在7.1.2节编写斐波那契数列函数的时候，使用了 Python 中的递归（recursion）。固然 Python 创始人对递归有个人的看法，此处还是要用单独一节专门给予介绍。等读者阅读完本节内容，也能理解之所以如此重视递归的原因了。
机器之心专栏 作者：钟格非 （港中文深圳本科生） 港中文（深圳）“凤凰 “多语言大模型，中文效果逼近文心一言，多种语言开源 SOTA；英文版”Chimera” 逼近 ChatGPT（GPT4 评测认为其有 96% GPT 3.5 Turbo 效果），数据模型训练将全开源。 背景介绍 ChatGPT 和 GPT-4 的问世，被比尔・盖茨誉为自 1980 年以来最大的科技革命。近日，相关技术和科研以 "天" 为单位快速迭代，每天都有新的类似 ChatGPT 的模型发布。其中包括 Alpaca、Vicuna、Do
TLDR：你有没有想过卷积有什么特别之处？在这篇文章中，我从第一原理中推导出卷积，并展示它的平移对称性。
该技术由火山引擎申报并参与“数据猿年度金猿策划活动——2020大数据产业创新技术突破榜榜单及奖项”评选。
将StyleGAN应用于Unicode字符的图像，以查看它是否可以创建新字符。发现了一些有趣的结果如上图。
来源：腾讯科技 网址：http://tech.qq.com 编译｜悠悠 摘要：美国一位生物艺术家（很造的称谓，有木有）将在线维基百科前5万页内容编码成DNA后注入4000年前苹果树中。 据英国每日邮报
有没有想过你最喜欢的开源项目或者编程语言的名字是从哪里来的？ 从 a 到 z，让我们来了解科技术语背后的起源。
除了代码中使用的符号以及一些特殊情况外，请将英文（半角）符号替换成中文（大部分为全角）符号。
思科也做 Service Mesh Management? 能成吗？希望能长久做下去，千万别昙花一现! The Cisco Service Mesh Manager An enterprise rea
机器之心报道 参与：路雪、李泽南 近日，一家名为 DeepL 的创业公司发布了自己的神经翻译工具，引起了业内关注。据称在盲测与 BELU 分数测试中，这款全新翻译系统的性能远超来自谷歌、微软和 Facebook 三家巨头的同类产品。对于我们来说，DeepL 唯一的问题就是何时能够支持中文了。 谷歌、微软和 Facebook 等科技巨头已在机器翻译领域耕耘多年，但一家名为 DeepL 的创业公司最近推出的翻译工具又将这一领域向前推进了一步。DeepL 与它的竞争对手相比速度相同，而且更加准确而精密。 目前，D
谷歌在Gboard中改进了手写识别功能，使用更快的AI系统，错误比其原来的机器学习模型少20％到40％。
\033[0m // 关闭所有属性 \033[1m // 设置为高亮 \033[4m // 下划线 \033[5m // 闪烁 \033[7m // 反显 \033[8m // 消隐 \033[nA // 光标上移 n 行 \033[nB // 光标下移 n 行 \033[nC // 光标右移 n 行 \033[nD // 光标左移 n 行 \033[y;xH // 设置光标位置 \033[2J // 清屏
昨天，我看到有人提到林奈（Carl von Linné，1707－1778）的著作中对植物有着动人的描写。今天，我就想去找一下，结果查了好几个图书馆的数据库，都没有找到林奈的著作。莫非他的著作从没有被译成过中文？ 好在网上还是有一些关于林奈的介绍。他一生中的最大成就就是生物分类，借这个机会，我正好做一下生物分类法的笔记。这个东西我一直搞不清楚。 当今所用的生物分类法一共有八个级别，最高一级是域，最低一级是种。 1.域（Domain） 域是生物科学分类法中最高的类别。所有生物原分为三域： * 非细胞生物域：仅
大约在两千五百年前，罗马人还处在文化发展的初期，当时他们用手指作为计算工具。为了表示一、二、三、四个物体，就分别伸出一、二、三、四个手指；表示五个物体就伸出一只手；表示十个物体就伸出两只手。这种习惯人类一直沿用到今天。人们在交谈中，往往就是运用这样的手势来表示数字的。
从 Python 3 开始，str 类型代表着 Unicode 字符串。取决于编码的类型，一个 Unicode 字符可能会占 4 个字节，这个有些时候有点浪费内存。
机器之心报道 编辑：陈萍 最近，剑桥大学的研究者公布了一种名为 Trojan-Source 漏洞，可能危及软件和第一手供应链。 漏洞与攻击无处不在。最近，剑桥大学的两位研究人员发现了一个可以影响计算机代码编译器和软件开发环境的漏洞——Trojan Source（木马源） 。该漏洞几乎影响所有计算机语言，包括对 C、C++、C#、JavaScript、Java、Rust、Go 和 Python 。 此外，恶意代码可以将 Trojan Source 用于供应链攻击。 论文地址：https://troja
Matt Rickard 是在谷歌从事 Kubernetes 开源工作的开发者，主要负责构建和维护 Kubernetes 开发者工具，例如 minikube 和 skaffold。此外他还作为 Kubeflow 项目的维护者负责机器学习管道方面的工作。
今天写数学时，对面重点班的大佬写题目时，用到了eg.这个，他跟我说这个是例如的意思。 然后我百度了一下内容分享给大家。
我遇到过一些人，他们根本不认为CSS与国际化有关，但如果你仔细想想，国际化不仅仅是把你网站上的内容翻译成多种语言，然后就收工了。该内容的呈现方式有各种细微的差别，这些细微的差别会影响到母语人士使用您的网站的体验。
全世界约有6900种语言，但大多数并没有英语这种数据规模，这也导致大多数的NLP基准仅限于英文任务，这大大制约了自然语言处理的多语言发展。
去年，微信更新开机画面，我写了一篇长文《微信：要么庸俗，要么孤独》，肯定微信向上向善，诫勉自己内观内求。微信从来没有开过营销发布会，用产品说话。此举是敬畏心。
今天给大家介绍EMNLP2020的一篇关于多语言翻译新范式的工作multilingual Random Aligned Substitution Pre-training (mRASP)[1]，核心思想就是打造“机器翻译界的BERT”，通过预训练技术再在具体语种上微调即可达到领先的翻译效果，其在32个语种上预训练出的统一模型在47个翻译测试集上取得了全面显著的提升。
基于文字识别与文本翻译技术，满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API，传入图片，指定源语言与目标语言，通过POST请求方式，就可以识别图片中的文字并进行翻译。
为保证公平，所有模型使用相同的提示和生成参数，并且提供可重复的代码和完全透明的结果。
商业版什么时候就有？ Qt虚拟键盘(1.0版本)最早出现在Qt Enterprise Embedded 5.3.0中(2014-05-22)
研究表明，机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止，此类攻击主要针对视觉模型，利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击，但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本，这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型，而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。使用人眼无法察觉的特定于编码的扰动来操纵从神经机器翻译管道到网络搜索引擎的各种自然语言处理 (NLP) 系统的输出。通过一次难以察觉的编码注入——不可见字符（invisible character）、同形文字（homoglyph）、重新排序（reordering）或删除（deletion）——攻击者可以显着降低易受攻击模型的性能，通过三次注入后，大多数模型可以在功能上被破坏。除了 Facebook 和 IBM 发布的开源模型之外，本文攻击还针对当前部署的商业系统，包括 Microsoft 和 Google的系统。这一系列新颖的攻击对许多语言处理系统构成了重大威胁：攻击者可以有针对性地影响系统，而无需对底层模型进行任何假设。结论是，基于文本的 NLP 系统需要仔细的输入清理，就像传统应用程序一样，鉴于此类系统现在正在快速大规模部署，因此需要架构师和操作者的关注。
Meta 在近日的「用人工智能构建元宇宙」的讨论会上，展示了最新的 AI 黑科技 「Builder Bot」 ，并且在此次会议上 Meta 公布了关于构建元宇宙的人工智能计划，其中包括通用语言翻译系统、对话 AI 系统CAIRaoke，人工智能推荐系统 TorchRec 等。
生物分子的共价键和官能团当然是其功能的核心，但分子组成原子在三维空间的排列——它的立体化学——也是核心。 含碳化合物通常以立体异构体（stereoisomers）的形式存在，分子具有相同的化学键和相同的化学式，但构型（confifiguration）不同，即原子的固定空间排列。 生物分子之间的相互作用通常具有立体特异性，需要相互作用分子中的特定构型。
Data Resource Overview: Data Concrpt and Type
前几天看到又更新了，并且得知可以安装在树莓派上，于是我就又感觉我行了。于是拿起我那个树莓派准备搞起来。
很多人每天花费大量时间使用移动设备键盘：撰写电子邮件，发短信，参与社交媒体等。 然而，移动键盘仍然在处理速度方面处于劣势。 用户平均在移动设备上的打字速度比在物理键盘上慢35％。 为了改变这一点，最近谷歌团队为Gboard for Android提供了许多改进，致力于创建一个智能机制的 键盘，能够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误，从而实现更快更高质量的输入。 事实上，移动键盘将触摸输入转换为文本的方式类似于语音识别系统将语音输入转换为文本的方式，雷锋网了解到，该团队将利用语音识别的经验来实现触摸输入
目前，全球存在着超过6900种语言，这是自然语言处理研究者们的巨大噩梦。因为大多数语言都是数据稀疏的，研究者找不到足够多的数据来单独训练成熟模型。
Python的for循环是coder最常用的语句之一，如果只是简单地对容器循环遍历，那便会少了很多美好的体验。像下面这样：
今天再聊聊 Hadoop 生态圈。话说前文已经提到了雅虎硬是用自己的业务把 Hadoop 搞出来了，最后也不知道什么原因把辛辛苦苦地弄出来的 Hadoop 给开源了。于是硅谷的一堆当时还在创业时，现在已经庞然大物的公司拥了上去，把 Hadoop 生态圈搞起来了。
我们看两道关于动态规划的算法题。第一题的题目如下：在某些语言例如拉丁语，泰语，他们没有空格将不同意思的单词分开，因此有些字处理软件在处理这样语言时，给定一串字符串，它必须有办法将他们分割成有意义的单词组合。我们有一个单词对照表，例如[“cat”, “cats”, “eat”, “mice”, “seat”], 同时给定一个字符串”catseatmic”,那么根据单词对照表，它可以分解成句子如下：cat seat mice, 或者 cats eat mice ，请给出算法，在给定对照表和字符串后，将它分解成对应单词组合。
为了将 NLP 应用尽快部署到更多语言，Facebook 的研究者拓展并改进了其 LASER（Language-Agnostic SEntence Representations）工具箱。今天，他们开源了第一个可探索大量多语言句子表征形式的工具——LASER，将其与 NLP 社区分享。据称，该工具现在能应用于涉及 28 种不同字符系统的 90 多种语言中。LASER 将所有语言共同嵌入到一个共享空间中（而不是为每种语言建立一个单独的模型），从而实现这样的结果。一起开源的还包括涵盖 100 多种语言的多语言测试集。
在本章中，你将了解所有这些以及更多。然后，您将完成两个不同的编程项目：一个存储多个文本字符串的简单剪贴板和一个自动完成格式化文本片段的枯燥工作的程序。
附录部分是把之前各个章节参考的各种文章和资料汇总一遍，如果你也想阅读这本书，相信这些内容对你一定有帮助。
本文主要给大家介绍了关于Laravel本地化模块的相关内容，分享出来供大家参考学习，话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
不止如此，AI还常常带有偏见，带有攻击性，比如骂一个妹子蠢 (Foolish Woman) ：
Meta（facebook）采访了菲利普·科恩(Philipp Koehn)，他是一位Meta人工智能研究科学家，现代基于短语的机器翻译方法的发明者之一，著有《Statistical Machine Translation》和《Neural Machine Translation》。他谈到了机器翻译领域的最新进展，该领域面临的最新挑战，以及走向通用翻译道路上有希望的方向。
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。 一、项目背景 通用搜索引擎，细分模块包括网页搜索、图片搜索、视频搜索、新闻搜索
编程：就是让计算机为解决某个需要解决的问题而使用某种程序设计语言编写的代码，并最终得到我们想要的结果。
个人信息应该包括姓名、住址、电话和电子邮件。我建议您把这些信息放到 CV 的顶部，让它看上去像信笺的抬头。
AI科技评论按：Donald Knuth，著名计算机科学家，誉满全球的图灵奖获得者，斯坦福大学计算机系荣誉退休教授。作为现代计算机科学的先驱人物，他发明了计算机排版系统 TEX 和 METAFONT，创造了算法分析的领域，在计算机科学及数学领域发表了多部具广泛影响的论文和著作。日前，纽约时报对他进行了一次专访。在这次访谈中，Knuth 博士谈到了他对算法的一些看法，反思了他 50 年来的作品《The Art of Computer Programming》，并表示：“我担心算法变得太过重要。一开始，我们这些计算机科学家担心没有人听我们的，但现在，听我们的人太多了。” 关于纽约时报的撰文，雷锋网 AI 科技评论编译整理如下：
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出了 ClariNet，一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术（Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术）。自从其被提出，就得到了广泛的离线应用。但由于其自回归（autoregressive）的特点，只能按时间顺序逐个生成波形采样点，导致合成速度极慢，无法在 online 应用场合使用。ClariNet 中所提出的并行波形生成模型基于高斯逆自回归流（Gaussian inverse autoregressive flow），可以完全并行地生成一段语音所对应的原始音频波形。比起自回归的 WaveNet 模型，其合成速度提升了数千倍，可以达到实时的十倍以上。
近日，来自 CMU、谷歌研究院和 DeepMind 的科学家们提出了覆盖四十种语言的大规模多语言多任务基准 XTREME，希望一举解决这个问题。
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