2021-10-13：单词接龙。字典 wordList 中从单词 beginWord 和 endWord 的 转换序列 是一个按下述规格形成的序列：序列中第一个单词是 beginWord 。...序列中最后一个单词是 endWord 。每次转换只能改变一个字母。转换过程中的中间单词必须是字典 wordList 中的单词。...给你两个单词 beginWord 和 endWord 和一个字典 wordList ，找到从 beginWord 到 endWord 的 最短转换序列 中的 单词数目 。...ladderLength1(start string, to string, list0 []string) int { list0 = append(list0, start) // key : 列表中的单词...，每一个单词都会有记录！
布朗大学(Brown University)的一个研究小组已经使用脑机接口技术从非人类灵长类动物大脑中记录了神经信号，并重建了英语单词。...这项研究的作者之一，布朗大学工程学院(School of Engineering)教授Arto Nurmikko描述说，在该项研究中，研究人员所做的是记录灵长类动物听到的特定单词时，次级听觉皮层中神经兴奋的复杂模式...在这项研究中，两个豌豆大小、带有96通道微电极阵列的植入物记录了神经元的活动，同时猕猴听单个英语单词和猕猴叫声的录音(如上图所示)。...研究人员进行了大规模的神经解码网格搜索，以探索各种因素对从受试者的神经活动重建音频的影响。该网格搜索包括神经解码管道的所有步骤，包括音频表示、神经特征提取、特征/目标预处理和神经解码算法。...下表列举了网格搜索评估的因素。另外，研究者通过描述在较大的音频数据集(17个英语单词)和单个音频样本(训练集中没有包含3个英语单词)上的性能来评估解码器的泛化能力。
因为以前工作的需要，所接触的领域必须在 Google 中才能搜索到相关资源，国内是给屏蔽掉的。从那时开始习惯使用 Google，也不得不说它的确比国内的搜索引擎涉及的面更广，得到的有价值信息更多。...但它也不是没有缺点的，当你搜索一些中文资料时，几乎每一个搜索结果页中都会看到一些相同的网站，比如“无极吧”等类似这些无价值的网站，点进去以后实际内容与你想要的根本不符，这些无价值网站浪费了我们太多的时间...所以就有了如何在搜索结果中屏蔽无价值网站的想法。 在网络上搜索了一下，据说 Google 开始是有这个功能的，但是最后还是去掉了，原因未知。...但 Google 为 Chrome 提供了一款插件 Personal Blocklist 可以实现这个需求，只要在 Chrome 中安装这个插件，并在插件中输入你希望屏蔽的网址，那么在 Google 的搜索结果中就会自动屏蔽这些网站...Github 项目中提供的垃圾网站屏蔽列表来使用：https://github.com/Feiox/useless-websites，这里收录了一些常见的无价值网站、钓鱼网站等，导入后 Google 的搜索结果瞬间就清净了
为了开启这一系列博客，我们想要先描述我们正在解决的问题，并分享一些我们将在后续博客中深入探讨的方法，以此为基础。...此外，此模型对文档查询中每个单独的词的相关性分数求和，而不考虑任何语义知识（同义词、上下文等）。这称为词法搜索（与语义搜索相对）。它的缺点是所谓的词汇不匹配问题，即查询词汇表与文档词汇表略有不同。...BERT 可能是这些模型中最著名的例子 —— 它使用 Masked Word Prediction 在 Wikipedia（2.5B 单词）和 BookCorpus（800M 单词）上进行训练。...为此，我们必须稍微调整模型的架构，然后在大量任务实例上对其进行训练，对于 DPR 来说，这包括匹配从相关文档中获取的相关段落。...我们希望为一系列用户提供工具和指导，包括那些不想自己训练模型以获得搜索带来的一些好处的用户。在本系列的下一篇博客文章中，我们将描述我们将使用的方法和基准套件。
如果你从事SEO行业一段时间了，你是否偶尔会遇到这种情况，网页批量消失，搜索网站标题，完全查询不到结果，甚至输入网址查询都没有结果，那么一定是网站出问题，被搜索引擎降权了。 ...201904111554992695401473.png 那么，网站从搜索引擎消失的原因有哪些呢？ ...，达到上百条： 先不说它的外链作用没有多少，它几乎可以被轻松的识别是付费链接，你值得搜索引擎很抵制人为操控链接。 ...3、频繁的修改网页标题 有的站长喜欢频繁的更改网页标题，如果你每一篇文章都是经常修改标题的话，搜索引擎会认定为你是一个极其不稳定的站点，逐渐会降低排名，时间久了，可能会从索引库删除你的网址。 ...5、服务器不稳定 服务器不稳定是一个最致命的问题，它经常影响蜘蛛对网站进行爬行与索引，长时间的访问不到网站，搜索引擎会降低你站点的质量评级，时间久了，所有页面几乎都会被索引库删除。
从矩阵 V 推断词相似度是不太靠谱的。...然后将段落向量和词向量级联或者求平均得到特征，预测句子中的下一个单词。...doc2vec的过程可以分为2个核心步骤：① 训练模型，在已知的训练数据中得到词向量W, softmax的参数U和b,以及段落向量/句向量D② 推断过程（inference stage），对于新的段落，...ordering: Distributed bag of words）相比上面提到的DM方法，DBOW训练方法是忽略输入的上下文，让模型去预测段落中的随机一个单词。...就是在每次迭代的时候，从文本中采样得到一个窗口，再从这个窗口中随机采样一个单词作为预测任务，让模型去预测，输入就是段落向量。如下所示：图片我们使用 gensim 工具可以快速构建 doc2vec。
delete 删除至行尾 提示: 如果使用 可视模式 已经选中了一段文本, 那么无论使用 d 还是 x, 都可以删除选中文本 删除命令可以和移动命令连用, 以下是常见的组合命令: 命令 作用 dw 从光标位置删除到单词末尾...d0 从光标位置删除到一行的起始位置 d} 从光标位置删除到段落末尾 ndd 从光标位置向下连续删除 n 行 3.6 复制和剪切 vi 中提供有一个 被复制文本的缓冲区 复制 命令会将选中的文字保存在缓冲区...单词快速匹配 命令 功能 * 向后查找当前光标所在单词 # 向前查找当前光标所在单词 在开发中, 通过单词快速匹配, 可以快速看到这个单词在其他位置使用过 3.9 查找并替换 在...搜索指定目录下, 文件名 包含 1 的文件 第三步: 搜索指定目录下,所有以.txt 为扩展名的文件 第四步: 搜索指定目录下, 以数字1开头的文件 2.2实现 : 在指定目录中 根据名称...袋子里取出来 tar 解包命令格式 # 将一个打包后的 分解成 一系列小文件, 分解位置为 当前目录 tar -xvf 打包名.tar # 将一个打包后的 分解成 一系列小文件, 分解位置为 指定目录
Word2Vec 通过使用上下文中的其他单词预测句子中的单词来学习单词向量。在这个框架中，每个词都映射到一个唯一的向量，由矩阵 W 中的一列表示。向量的串联或总和被用作预测句子中下一个词的特征。...还有一种称为 Skip-gram Word2Vec 的架构，其中通过从单个单词预测上下文来学习单词向量。...在Doc2Vec中，训练集中的每个段落都映射到一个唯一的向量，用矩阵D中的一列表示，每个词也映射到一个唯一的向量，用矩阵W中的一列表示。段落向量和词向量分别为平均或连接以预测上下文中的下一个单词。...段落向量在从同一段落生成的所有上下文中共享，但不会跨段落共享。词向量矩阵 W 是跨段落共享的。 段落标记可以被认为是另一个词。它充当记忆，记住当前上下文中缺少的内容。...说明：最近在参加kaggle的NLP比赛，但是NLP的经验还不多，所以准备了这一系列作为知识的补充，如果你想一起比赛或者还有什么好的建议，请直接联系我们。
Talk to Books是一种搜索书籍的全新方式，从句子起步，而不是从作者或主题层面开始。Semantris是一种由机器学习技术支持的单词联想游戏，玩家可以在其中输入与给定提示相关的单词。...例如，这个实验在句子层面上搜索（而不是如同Gmail的智能回复中那样是在段落层面），所以机器认为好的匹配句子，仍可能会是断章取义的结果。...你可能会得到一些你并不想要的书和段落，或者段落被选中的原因并不明显。名声显著的书并不一定居于候选的前列，这个实验只考虑单个句子的匹配度。...Semantris 单词联想游戏Semantris也是由此技术开发的。当你输入一个单词或短语时，游戏会在屏幕上列出所有的单词，根据你输入内容的反应好坏来评分。...Arcade版本中的时间压力（如下所示）会迫使你输入单个单词作为提示。Blocks版本没有时间压力，可以尽情尝试输入短语和句子。你可以试验一下提示究竟可以晦涩难懂到什么程度。
1）搜索搜索引擎推荐谷歌、bing专业搜索（搜狗微信、搜狗知乎、github）2）提问学会正确提问（正确提问方式，是自己先尝试搜索解决不了再问）二、如何搭建高效的学习平台1.使用效率软件如：浏览器结合插件...、截图软件snipaste等等任务一：已下载chrome（已安装插件）完了，这个截图好丑（翻了一下用户手册也没找到解决办法啊）2.学习流程-从思维导图到学习笔记思维导图用的Mindmaster！...为段落之间的空白行添加一个 > 符号。...在要嵌套的段落前添加一个 >> 符号。...代码语法1.要将单词或短语表示为代码，请将其包裹在反引号 (`) 中。eg:哈哈哈2.如果你要表示为代码的单词或短语中包含一个或多个反引号，则可以通过将单词或短语包裹在双反引号()中。
使用 :set incsearch 设置增量搜索，边输入搜索边高亮 /或者?...进行前向或者反向搜索 使用n/N跳转到下一个或者上一个匹配 使用*或者#进行当前单词的前向和后向匹配 vim 快速搜索替换 格式： :[range] s/{pattern}/{string}/[flags...Buffer可视化的分割区域 一个缓冲区可以分割多个窗口，每个窗口也可以打开不同缓冲区 :sp 水平分割 :vs 垂直分割 control+w: 窗口切换 Tab(标签页) 什么是Tab Tab是可以容纳一系列窗口的容器...，一个句子，一个段落 文本对象操作方式 格式： [number][command][text object] number: 表示次数 command: 表示命令，d(delete:删除),...c(change:替换),y(yank:复制) string: 表示替换后的文本 text object: 是要操作的文本对象；比如w(单词);s(句子);p(段落) 案列： iw: 表示inner
这些问题来自谷歌用户，他们通过谷歌搜索提交问题。 承诺银行（CommitmentBank，CB）任务，是识别来自《华尔街日报》等文本摘录中包含的假设，并确定该假设是否成立。...似是而非的选择（COPA），提供了一个关于博客和摄影相关百科全书主题的前提语句，模型必须从两个可能的选择中确定因果关系。...多句阅读理解（MultiRC）是一个问答任务，每个例子由一个上下文段落、一个关于该段落的问题和一系列可能的答案组成。模型必须预测哪些答案是正确的，哪些是错误的。...利用常识进行阅读理解推理（ReCoRD），模型可以从CNN和每日邮报的文章选择列表中预测出隐藏的单词和短语。在那些选项中，相同的单词或短语可能会以多种不同的形式表达出来，所有这些都被认为是正确的。...与其他一些模型不同，DeBERTa解释了单词在语言建模过程中的绝对位置。此外，它还计算模型中转换输入数据的参数，并根据单词的相对位置来度量单词依赖性的强度。
如果你搜索一个稍微复杂的问题，比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」，你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案（即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案...SQuAD 数据集包含从超过 500 多篇维基百科文章中收集到的逾 10 万份问答样本。...我们认为，许多问题不能仅仅根据段落中的某段文字来回答，这会使对话不那么自然。例如，对于「How many」这样的问题，即使段落中的文本并没有直接说明，但我们也可以简单地回答「3 个」。...因此，我们看到，在正确回答问题所必需的两段（我们称之为「黄金段落」）中，只有大约 1.1 段出现在前 10 个结果中。...因此，CoQA 考虑了在给定上下文的自然对话中可能出现的一系列问题，其中具有挑战性的问题在于它需要进行多轮对话的推理；另一方面，HotpotQA 重点关注多文档推理，这要求研究社区开发新的方法，以从大型语料库中获取支撑性信息
不知道大家是否曾用谷歌浏览器搜索过任何问题（例如「世界上有多少个国家」）？而浏览器返回了精准答案而不仅仅是一系列的链接是否又曾让你印象深刻？...如上所示，一个 CoQA 示例由文本段落（在该示例中的文本段落从 CNN 的新闻文章中收集而来）和关于段落内容的对话构成。...除了需要到对话上下文中去理解 CoQA 的问题这一关键点，它还有其他许多令人感兴趣的特点： 其中一个重要的特点是，CoQA 没有像 SQUAD 那样将答案限制为段落中的连续的单词。...我们认为许多问题无法通过段落中的某组连续的单词来回答，这将限制对话的自然性。例如，对于像「How many?」这样的问题，答案可能只能是「three」，尽管文章中的文本并没有直接将其拼写出来。...然而却只有 29.8％的问题可以通过简单的词汇匹配（即直接将问题中的单词映射到段落中）来回答。 ? 此外，我们还发现，仅有 30.5％ 的问题不依赖于与会话历史记录的共指关系而可以自主回答问题。
本文适用于较熟悉正则表达式和 vim 编辑器的读者，入门选手推荐先阅读以下文章： JS正则表达式--从入门到精分 小览 ES6-ES2019 中正则表达式的新发展 初探在WSL中设置vim前端开发环境...搜索和替换标记 除了 g、i 之外，在 vim 中还可以使用 c，用来交互式地对匹配项逐个替换。...即 [^0-9a-fA-F] 多匹配和捕获模式 \| 可以用来匹配两个或更多个关键词 比如 /abc\|123 会匹配到 'abc' 或 '123' \(pattern\) 可以建立捕获分组，在替换段落中则用...\1, \2 依次表示捕获到的分组 单词边界 \<pattern 匹配单词的开始边界 pattern\> 匹配单词的结束边界 \ 精确匹配整个单词 搜索模式调整符 \v 用来简化限定符...'，要先删去这一部分 替换并改变大小写 在替换段落中，可以使用以下符号 \u 将后面的一个字符变为大写 :% s/\v(\a+)/\u\1/g 会将文件中的所有英文单词变为首字母大写 :%
该方法可以应用于可变长度的文本片段，从短语到句子，再到大型文档，均可以使用Doc2vec进行向量表征。 在本文模型中，将段落中要预测的单词用向量表示来训练是很有用的。...我们将以类似的方式在段落向量中使用这个想法。段落向量也被要求用来预测句子中的下一个单词，并且给定从段落中抽样的多个上下文。...在随机梯度下降的每一步，都可以从随机段落中采样一个固定长度的上下文，从图2网络中计算误差梯度，并使用梯度来更新我们模型中的参数。 在预测期间，模型需要执行一个推理步骤来计算一个新段落的段落向量。...另一种方法是PV-DBOW（分布词袋的段落向量）。PV-DBOW忽略输入中的上下文，强制模型从输出段落中随机抽样来预测单词。...和PV-DM不同，PV-DBOW使用段落向量来预测单词 通俗而言，PV-DBOW会在随机梯度下降的每次迭代中，采样出一个文本窗口，然后从文本窗口中采样一个随机单词，并形成一个给定段落向量的分类任务。
由微信智聆语音团队研发的智聆口语评测小程序插件，能够对学习者的发音进行自动评测打分，检测发音中存在的错误。...评测人群支持从儿童到成人年龄全覆盖；评测方式涵盖单词、句子、段落、自由说、情景对话等一系列评测模式。目前以小程序插件的方式开放其中的单词和句子评估两种模式。...插件功能 单词评估 句子评估 下面将展示如何使用插件轻松实现口语评测小程序。...添加插件 在使用前，需要登录官网 设置 → 第三方服务 → 添加插件 搜索 【智聆口语评测】并添加 在需要使用插件的小程序 app.json 中指明需要使用的插件版本等信息 // app.json {...单词模式是只针对一个单词的发音评测，评测结果要求更加细致，输出结果可以包括： 音素准确度 单词准确度 流畅度 并且可以标志发音有误的音标 例子如图： ?
有一个很好玩的插件 PoShFuck ，安装后，输入 wtf ，就可以自动帮我们打开网页，用谷歌搜索刚刚报错的语句。但是谷歌引擎‘不好用’，于是我将其改为了 BAIDU ，如下图。我将阐述修改方法。
这些特征可以从手工处理的数据中获得，例如将每个单词映射到单一表单的字典。此外，特征也可以从一般任务的语言处理系统获得，例如从建立在有监督机器学习的语法解析或词性标注等模型获取。...其难解性使得明确分离搜索和学习模块变得很困难：如果搜索需要一系列启发式近似，那么学习在这些特定的启发式下工作良好的模型会更有利。这启发了一些研究者在搜索和学习中采用更加集成化的方法。...关系式、组合式和分布式的观点 任何语言元素（例如单词、句子、段落甚至发音）都可以至少用三个观点来描述。...某些单词之间的关系可以通过书写上的相似性和组合性而互相联系，例如复数形式、组合型单词等。进一步，在对句子和段落的分析中，通过单词的组合和句子的组合来得到完整含义。此即组合式的观点。...组合观点的威力在于它为理解完整文本和对话提供了路线图，通过单一的解析透镜，从最小的部分开始逐步得到完整的含义。 对于某些不可分解的单词，组合观点不能提供很多帮助，但可以通过上下文来确定其含义。
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