合的“信息”的数据子集。这种技术在今天的工业中被广泛使用。搜索引擎就是一个例子;其他的例子包括文档、图像集合和视频的汇总。 文档摘要试图通过寻找信息最丰富的句子，对整个文档进行有代表性的总结或抽象，而在图像摘要中，系统会找到最具代表性和最重要的(或最显著的)图像来做代表。 图8 如何只抽取分值最高的几个句子 短摘要 步骤6：找出最适合的句子 我利用heapq包来找出了7个最适合的句子来作为维基的这篇ANN文章的摘要。
PyCharm 的激活方式： 直接打开pycharm，选License server激活，输入：http://idea.imsxm.com Tesseract-OCR 使用 修改pytesseract.py tesseract';//此处需要修修改 tesseract_cmd = 'C:/Users/1311311/AppData/Local/Tesseract-OCR/tesseract.exe' //改成你对应的路径 #如果不修改，会报错：FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。
概述 本系列内容为RFC6455 WebSocket协议的中文翻译版。进行相关文档规范的翻译初衷是为了更加深刻的了解WebSocket以及相关内容。 本文主要为WebSocket协议 摘要 文章具体内容较少，后续会陆续更新相关的章节，有兴趣的同学可以持续关注一下。 翻译版包含了部分个人的理解，大部分内容为直译，其他小部分内容可能为意译，适合有兴趣的同学进行了解和学习。如果希望对整个WebSocket协议有具体的了解，建议对照的英文文档进行阅读。 摘要 WebSocket协议能够通过在受控的环境中运行不可信代码的客户端与已选择通信的远端主机基于该不可信代码进行双向交流。 从此文档中提取的代码组件必须包含如第四节所述的法律规定的简化的BSD许可协议文本。
帧 帧，就是影像动画中最小单位的单幅影像画面，相当于电影胶片上的每一格镜头。一帧就是一幅静止的画面，连续的帧就形成动画，如电视图图像等。 一般要求连贯性的话，帧数至少要高于每秒约10至12帧的时候，人眼才会认为是连贯的，此现象叫做“视觉暂留现象”，是由人眼的生物构造决定的。 通过这个现象，早期的无声电影通过手摇驱动，将画面快速播放，就能让人感觉在播放完整连续的视频。 在典型的显示系统中，不管是手机还是电脑，一般都涉及到三个部分： CPU，中央处理器。 所以为了防止这种状况，一般显示系统会加入一个双缓存+垂直同步的概念： 首先，开启垂直同步，就会将GPU的fps限制为和显示器的fps一样。 这样分工明确之后，屏幕只会读取framebuffer的内容，是一帧完整的画面。而CPU/GPU计算的新一帧内容会放到backbuffer中，不会影响到framebuffer的内容。
摘要 MVC经过其1.0和2.0版本的发展，现在已经到了3.0的领军时代，随着技术的不断改进，MVC也越来越成熟。使开发也变得简洁人性化艺术化。 园子里有很多大鸟都对MVC了如指掌，面对问题犹同孙悟空的七十二变一般游刃有余，令人羡慕。大鸟们的著作我们作为菜鸟看了又看，读了又读但是还是对MVC3.0的了解不是很深。 Dependency Injection 的改进 其他新特性 Razor 视图引擎 ASP.NET MVC3 带来了一种新的名为 Razor 的视图引擎，提供了下列优点： Razor 的语法简单且清晰 这允许客户端的验证库自动调用一个你定义在服务器上的自定义的方法来完成只能在服务器上完成的验证逻辑。 脚手架的改进 MVC3 中的脚手架对于主键提供了更好的支持，例如，脚手架的模板不会将主键加入的编辑表单中了。
# du -h test.c 显示test.c文件所占用的磁盘空间 3.dd命令 dd 是 Linux/UNIX 下的一个很实用的命令，作用是用指定大小的块拷贝一个文件，并在拷贝的同一时候进行指定的转换 # ls -al 显示当前文件夹下全部的文件（包含隐藏文件）。 注：-l以及-a表示的是缩写的可选项，假设是–则须要加可选项的全名。比如–help。 能够使用这个命令来确定使用的究竟是哪个文件夹下的命令。 一般以”.gz”、”.z”结尾的文件是用gzip方式进行压缩的，以”.bz2″结尾的文件是用bzip2方式进行压缩的，后缀名中有”tar”字样时表示这是一个压缩文件包。 /linux-2.6.22.6_ok.diff patch命令中最重要的选项是”-pn”：补丁文件里指明了要改动的文件的路径，”-pn”表示忽略路径中第n个斜杠之前的文件夹。
摘要 本文讲解了Python语法的要点，便于入门者学习之用。 2.内容 2.1 基本语法 2.2.1 Python 标识符 在 Python 里，标识符由字母、数字、下划线组成。 Python 中的标识符是区分大小写的。 以下划线开头的标识符是有特殊意义的。 以双下划线开头的 __foo 代表类的私有成员，以双下划线开头和结尾的 foo 代表 Python 里特殊方法专用的标识，如 init() 代表类的构造函数。 以下几个内置的函数可以执行数据类型之间的转换。这些函数返回一个新的对象，表示转换的值。 但是回收不是"立即"的， 由解释器在适当的时机，将垃圾对象占用的内存空间回收。 2.19.7 类的继承 面向对象的编程带来的主要好处之一是代码的重用，实现这种重用的方法之一是通过继承机制。
或者为一份文件提供一份摘要？如你所知，这个过程对我们人类来说是乏味而缓慢的——我们需要阅读整个文档，然后专注于重要的句子，最后，将句子重新写成一个连贯的摘要。 这就是自动摘要可以帮助我们的地方。 机器学习在总结方面取得了长足的进步，但仍有很大的发展空间。通常，机器摘要分为两种类型 摘要提取：如果重要句子出现在原始文件中，提取它。 总结摘要：总结文件中包含的重要观点或事实，不要重复文章里的话。 ：https://arxiv.org/pdf/1908.08345.pdf BERT总结摘要的性能 摘要旨在将文档压缩成较短的版本，同时保留其大部分含义。 总结摘要任务需要语言生成能力来创建包含源文档中没有的新单词和短语的摘要。摘要抽取通常被定义为一个二值分类任务，其标签指示摘要中是否应该包含一个文本范围（通常是一个句子）。 仅适用于CNN/DailyMail数据集 alpha，集束搜索中长度惩罚的alpha值（值越大，惩罚越大） min_length，摘要的最小标记数 max_length，摘要的最大标记数 BERT_Sum_Abs
文本摘要提取的主流算法主要有以下几种：基于统计的方法：这种方法使用统计模型来分析文本，然后提取关键信息。其中，最常用的方法是TF-IDF（词频-逆文档频率）算法和TextRank算法。 基于深度学习的方法：这种方法使用深度学习算法来训练模型，然后使用模型来提取摘要。其中，最常用的方法是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。 基于规则的方法：这种方法使用人工定义的规则来提取摘要。其中，最常用的方法是基于句法结构的方法和基于语义分析的方法。基于图模型的方法：这种方法使用图模型来表示文本中的关系，然后使用图算法来提取摘要。 其中，最常用的方法是基于最小生成树的方法和基于图神经网络的方法。基于强化学习的方法：这种方法使用强化学习算法来训练模型，然后使用模型来提取摘要。 其中，最常用的方法是基于Q-learning的方法和基于策略梯度的方法。基于知识图谱的方法：这种方法使用知识图谱来表示文本中的实体和关系，然后使用图算法来提取摘要。
Soemers, Cameron Browne 摘要：虽然通用游戏(GGP)系统可以促进人工智能(AI)中用于游戏的有用研究，但它们往往在计算上效率低下，并且对特定类别的游戏有些专门化。 ://arxiv.org/abs/1907.00430 作者：Nadisha-Marie Aliman, Leon Kester 摘要：价值比对是人工智能安全研究中一个重要的复杂课题，近年来从不同的角度对其进行了研究 然而，尚未就促进人工智能价值调整的道德效用功能的设计达成最终共识。 摘要：我们讨论了创造人工智能的任何努力的目标，人工智能，并提供了一个可能的替代方案。 Dargazany 摘要：本文介绍了智能机器人与系统控制的新视角。提出并提出的认知模型：记忆、学习和识别(MLR)，旨在弥合机器人、人工智能、认知科学和神经科学之间的差距。
其目的不再是捕获、存储和索引每一事件，而是快速处理每一个观察结果，以便创建当前状态的摘要。处理完成后，事件被删除，不再可访问。 布隆过滤器 布隆过滤器是一种紧凑的数据结构，可以作为一组数据项的摘要。任何计算机科学的数据结构类型都有“字典”，例如数组、链表、哈希表和许多平衡树及其变体。 一些核心的数学运算可以通过数据摘要的思路来解决，例如随机数值线性代数。一个简单的例子是矩阵乘法矩阵: 给定两个大矩阵 A 和 B，找到它们的乘积 AB。 一种数据摘要方法是为A 的每一行和 B 的每一列建立一个降维的数据摘要，提供一个估计。在这个领域中已解决的问题包括了回归。 布隆过滤器有时被认为是“大数据分析”必须掌握的核心技术之一，通常，基于快速数据摘要的技术可以提供不同的折衷。
HTML5：布局类标签 HTML是具有语义化的语言，针对网页的布局，有一类标签代表各种意义的“布局盒子”。 浮动的元素会向左或向右移动，直到它的外边缘碰到父级元素或这个元素之前的另一个浮动元素的边框为止。 特点：1. 相对URL的概念基于网站服务器上的文件目录结构，每个网站都有一个文档根目录，相对URL就是基于这个根目录的HTML文件路径。相对路径中的斜杠/代表文件夹的分割，../表示的是上一级的文件夹。 当html元素具有不同的状态或特征时，伪类可以设定该元素不同状态或特征下的样式效果。 伪类的写法：在常用选择符后面追加一个冒号“：”，然后加上伪类的名称。 常用的伪类： 超级链接的伪类应用： 1. 列表是一种由具有一定规律顺序，排列而成的数据项的集合。 列表常见应用：列表呈现的信息蒸汽只管，适用于有规律可循的区域或栏目板块。 列表的结构：外围的列表区+内部的列表项 列表的类型：1.
答案就在《科学美国人》的一篇名为“The Expert Mind”（专家思维）的文章里： 爱立信提出，重要的并不是经验本身，而是“努力的学习”，也就是要不断地挑战自身能力之外的东西。 ——译者注 所谓套路，就是一系列的招式。这个概念借鉴于武术。 如果你想要看一些编码套路的例子（也就是努力学习和磨练编程技能的方法），SteveYegge的文章里倒是提出了一些不错的建议。 读出色的代码和读糟糕的代码都是有益的，两者都要读，轮流切换。如果你无法感觉出它们之间的区别，可以求助于一位你尊敬的程序员，让他给你展示一下什么是出色的代码、什么是糟糕的代码。 把你读过的代码给别人也看看，问问他们的看法。 5.罗列出你最喜欢的10个编程工具——那些你觉得你用得最多、非有不行的工具。随机挑选其中的一个工具，花一个小时去阅读它的文档。 6.学习多种不同的编程语言，特别是那些与你现在所熟悉的语言有着不同的世界观和编程模型的。 7.了解硬件对软件的影响。
go开发目录未来会产生一些主要的子目录： 1. src 存放源码 2. pkg 编译后生成的文件 3. bin 编译后生产的可执行文件(比如godep命令在安装后就会放在这个目录下) 环境变量添加： export 将$GOPATH/bin加入PATH是为了让一些开源的或者自己安装的go扩展命令(如godep)可以全局使用。 Codis的编译使用了godep，如果没有安装的话就会报godep command not found的错误。 redis2.8.21的定制版redis 这就是我们最终集群部署的时候需要用到的文件，当然跨平台的话主要要交叉编译或者在特定平台下编译，不然可能无法运行。 slot 范围 Codis 采用 Pre-sharding 的技术来实现数据的分片， 默认分成 1024 个 slots (0-1023), 对于每个key来说, 通过以下公式确定所属的 Slot Id
访问对象上不存在的属性 3.2. 打错字... 3.3. 忘记调用函数... 4. Types for Tooling 5. TypeScript compiler(tsc) 5.1. 有一些错误 JS 会给出明确的异常 但是更多的情况是 一些 JS 语法上允许的东西，在业务系统中大概率的是导致bug的原因 3.1. 访问对象上不存在的属性 ? 3.2. 打错字... ? 如果附加 --noEmitOnError 参数，ts 编译报错的时候，将不再输出编译结果。 6.
腾讯云自然语言处理（NLP）深度整合了腾讯内部顶级的 NLP 技术，依托千亿级中文语料累积，提供16项智能文本处理能力，包括智能分词、实体识别、文本纠错、情感分析、文本分类、词向量、关键词提取、自动摘要、智能闲聊、百科知识图谱查询等，满足各行各业的文本智能需求。
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