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Excelize 发布 2.6.0 版本,功能强大的 Excel 文档基础库

Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库,基于 ECMA-376,ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLAM / XLSM / XLSX / XLTM / XLTX 等多种文档格式,高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档,并提供流式读写 API,用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。入选 2020 Gopher China - Go 领域明星开源项目(GSP)、2018 年开源中国码云最有价值开源项目 GVP (Gitee Most Valuable Project),目前已成为 Go 语言最受欢迎的 Excel 文档基础库。

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【无监督学习】我们如何教人类婴儿学习,也如何教AI

【新智元导读】这篇文章讨论了在深度学习中为什么高质量、有标签的数据如此重要,从哪里得到这些数据,以及如何有效使用它们。作者最后提出,解决训练数据缺乏的方法可以是不去依赖它们,深度学习的未来可以朝着无监督学习的方向努力。 深度学习的一个主要组成部分是数据——用于训练神经网络的图像、视频、电子邮件、驾驶模式、话语、对象等等。 令人惊讶的是,尽管我们的世界几乎被数据淹没——目前每天产生约2.5万亿字节的数据,但大部分是没有标记或非结构化的,这意味着对当前大部分监督学习形式来说,这些数据是不可用的。深度学习尤其依赖

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面向现实世界场景,多语言大数据集PRESTO来了

机器之心报道 机器之心编辑部 PRESTO–一个多语言数据集,用于解析现实的面向任务的对话。 虚拟助理正日益融入我们的日常生活。它们可以帮助我们完成很多事情:从设置闹钟到在地图导航,甚至可以帮助残疾人更容易地管理他们的家。随着我们使用这些助手,我们也越来越习惯于使用自然语言来完成那些我们曾经用手完成的任务。 构建强大虚拟助理所面临的最大挑战之一是确定用户想要什么,以及完成这些任务需要哪些信息。在自然语言处理(NLP)的相关文献中,这件事被定义为一个面向特定任务的对话解析任务,其中给定的对话需要由系统解析,以

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