Vue框架在前端开发中应用广泛，当一个多人开发的Vue项目经过长期维护之后往往会沉淀出很多的公共组件，这个时候经常会出现一个人 开发了一个组件而其他维护者或新接手的人却不知道这个组件是做什么的、该怎么用，还必须得再去翻看源码，或者压根就没注意到这个组件 的存在导致重复开发。这个时候就非常需要维护对应的组件文档来保障不同开发者之间良好的协作关系了。
同行评审或论坛的最大问题是网站上大量可用信息。很多时候对与他们一直在搜索的内容无关的评论数量感到沮丧。以Reddit为例，主页上有很多帖子。所有的信息杂乱都很难跟踪。
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。由于80%的企业数据是非结构化的，因此IDA可以跨行业和业务功能提供切实的好处，例如改善遵从性和风险管理、提高内部运营效率和增强业务流程。
人体姿态骨架图 (skeleton) 用图形格式表示人的动作。本质上，它是一组坐标，连接起来可以描述人的姿势。骨架中的每个坐标都被称为这个图的部件（或关节、关键点）。我们称两个部件之间的有效连接为对（pair，或肢）。但是要注意的是，并非所有部件组合 都能产生有效的对。下图是一个人体姿态骨架图的示例。
作者丨崔万云 学校丨复旦大学博士 研究方向丨问答系统，知识图谱 领域问答的基础在于领域知识图谱。对于特定领域，其高质量、结构化的知识往往是不存在，或者是极少的。本章希望从一般文本描述中抽取富含知识的句子，并将其结构化，作为问答系统的知识源。特别的，对于不同的领域，其“知识”的含义是不一样的。有些数据对于某一领域是关键知识，而对于另一领域则可能毫无意义。传统的知识提取方法没有考虑具体领域特征。 本章提出了领域相关的富含知识的句子提取方法，DAKSE。DAKSE 从领域问答语料库和特定领域的纯文本文档中学习富
随着互联网时代的迅速发展，社交网络平台已经成为人们向全世界传达情感的重要手段。有些人使用文本内容、图片、音频和视频来表达他们的观点。另一方面，通过基于 Web 的网络媒体进行的文本通信有点让人不知所措。由于社交媒体平台，互联网上每一秒都会产生大量的非结构化数据。数据的处理速度必须与生成的数据一样快，这样才能够及时理解人类心理，并且可以使用文本情感分析来完成。它评估作者对一个项目、行政机构、个人或地点的态度是消极的、积极的还是中立的。在某些应用中，不仅需要情绪分析，而且还需要进行情绪检测，这可以精确地确定个人的情绪/心理状态。「本文提供了对情感分析水平、各种情感模型以及情感分析和文本情感检测过程的理解；最后，本文讨论了情绪和情感分析过程中面临的挑战」。
今天这篇文章是今年最后一篇文章了，因此也是一篇非常有用的技术文章，你可以现在只了解一下并进行收藏，等你需要用到的时候再拿出来看一看，这样就好了。
视觉 AI 作为一个已经发展成熟的技术领域，具有丰富的应用场景和商业化价值，全球 40% 的 AI 企业都集中在视觉 AI 领域。近年来，视觉 AI 除了在智能手机、智能汽车、智慧安防等典型行业中发挥重要作用外，更全面渗入细分的实体行业，催生了如车站人脸实名认证、人脸支付、小区人脸门禁管理、酒店自助人脸实名登记等视觉 AI 的应用。
本文探讨了大型语言模型（LLM）（特别是 GPT-3.5-turbo）的应用，以从 Internet 请求评论（RFC）文档中提取规范并自动理解网络协议。LLM在理解医学和法律等专业领域文本上已经有了长足应用，本文研究了它们在自动理解 RFC 方面的潜力。该团队开发了一个从RFC中提取图工件的工具-- RuminMiner。然后将提取的工件与自然语言文本耦合，使用 GPT-turbo 3.5（chatGPT）提取协议自动机，并给出提取结果。
Git是一个版本管理控制系统（缩写VCS），它可以在任何时间点，将文档的状态作为更新记录保存起来，也可以在任何时间点，将更新记录恢复回来。
java编译器为每个类生成一个字节码文件，且文件名与类名相同，这就会带来一个问题：同名的类会发生冲突。
文 / Peggy Chi，高级研究员，Irfan Essa，高级工程师，Google研究院
【导读】本文是Oguejiofor Chibueze于1月25日发布的一篇实用向博文，详细介绍了如何将主题模型应用于法律部门。文章中，作者分析了律师在浏览大量的法律文件的时候可以通过文档摘要进行快速了
ChemDataExtractor是一种从科学文档中自动提取化学信息的工具。给它一篇期刊文章，它将从文本中提取化学名称、属性和光谱，以便将它们导入数据库或电子表格。
在计算机中，图片以有序的多维矩阵进行存储，按颜色分为灰度图片用二维数组存储图片的像素值，和彩色图片用三维数组存储图片的三个通道颜色的像素值。
来源 | github 【磐创AI导读】：本系列文章为大家介绍了如何使用特定领域的文档构建知识图谱。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉元素，但LayOutLM模型的出现改变了这一局面。
今天我要谈谈 Deep Fake ?，我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 AI 生成的假视频正变得越来越普遍（并且越来越像
来源：DeepHub IMBA 本文约1000字，建议阅读5分钟 看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 今天我要谈谈 Deep Fake，我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 AI 生成的假视频正变得越来越普遍（并且越来越像真的）并且最近一段时间出现了许多应用程序，这就是我们应该担心的原因。但是我们这里只讨论这种技术。 Deep Fake 包括以下步骤来制作换脸视频： 首先，两人的数千张面部照片将通过一种称为编码器的人
在本篇技术博客中，猫头虎博主将带领大家探索如何高效从HTML中提取表格数据并保存至Excel文件的技巧。无论你是数据分析师、开发者，还是对数据抓取感兴趣的技术爱好者，这篇文章都将为你提供宝贵的知识和实用的代码案例。通过本文，你将学会使用Python语言及其强大的库如BeautifulSoup和Pandas来完成这一任务。本文内容涵盖HTML解析、数据提取、数据处理以及Excel文件的生成，旨在帮助读者轻松掌握从网页提取信息到数据持久化的完整流程。本文将成为你数据处理工作中的得力助手，快速从网页抓取数据再也不是问题。
有很多时候你会想用Python从PDF中提取数据，然后将其导出成其他格式。不幸的是，并没有多少Python包可以很好的执行这部分工作。在这篇贴子中，我们将探讨多个不同的Python包，并学习如何从PDF中提取某些图片。尽管在Python中没有一个完整的解决方案，你还是应该能够运用这里的技能开始上手。提取出想要的数据之后，我们还将研究如何将数据导出成其他格式。
目前为止，在大数据领域当中的投资已经越来越热，而且做得公司越来越多。有多少公司到底真正使用的是大数据？我相信几乎没有太多。 大数据在美国金融当中最直接的场景，就是所谓的信用评估体系。美国的信用体系评估
计算机非常擅长使用结构化数据，例如电子表格和数据库表。但是我们人类通常用文字交流，而不是使用电子表格来交流。这对计算机来说不是一件好事。
文本摘要是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，其核心目的是提取文本中的关键信息，生成简短、凝练的内容摘要。这不仅有助于用户快速获取信息，还能有效地组织和归纳大量的文本数据。
【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域，从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据，以便计算机理解。本文用通俗易懂的语言深入浅出的介绍了自然语言处理，并用Python实现了几个非常有趣的实例。
导读：在这篇文章中，我们将介绍如何利用计算机视觉和深度学习技术构建一个性能优异的C位检测器，从而快速准确地在一群人中发现真正站C位的那个最重要的人。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导语：大数据到底在金融当中有什么用处？在美国是怎样被使用的？为什么错误的信息也是有用的？怎样处理大数据中的因果或者关联？大数据与立法之间有什么关系？ 作者：顾凌云,Turbo Financial Group首席风险官 摘自：创业邦 目前为止，在大数据领域当中的投资已经越来越热，而且做得公司越来越多。有多少公司到底真正使用的是大数据？我相信几乎没有太多。 大数据在美国金融当中最直接的场景，就是所谓的信用评估体系。美国的信用体系评估很简单，就几样东西：债务历史、债务、信用历史
作者简介：李翔，国内某互联网大厂AI民工，前携程酒店图像技术负责人，计算机视觉和深度学习重度爱好者。
数据总是巨大的，任何行业都必须存储这些“数据”，因为它带有巨大的信息，从而导致他们的战略规划。正如人们需要房子感到安全一样，数据也必须得到保障。这个数据主页在技术上称为数据仓库。
C位是近年网络上一个比较热门的词，最早来源于DOTA等游戏领域，是核心位置（Carry位）的简称，代表的是能够在游戏前中期打钱发育并在游戏后期带领队伍力挽狂澜的角色。现在C位一词逐渐扩大到了娱乐圈乃至我们的生活中，在社交、表演、比赛以及各种日常活动场景中，只要当某一个人在人群中处于中心位置，即最重要的人，大家便称呼他是C位（Center位）。
Claude 是 Anthropic 公司创建的文本聊天机器人。该公司由 OpenAI 前成员创立。Claude 最近在 95 个国家/地区推出。此前，它仅在美国和英国提供。
ArcGIS Pro 近期更新了三个非常好的教程，每个都展示了 ArcGIS Pro 强大的地理信息系统（GIS）功能。下面是这些教程的介绍，它们不仅各具特色，还非常实用。
在平时和其他大佬交流时，总会出现这么些话，“抓个包看看就知道哪出问题了”，“抓流量啊，payload都在里面”，“这数据流怎么这么奇怪”。这里出现的名词，都是差不多的意思吗？packet,frame,flow,session区别是什么，你真的分的清楚吗？
可解释人工智能 (XAI) 致力于开发对人类（包括用户、开发人员、政策制定者和审计人员）来说本质上更容易理解的人工智能模型。神经符号计算 (NSC) 处理将子符号学习算法与符号推理方法相结合。因此，我们可以断言神经符号计算是可解释人工智能下的一个子领域。NSC 也是最适用的方法之一，因为它依赖于结合现有的方法和模型。
在今天的信息时代，数据无处不在，从网络爬虫到数据挖掘，从文本处理到数据分析，我们时常需要从结构化文档中提取有用的信息。XPath 是一门强大的查询语言，它可以在 XML 与 HTML 等文档中定位特定的元素与数据。而在 Python 中，lxml 模块为我们提供了一种高效解析 XML 与 HTML 的工具，让我们能够轻松地利用 XPath 进行数据提取与处理。
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料，还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章，以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
个人的年收入是由多种因素造成的。从直观上看，它受个体的教育程度、年龄、性别、职业等因素的影响这些数据是。这些数据由Ronny Kohavi和Barry Becker(数据挖掘和可视化，Silicon Graphics)从美国某地区1994年的人口普查局数据库中提取的。可以用此数据集来进行收入的预测，预测任务是确定一个人的年收入是否超过5万美元。
摘要：我们展示了一个方法来产出长文稿的抽象摘要……（以下省略200字）…注：以上的摘要都不是作者自己写的，而是用本论文里描述的模型生成的 。
根据http://lucene.apache.org/java/docs/index.html定义：
上一篇博文，笔者相当于了解了Lucene是干嘛的，然后写了个hello World增进下对Lucene的感觉。个人觉得，学习一个新的东西时，首先从demo入手，能增加你对这个技术的兴趣，然后慢慢的深入其中的原理，就会有种拨开乌云见明月的感觉。当然，有的人喜欢从原理入手，这个见仁见智。总结来说，不管从哪里入手，对一门新的技术而言总归要知道其所有然
一个人走路的样子很能说明人在特定时刻的感受。例如，当你感到压抑或沮丧时，相比感到心满意足时，走路的时候更可能耷拉着肩膀。
《Deep web data extraction based on visual information processing》
scrapy是一个python爬虫架构，非常适合做一些大型爬虫项目，并且开发者利用这个架构，可以用不关注一些细节问题，现在爬虫的架构还是很多的，作为元老级别的scrapy依然是一个受到多方关注的技术。
【新智元导读】第 56 届计算语言学协会年会ACL 2018 将于当地时间7 月15-20 日在澳大利亚墨尔本举办。腾讯AI Lab 今年共有 5 篇论文入选，涉及到神经机器翻译、情感分类和自动评论等研究方向。
根据http://lucene.apache.org/java/docs/index.html 定义：
目前 ChatGPT 主要有两款 PDF 对话插件，一个是 AskYourPDF 一个是 ChatWithPDF（需 ChatGPT Plus），他们都可以实现给一个公共的PDF 链接，然后进行持续对话，对读论文，阅读 PDF 格式的文档非常有用。
命名实体识别（NER）是一种自然语言处理技术，用于在给定的文本内容中提取适当的实体，并将提取的实体分类到预定义的类别下。简单来说，NER 是一种用于从给定文本中提取诸如人名、地名、公司名称等实体的技术。在信息检索方面，NER 有其自身的重要性。
我相信大多数人都遇到过命名实体识别(NER)。NER是一种基本的自然语言处理(NLP)任务，具有广泛的用例。本文不是关于NER的，而是关于一个与NER密切相关的NLP任务。
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