⌛️本文状态：暂不更新 ☑️ 曹操养了一只鸟，叫孟德‘s鸠… 说起英语口语，真的与所处的地域、接触过的老师严重相关。想想自己从小被教”school“读 斯酷~，就…一言难尽。 直到大学的后半段，才开始艰难的摸索自己的口语问题。一点小心得，记录与此。放一位励志大爷，共勉。 Your browser does not support the video tag. 练习： red write arrive borrow rose road around 其实还有很多，日后有空再持续更新，以及改改排版~ 特别感谢 新东方在线：李旭老师 抖音：Peter教口语 微博： VOA英文口语 ⁉️ 注意: 如果视频失效，请在下方留言?
这个时候, 纠错码出现了. 简单介绍一下, 其中所有有关数学的内容的去掉了, 毕竟太高深, 咱也不懂. 思考 因为计算机传输中只存在0和1, 所以可以简单将其类比为数字. 但是, 如果只是通信间传输几k的数据还好, 如果下载一个1G的电影, 为了纠错, 需要你耗费10G的流量下载10遍, 你能接受么? 方案二 方案一被pass了. 既然多次传输不行, 又该如何是好呢? 至此, 其实纠错的任务已经接近完成了. 通过数据的冗余, 已经可以将出错的概率降低到很小了. 方案三 能否使用更少的数据来进行纠错呢? 下面介绍的就是了, 一种称为校验和的手段. 完成纠错. 最后将纠正后的正确的数字从中取出来. 得到原始的数据: 1234123412341234. 这种纠错方式被称为: 二维奇偶校验码. ---- 计算机硬盘, 网络通信等都有着纠错码的身影, 它保证了数据的传输可靠. 在TCP的每个包中都存在校验和内容, 若校验出错, 则包会被直接丢弃.
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什么是ECC内存 对于大多数企业来说，消除数据损坏是一项关键任务——这正是 ECC（纠错码）内存的目的。 ECC 是一种指令纠错技术，能够检测并纠正常见的各种内存数据损坏情况，即Error Checking and Correcting。 是什么导致错误？ 内存错误是电脑内部的电磁干扰造成的。 在将数据写入到内存时，ECC 内存使用附加位来存储加密代码，同时存储纠错码（Error Correcting Code）。 读取数据时，会将存储的纠错码与读取数据时生成的纠错码进行比较。
在提高考务管理人员工作效率和评分精准度的同时，帮助老师搭建了“教、考、评”的教学链路数据闭环。此次英语模拟考试由腾讯英语君听说考试系统提供技术支撑。 同时，针对学生在考试中的英语发音，系统凭借业界领先的音素级口语评测技术，及时做出精细化、音素级特色诊断。 光明小学学生 通过腾讯英语君完成英语听说模拟考试 考试结束后，腾讯英语君听说考试系统一方面凭借“评分+纠错”的双引擎评测及音素级AI评分技术，保障本次模拟考试评阅的准确性和公平性。 该系统由考试系统、考务管理及监考系统、AI评分系统构成，且涵盖了命题组卷、考务管理、学生答题、教师监考、数据采集、智能评分、评价分析报告输出等能力。 多维能力输出的背后是腾讯英语君技术能力的支撑。 据悉，腾讯英语君的口语测评技术多次得到语音领域顶级国际会议INTERSPEECH的认证。
语言感知是人类语言处理复杂性的一个重要方面，同时它也是表达声音形式的主要方式，这里我们所指的语言特指的是以声音形式让我们感知又被我们传递的口语。我们都知道口语对社会交往至关重要。 对口语的神经机制的研究是较为缺乏的。 从第三个角度来看，虽然我们可以单独研究口语，但是处理口语的神经系统在社交、会话环境中发展了这些技能，口语是一种压倒性的社交行为。 最后，从口语的交际功能看，社会性确实在很大程度塑造了口语，那么社会性是如何影响口语的神经机制呢？这三个问题中，任何一个问题的有效解决都将对口语研究产生重大的影响。 在社交世界中的口语 言语和语言的社会参与表现在另一种普遍的语言形式中:口语会话。在几乎所有人类文化中，口语是社会交往的主要方式（除了那些手语是主要方式的文化）。
一键搭建英语听说互动课堂 音素级口语评测实时纠错 “哑巴英语”是中国学生学习英语常见的现象，大量学生学习英语十多年依然面临听不懂、说不出的尴尬。 但是，在目前的英语听说教学中，受限于机房数量有限、教师精力不足等原因，一般学校难以频繁组织开展听说教学课程，学生普遍缺乏口语练习场景。 腾讯英语君依托腾讯三大AI实验室，基于语音识别、口语评测、自然语言处理等技术能力，能够从发音能力维度、语用能力维度对学生进行段落、句子、单词、音素的细粒度考评，为英语听说考评标准化评分提供助力。 据了解，目前腾讯英语君已授权或公开专利40余篇，涉及中英文口语评测、韵律度评测、口语考试系统NLP技术、口语考试系统语音技术、口语考试系统评测、作文批改、语法纠错等多个领域，为科学高效的AI英语教学提供驱动力 与此同时，腾讯英语君也被多地应用于考试场景中，去年，腾讯英语君就被引入青海、山东等地的高考英语口语考试，助推英语口语自动化考试改革落地。
常用纠错工具：medaka，pilon，racon，nanopolish，nextpolish 等，可以利用三代测序进行纠错，也可以加入二代数据进行纠错。 三、 pilon 组装结果纠错 pilon 是由 broadinstitute 研究所开发的纠错工具，输入原始拼接结果以及原始测序数据比对到拼接结果的 bam 文件即可。 四、racon 组装结果纠错 Racon 是一个基于 minimap 和 miniasm 的，构建一致性序列（consensus）的一款软件，也可以用于纠错。 既可以用于三代数据也可以用于二代数据的纠错。 数据结果为纠错后的 contig 序列。一般 racon 纠错也可以进行多轮，一般3轮纠错。 mkdir racon #连接原始拼接结果 DRAFT=..
有道词典 AI 作文批改的使用效果已经展示在这边了，从机器学习及从整体过程上来说，AI 作文批改可以分为评分、评语和纠错三大模块。 其中评分会从词汇、语法等角度打分；评语也会从词汇、语法、结构等维度去考虑，但同时还会提供同义词汇、高级词汇推荐以及佳文推荐等；纠错则需要识别并提供修改意见。 评分与评语生成都可以归为评分框架，在此过程中，年级或作文作者的学习阶段需要充当条件。整个评分框架可以结合传统方法与深度学习方法，充分发挥它们各自的优势。 除了整体的报告与评分，AI 作文批改会详细分析具体哪些地方出现了问题，每一处错误都能查看原因及修改意见。 目前大家已经都可以使用了，有道也表示，AI 作文批改还会有其它一些提升，未来将持续优化润色、范文推荐、书面与口语风格转化等功能。有了这些新能力，作文备考、论文写作等更多的体验都会更顺滑一些。
引入ECC ECC：Error Checking and Correction，是一种差错检测和修正的算法。 NAND闪存在生产和使用中都会有坏块产生，...
文本纠错任务是一项NLP基础任务，其输入是一个可能含有错误字词的句子，输出是一个正确的中文句子。ASR（语音识别）文本的错误类型很多，有多字、少字、错别字、同音近音字等等。 1. spm=1001.2014.3001.5502 上述模型考虑到了文本错字进行纠错，但在中文ASR的场景下，很多情况是由于中文拼音读音相同或相近导致的识别错误。 ErnieCSC PaddleNLP模型库实现了百度在ACL 2021上提出结合拼音特征的Softmask策略的中文错别字纠错的下游任务网络，并提供预训练模型，模型结构如下： PyTorch实现版本 FastCorrect 上述模型都是在自编码模型上进行检错与纠错。也就是说，文本的输入输出序列长度是不变的，且输出纠错结果的token位置必须是与输入位置对齐的。 微软亚洲研究院的研究员们提出了一种基于编辑对齐（Edit Alignment）的非自回归纠错模型——FastCorrect（ NeurIPS 2021）。
本系列前面两篇已经介绍了纠错码的基本原理和在魔术中的应用和一些魔术例子，相关内容请戳： 纠错码与魔术（二）——魔术《矩阵感应》等 纠错码与魔术（一）——纠错码与汉明码简介 在mathematical card magic书中，还有很多基于纠错编码中重要的一类——hamming编码的设计精良的效果，在此和大家分享。 也就是说，无论观众选出来的牌到底有几个表示1的红色，都存在一个排列，使得上面纠错编码的暗含等式成立，当数量是1，2，5时，那就让黑色代表1就好了，而告诉魔术师到底谁代表谁，这1bit的信息，岂不是易如反掌 扫描二维码 关注更多精彩 纠错码与魔术（二）——魔术《矩阵感应》等 破解魔术的秘密（四）——前移原理介绍和案例分享 你真的分得清“前后左右”和“东西南北”吗？
今年关于稳健口语识别的共享任务试图仅研究这种情况：系统将主要在来自一个领域的单一说话者语音上进行训练，但在不同记录环境下从说话者记录的其他领域中的数据上进行评估，模仿真实的低资源场景。 我们看到，对于目前的方法来说，域和说话人不匹配是非常具有挑战性的，这些方法在域中的准确率可以达到95%以上，而域自适应可以在一定程度上解决这些问题，但是这些条件值得进一步研究，以便在许多场景中实现口语识别 共享任务 稳健的口语识别.pdf
在此次期末考试中，各学校将采用腾讯教育旗下的腾讯英语君听说考试系统，进行英语听说考试的阅卷，同时通过行业首创的人工定标+机器学习+自有双引擎纠错评分的方式优化评分的准确度。 ? 作为世界科技城的深圳市光明区更是首次将英语听说考试加入小学四至六年级学生的学业水平测试，在全市乃至全国范围内率先将强化英语听说能力落实到小学，旨在引导教师高度重视学生的语言运用听说能力，从小打好坚实的口语基础 该团队针对现行英语听说考试环节，研发了一套智慧化升级方案，包含腾讯英语君听说考试系统、听说考试评分系统、听说考试模考系统等模块，具备命题组卷、考务编排、学生考试、教师监考、人工智能评分、评价分析报告输出等能力
引言在过去的几十年里，文本纠错技术已经取得了巨大的进展，从最初的基于规则的纠错系统到现在的基于机器学习的纠错系统，技术的发展已经帮助人们解决了大量的文本纠错问题，随着机器学习技术的发展，文本纠错技术也发生了重大变化 本文将介绍一款新的基于机器学习的纠错技术，并详细列出实际的可应用场景。工作原理今天介绍的智能文本纠错 API 是基于机器学习的纠错系统通过分析大量的文本数据来学习语言模型，从而识别和纠正文本中的错误。 基于机器学习的文本纠错系统通常分为两个主要部分：语言模型和纠错算法。 纠错能力智能文本纠错技术是针对字词错误、标点、地名、专有名词、敏感信息、意识形态等进行智能校对，具体的纠错能力如下：图片应用场景当前的基于机器学习的智能文本纠错 API 已经非常成熟，并且广泛应用于各种领域 ，例如写作工具、手机输入法和翻译软件等，下面是一些常见的应用场景：图片快速接入智能文本纠错 API1.注册并获取智能文本纠错 API 密钥进入 【智能文本纠错】详情页，点击【免费试用】，即可唤起注册按钮
if w in WORDS) >>> known(edits1('somthing')) {'something', 'soothing'} 同样，我们考虑经过两步骤的简单操作（edits）后得到的纠错备选模型 或许这其中还有很多不完善的地方，如根据什么别的语料库统计到，人们写单词写错的时候是写掉一个字母比多加一个字母常见，交换两个字母比写错一个字母常见等这些规则是我们在没学习也没数据的时候未知的，也是你在定义自己的拼写纠错器时 word]) or known(edits1(word)) or known(edits2(word)) or [word] 模型评价 作者用一个牛津大学的数据集测评了自己的玩具代码，当你完善了自己的纠错模型之后 感谢前人的经验分享与讲解，让后辈们受益颇多，也特此感谢博主irfan_lcmll的分享https://blog.csdn.net/qq_27879381/article/details/63351483 另附自动纠错
今天我们来学习编码中一个非常重要的编码类型——纠错码，以及自然地，这种纠错码的思想是如何应用到魔术中的。 且不同于一般地托在魔术过程中帮助通信，这个则是托通过预设的纠错码，来帮助魔术师直接完成判断，使得魔术师仅仅是在判断纠错点位，而并非直接拿信息解码，这样就能更好的地把托隐藏起来，魔术上做到效果制造与呈现的分离 这一篇，我们从纠错码的基本原理说起。 当然还有专门用来不仅检错还要完成有限数量的纠错的错误纠正码，比如我们接下来要讲的Hamming码就是其中一个典型代表。 Hamming Code 汉明码，是一种线性纠错码，由汉明于1950年发明。 不过完全没必要为了保证通信的纠错能力到那么高的级别使得效率如此之低，我们仍然先假设仅有1个可能错误。
评分卡模型（一）评分卡建模实战 小P：我看你做的这些数据挖掘，虽然预测结果挺准的，但是完全不知道怎么来的啊 小H：其实在风控领域有个很流行的评分卡模型，可以很直观的告诉你什么特征加分，什么特征减分，每个样本有多少分 逻辑回归评分卡拉伸规则： 定义 。 由于评分卡是基于LR模型训练的，虽然在特征处理过程较为严格，但本身模型准确性较低。 ，但查全率和误伤率优于逻辑回归 可考虑优化方向：特征交叉与衍生，集成学习等 结论 评分卡模型是具有完整且完善的建模流程，而且结果展示完全适用于业务运营，因此兼具高准确性、高解释性的优点，而且利用评分卡模型解释日常业务时 共勉～ 参考 《智能风控-python金融风险管理与评分卡建模》 toad使用教程[1] 基于Xgboost的AI评分卡构建[2] 评分卡模型的评估方法论[3] 参考资料 [1] toad使用教程: https
在上一篇中，我们介绍了两个汉明纠错码思想构造的魔术，哪两个都是最基本的应用，相关内容请戳： 纠错码与魔术（三）——汉明纠错码魔术初步 纠错码与魔术（二）——魔术《矩阵感应》等 纠错码与魔术（一）—— 纠错码与汉明码简介 而今天是本系列最后一篇，仍然是汉明编码的魔术，但是其使用的巧妙程度和层级要更深，魔术效果也更好。 好了，这就是这个小而美的《纠错码与魔术》系列的四篇文章，在通信编码系列里，还有更多系列等着和大家见面，下个系列见！ 扫描二维码 关注更多精彩 纠错码与魔术（三）——汉明纠错码魔术初步 破解魔术的秘密（四）——前移原理介绍和案例分享 你真的分得清“前后左右”和“东西南北”吗？
平时常常会打错命令行，很烦，然后就找到了这个工具thefuck，简单粗暴的命令行纠正工具
（7） 信用评分卡，根据逻辑回归的变量系数和WOE值来生成评分卡。评分卡方便业务解释，已使用几十年，非常稳定，深受金融行业喜爱。 其方法就是将Logistic模型概率分转换为300-900分的标准评分的形式。 （8） 建立评分卡模型系统，根据信用评分卡方法，建立计算机自动信用化评分系统。 八、评分卡诞生 === 模型根据逻辑回归的变量系数和WOE值来生成评分卡。评分卡方便业务解释，已使用几十年，非常稳定，深受金融行业喜爱。 九.评分卡自动评分系统 我们通过上面基础，可以生成自动化评分系统，对每个申请单用户生成好坏客户真实标签，好坏客户预测标签，坏客户概率值，拉伸评分。 根据信用评分卡方法，我们可以建立计算机自动信用化评分系统。美国传统产品FICO有类似功能，FICO底层语言是Java。目前流行Java，python或R多种语言构建评分卡自动化模型系统。
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