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SpringBoot错误机制及原

SpringBoot错误机制及原★在一个web项目中,总需要对一些错误进行界面或者json数据返回,以实现更好的用户体验,SpringBoot中提供了对于错误的自动配置”ErrorMvcAutoConfiguration 这个类存放了所有关于错误的自动配置。 通过ErrorPageCustomizer组件实现通过BasicErrorControllererror,对错误进行了自适应,浏览器会响应一个界面,其他端会响应一个json数据如果响应一个界面 指定从哪个作用域中取值 webRequest.getAttribute(myMessage, RequestAttributes.SCOPE_REQUEST); return errorAttributes; 将在异常器中定义的错误取出 ,然后添加到错误中。

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“数学之美”系列七:论在中的应用

我们已经介绍了熵,它是论的基础,我们这次谈谈论在自然语言中的应用。先看看熵和语言模型的关系。 熵正是对不确定性的衡量,因此熵可以直接用于衡量统计语言模型的好坏。贾里尼克从熵出发,定义了一个称为语言模型复杂度(Perplexity)的概念,直接衡量语言模型的好坏。 互就是用来量化度量这种相关性的。在自然语言中,经常要度量一些语言现象的相关性。比如在机器翻译中,最难的问题是词义的二义性(歧义性)问题。 当时雅让斯基在宾西法尼亚大学是自然语言大师马库斯 (Mitch Marcus) 教授的博士生,他很多时间泡在贝尔实验室丘奇等人的研究室里。 在自然语言中可以用相对熵来衡量两个常用词(在语法上和语义上)是否同义,或者两篇文章的内容是否相近等等。利用相对熵,我们可以到检索中最重要的一个概念:词频率-逆向文档频率(TFIDF)。

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    默认模式网络下的自动化

    近日,来自剑桥大学的Deniz等人在PNAS上发文,主要讲述了DMN网络对个体自动的控制。个体在一系列复杂的心过程中,会有一系列的自动化决策和行动控制,从而为个体提供对环境的高效适应性响应。 这些发现表明了人脑DMN的基于记忆的“自动模式”,这项研究可能对我们目前对健康和适应性大脑解有重要意义。 总的来说,这些发现暗示了DMN参与了个体的自动过程。 在实验中,研究调整了一种常用的认知灵活性任务——威斯卡分类任务(WCST),用以创建不同需求的实验环境,从而获取在自动决策中使用的学习

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    作为的智能:大脑、群体和计算机(CS)

    这种组织可以用来衡量。因此,我运用主义认识论来描述认知系统,包括大脑和计算机。这让我能够在不同的背景下构建大脑-计算机类比的有用性和局限性。我也用这个观点来讨论智力的进化和生态。 I also use this perspective to discuss the evolution and ecology of intelligence.作为的智能 大脑 群体和计算机.

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    图形化开放式生分析系统开发 - 2 样本

    基于生生产系统分析的需求,在下图中可以看出样本在整个软件中的作用? 样本数据在系统中的作用如下,是整个系统的基础数据之一用于数据拆分(index)启动分析流程时匹配(SampleNumber样本编号)输入文件样本对应文件分析状态(SampleReport报告日期)生成分析报告下面来具体归纳一下样本在软件系统的作用并列出详细的数据字段 2患者姓名PatientName字符患者姓名3患者性别PatientGender字符患者性别4患者年龄PatientAge整数患者年龄5诊断PatientDiag字符患者来源于其它渠道的诊断6临床 一个样本就有二十几个个字段。如果一个一个录入,可能不是很好的体验。可以从以下几点缓解这个问题:设置必填项,可以看到经过筛选,必填项减少到5项。 按照以上设计,提升了使用体验,基本就完成了样本功能,为开发后续功能提供支撑。 SliverWorkspace产品PPT.pdf

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    盘点| NIPS(神经系统进展大会)机器学习相关内容

    作者:Victoria Krakovna翻译:赵屹华网站:http:www.csdn.net今年的NIPS会议(神经系统进展大会)是当下人工智能和深度学习热情的一个聚焦点 —— 从中能够感受到机器学习领域的飞速发展 这个方法有原支持,并且取得良好的实践结果。? Sukhbaatar等人介绍的端到端记忆网络 —— 记忆网络的一种扩展 —— 神经网络学习对记忆模块的读取和写入。 观察这个模型完成基本的归纳推任务也很有趣,比如物体的位置、颜色、大小等。 这似乎像是人们普遍念“我们一无所知,所以我们很安全”的一个实例。正如Murray所说,今后五年的完全不确定性也正意味着无法猜测未来20年实现通用人工智能的景象。 他们相在非盈利的、不受经济利益影响的环境下发展AI技术更安全,而不是被营利性公司所垄断。开源共享研究项目的想法在中短期内无疑是好的,但长期来看接近通用AI时会引起一些担忧。

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    助力健康中国,国内首个中文医疗挑战榜正式发布

    近日,由中国中文学会医疗健康与生物专业委员会发起的中文医疗健康挑战榜-CBLUE(Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation 熟悉电子病历的读者都知道,“家族史”一般出现在病历中一段段的自然语言文本中,是非结构化的,因此无法直接使用计算机来做,而依靠人工从海量病历库中做挑选是费时费力的,这就需要NLP技术大展身手了。 CBLUE就是在这样的背景下产生的,是由中国中文学会医疗健康与生物专业委员发起,由阿里云天池平台承办,并由北京大学、医渡云(北京)技术有限公司等开展智慧医疗研究的单位共同协办。 、医学问答4大类常见的医学任务,共包括8个子任务。 中国中文学会医疗健康与生物专业委员会副主任兼秘书长汤步洲老师表示,以合法开放共享的念组织医学学领域的基础和核心任务的评测,构建公开统一共识的医学系统性能评估平台,可以推动医学学的快速发展

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    IBM苏中:怎样利用深度学习、增强学习等方法提高效率

    伴随着认知计算时代的到来,如何将我们计算机的能力与人类的认知能力相结合,从而提高我们的效率,是我们在目前所要思考的问题。 通过符号推,人类体现出早期的智能行为,并认识到世界的规则。以三段论为例,我们在认识世界时,先设定一个大前提或者一个更大的公,而每件事情都有一个特例,根据这个公和特例就可以推出一个结论。 AlphaGo zero又是一个非常重要的突破,一是 AlphaGo zero完全从零开始,二是 AlphaGo zero没有用任何的方式评估,只用了对局本身的棋盘。 从某种意义来讲,像下棋这样在规则明确、状态空间有限、容易评估、所有透明的情况下,用增强学习的方法是可解的,而且它的解法可以比人做的还要好。那这样的方法能不能解决其他问题呢? 另外,数据的来源不是单元的,各方面的因素都会影响到病人,如基因、饮食、生活习惯、家人、天气等,这些因素不可能在一个简单的环境里被算出来,每多一个维度的参数都需要更多的数据来训练。

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    .net Core API异常返回

    在android中我们直接看到i当rsp.body()返回的是空,我们就直接捕获到错误的显示出来看看运行的时候效果? 可以看到已经出来异常了,但是显示注册失败后面一串XML的,在服务端抛的异常是?或?并不是我们想到的结果,我也看不出来到底是什么原因,错误出现在哪。 遇到空上的情况我们应该怎么呢修改服务端代码如果想要实现服务端抛出的异常在前端能接收到,我们需要在服务端进行修改。 在.net Core里面Startup.cs文件里的Configure进行一下。? 可以看出来,上面抛出的异常已经可以在前端接收到显示出来了。-----END-

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    RTMP协议视频平台EasyDSS编译过程中Go语言异步设计与实现

    在EasyDSS开发过程中,有此种场景:Go模块通过http请求获取C模块的,然后将保存到数据库中。 基本流程如下:该种模式一般称为同步,将收到的结果写入到数据库完毕后才会进行下一次的http请求。但是实际情况下,下一次的http请求,和上一次的结果是可以并发进行的。 首先全部创建一个通道,用于 http 请求的结果。 var ( 响应的进程 gProcessSpaceChan = make(chan vs.Group, 20))然后编写请求结果的函数,该函数是阻塞读取 gProcessSpaceChan 通道中的数据 收到http结果func progressSpacesResponse() { 收到 group , 写入到数据库中 for group := range gProcessSpaceChan

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    中国自然语言青年学者研讨会顺利举办,达观数据聚焦中文技术

    为促进自然语言领域国内外同行的交流,本次研讨会邀请了一些国内自然语言领域的青年专家和特邀专家。 YSSNLP是由中国中文学会的下属学术组织青年工委主办的学术交流会议。 作为国家级高新技术企业,达观数据为企业提供可私有化部署的文本自动系统,让计算机自动去日常工作中出现的各类文本形式。 达观数据结合二者精华,对企业文本自动化需求把握精准,在实际工程中运用不断尝试,从挫折和实践中总结深度学习规律,不断完善中文的能力,已赢得诸多大型企业任。? 达观数据和中国中文学会愿景目标相同,意在建设成为国内中文智能领域最佳实践平台以及高层次科技人才培养的重要平台。也期待有志青年加入。青年同道,携手而行,共同为自然语言的研究做出贡献!

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    知名中文专家董振东教授去世:他是知网发明者,中国机器翻译先驱

    雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI中国中文学会最新消:我国著名中文专家、知网发明人董振东教授,因病医治无效,于2019年2月28日凌晨十二时零八分在加拿大蒙特利尔市逝世 公众号:中国中文学会讣告 | 董振东教授逝世?讣告如下: 董振东,1937年4月生,上海人。董振东教授自70年代即开始从事机器翻译研究工作。 1990年作为”905”中文平台项目的总体组负责人,指导和规划了平台的总体设计和实施计划。1990年代后期开始设计与实现的”知网”,在论上和实践上均具有重大的发现和独创。” 2011年获得中国中文学会首届终身成就奖。2012年获”钱伟长中文科学技术奖”一等奖。 董振东教授曾任中国中文学会常务事,是我国机器翻译事业的开创者,毕生从事机器翻译研究与开发工作,为我国中文事业做出了突出贡献,他倡导的创新精神影响了一大批中青年学者。谨此讣告。— 完 —

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    纳税服务系统七(投诉管模块)【显示投诉回复、我要投诉、Quartz自动受、统计图FusionCharts】

    投诉受模块接下来,就是来开发我们的投诉受模块了…..我们来看看原型图与需求吧:查询用户提交的投诉,可以根据投诉部门(部门AB)、投诉时间段、状态进行查询。 在列表中展示投诉标题、被投诉部门、被投诉人、投诉时间、状态(待受、已受、已失效)、操作;其中操作栏内内容为“”,点击“”则在打开的查询页面中查看具体的投诉并且可以多次回复投诉;一旦回复则说明已受该投诉 投诉详细:在本页面中首先要明显地展示出当前投诉是否已经受;然后再显示投诉人、被投诉、受(历史受)三部分内容,并且在页面中可以无限次的对本次受进行回复。 被投诉包括:投诉时间、被投诉部门、被投诉人、投诉标题、投诉内容。受:如果有多次回复则将多次的回复显示,显示内容包括回复时间、回复部门、回复人、受回复内容;可以再次回复。? ----自动投诉受:在每个月月底最后一天对本月之前的投诉进行自动;将投诉的状态改为 已失效。在后台管中不能对该类型投诉进行回复。自动投诉受??

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    Ajax对XML的接收和

    Ajax负责请求xml和接收xml,dom负责xmldom: php中,dom是php与xml(html)之间的沟通桥梁;javascript中,dom是javascript与html(xml xml需要从服务器端返回到客户端被javascript;ajax:负责请求xml回来;DOM(javascript):负责xml。 Ajax+JavaScript实现对xml的接收,可以方便我们后期实现一个静态网站(html+css+javascript)实现对各个接口数据的。 函数执行操作 利用ajax+javaScript实现对xml的接受和 function f1(){ ajax请求xml回来 javascript的dom技术xml document xmldocument

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    队列的消方案

    昨天在队列消时,发生了很多疑问,但是实际方案还未实现,一一记录解答。 1.死队列出现的原因 跟预想的什么事务啊,重试啊,宕机啊没dei关系 ? 2.如何队列中的消? 这个监听的思路是对的,就是实施有点问题,总是监听不到 1:人工(太累)2:定时任务(太耗性能) 3:监听死队列 4:死队列写库另外时,会发生与预想结果不一致,业务是点赞取消点赞,如果原本目的是取消点赞 ,但操作失败redis是有的,进入死队列数据库是没数据的,我在此期间对这条数据进行了点赞,然后又取消了,那如果此时我这条消,会进行点赞,与原本的目的不一致3.监听+时间创建一个监听器,监听死队列 每次mq入队前标识一个时间戳,取出死队列的消,与当前库里的操作时间对比,如果最后一条记录的时间大于此条消时间不予,否则进行消补偿。

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    从编程拦截器到大脑拦截架构

    在这个泛滥的时代,当大脑接收到各种各样时,我们同样需要一道拦截器。 这道拦截器的作用,便是筛选出有效的,而不是人云亦云地道好,更不是全盘皆收式地被算法支配,最后被关在算法的世界里,还以为看到了更大的世界。 这道拦截器的开发,最开始先有一个简单的意识,例如,如当看到一条时,先在拦截器,停顿一下,稍微做一些思考,判断真实与否、有用与否,等等,久而久之,这道拦截器就会成为你思考的第一道门,可以提前过滤一些无用 若是针对大脑的开发,我觉得这应该算是对输入的反思,即对已经输入的,做一个复盘,校验哪些是真正值得存储到大脑数据库的,也就是抽取当中最为关键的部分,即背后的本质,然后类似补数一样,去举一反三。 我第一次知道这个思考概念,是以前在B站的西宁书院杨宁老师的《文学论课程全集》上接触到的,当时他只是以反思的反思来说明,而后来看了周岭的《认知觉醒:开启自我改变的原动力》,才知道这种思考模式,应该叫做元认知

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    对虎牙直播进行爬取,并对进行分析

    对虎牙直播进行爬取,并对进行分析08.16爬虫练手一.代码import requestsfrom lxml.html import etree #我们先选个lol专区response = requests.get response.encoding =response.apparent_encodingresponse_html = etree.HTML(response.text)#以上是网页获取以及解析 #相关的 popularitys = response_html.xpath(popularity_xpath)titles = response_html.xpath(titles_xpath) #对爬取下来进行 ------------------------------------主播名称:魅狐-月末大魔王超甜主播人气:3.3万直播间url:https:www.huya.com16686115直播间标题:电一区输到不能自

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    PHP 中 json_encode 数组的返回为 NULL 时的

    背景 今天在队列逻辑时,因为连接不上服务器,返回的错误中存在中文乱码 以前的方式,就是对返回的,使用 json_encode() 编码,记录到 错误日志中,方便后期问题排查 但是 json_decodejson_encode 中文内容为NULL或乱码】 源码 ************************************************************** * * 因为数组元素中含有中文乱码时的问题 * @param string &$array 要的字符串 * @param string $function 要执行的函数 * @return boolean $apply_to_keys_also = $key) { $array = $array; unset($array); } } }} ** * 因为数组元素中含有中文乱码问题时,json_encode优化方法 * @param $array array){ arrayRecursive($array); $json = json_encode($array); return urldecode($json);}以我在 ThinkPHP5 框架下的方式

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    大脑为何无法像电脑一样

    我们不从寄存器中“检索”图片或单词。电脑做这些事,但有机生命体不这么玩。计算机名副其实地“”(processinformation)。数、字、词、公式和图像。 在计算机技术和大脑研究发展的推进下,不同学科的专家共同在解人类智能发展过程上做出努力。但他们一致把人类当成像计算机一样的器。成千上万的研究者消耗了数十亿美元,写出了大量技术文献和主流文章。 把人类智能当成(information processing,简称IP)的比喻在社会上和学界里都占据了统治地位。像古人避不开神灵或上帝,现代人想要讨论人类智能行为就避不开IP。 IP比喻的错误逻辑其实很好解。它基于错误的三段论:合前提#1:所有计算机都能有智能行为。合前提#2︰所有的计算机都是器。错误结论︰能有智能行为的所有实体都是器。 自然点说,因为计算机是器,那么人类就得是器这个逻辑实在……太傻了。当历史学家回头看的时候,它一定和液压比喻与机械比喻一起被扔在同一个角落。如果IP比喻那么傻了,那它为什么还这么粘?

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    大脑为何无法像电脑一样

    我们不从寄存器中“检索”图片或单词。电脑做这些事,但有机生命体不这么玩。计算机名副其实地“”(processinformation)。数、字、词、公式和图像。 在计算机技术和大脑研究发展的推进下,不同学科的专家共同在解人类智能发展过程上做出努力。但他们一致把人类当成像计算机一样的器。成千上万的研究者消耗了数十亿美元,写出了大量技术文献和主流文章。 把人类智能当成(information processing,简称IP)的比喻在社会上和学界里都占据了统治地位。像古人避不开神灵或上帝,现代人想要讨论人类智能行为就避不开IP。 IP比喻的错误逻辑其实很好解。它基于错误的三段论:合前提#1:所有计算机都能有智能行为。合前提#2︰所有的计算机都是器。错误结论︰能有智能行为的所有实体都是器。 自然点说,因为计算机是器,那么人类就得是器这个逻辑实在……太傻了。当历史学家回头看的时候,它一定和液压比喻与机械比喻一起被扔在同一个角落。如果IP比喻那么傻了,那它为什么还这么粘?

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