你是机器人吗？ 当怀疑电话那头的服务人员并非真人的时候，这个问题基本能够帮你辨清真相。 这可能让你显得有些无聊，不过银行家们并不这么看，至少没有小觑这些问题。 现在，他们把这种闲聊的能力视作提升客户体验的一部分。 有趣的灵魂万里挑一，无论电话的那头是人还是机器人——聪明的应答总会让顾客精神愉悦，而愉悦的顾客意味着生意。 它融合了大量金融客服的经验、知识与话术，作为产品模块，它也被应用于文思海辉金融的智能客服与线下机器人等服务产品中。 多数消费者已经能够感受到这些AI技术带来的变化。 这种服务能力在今天之所以不可或缺，很重要的原因在于这种能力并非单纯来自于甲乙方身份认知的转换，它涉及了一个完整的交付管理和服务体系的构建——这一切的形成需要海量的实施经验和时间。 “这不是一个、两个产品的问题，而是一个体系的问题；而且客户在不同阶段对这个体系有不同的需求。”上述负责人说，文思海辉金融为此花费了大量的精力。
作者 | Chetna Khanna 编译 | VK 每当我想到一个问答系统，我脑海中浮现的第一件事就是教室——一个老师回答一个或几个学生举手提出的问题。 也就是说，回答问题对人类来说是一项微不足道的任务，但对机器来说却并非如此微不足道。要回答任何问题，机器都需要克服许多不同的挑战，如词汇空缺、共指消解、语言歧义等。 我们将使用一个已经从HuggingFace Transformers库微调Bert模型来回答问题，从CoQA数据集的基础上。 我确信，通过查看代码，你将认识到为我们的目的使用微调模型是多么容易。 文章中使用的版本：torch-1.7.1，transformers-4.4.2 让我们首先回答与本文相关的几个重要问题。 什么是 Hugging Face 和 Transformers ？ CoQA是斯坦福NLP于2019年发布的会话问答数据集，是构建会话问答系统的大型数据集。 这个数据集的目的是测量机器理解一段文字和回答对话中出现的一系列相互关联的问题的能力。
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第一块儿是大盘的数据，整体数据如何，哪些关键指标在过去一段时间如何，哪里有问题；第二块儿是一些明细的数据，比如我们的重点类目如何，占比多少，对比之前多了少了，会不会有什么问题；第三块儿则是一些预测和问题建议 因为太深入的我还在学习和尝试，后期会尝试一些算法之类的。 后续同样的流程，我就静音旁听了。 看到的问题 最后至于要了谁，我也没有再问朋友那边，我们就这两个同学来说一下，他们的问题。 整体看下来，同学A简历写的还不错，但是回答得很肤浅，回答的过程中也在各种兜圈子。既没有说明如何做的，也没有说一些细节。问了常见的指标体系，波动分析，也全都往业务上推，没有思考过背后的原因。 再来说同学B，主要有2个问题： 1、描述不够量化 2、逻辑不够清楚 关于问题的回答，他基本都讲了方法，过程，参与的内容。 整体来说，同学B是优于同学A的，不仅仅由于他回答的更结构化，还比较清楚的阐述了业务，以及他在里面负责的内容。 同时他也在不断的尝试突破当下的能力（比如周月报中的原因解读）。
Q：什么是很少被回答的问题？ 一个问题如果被回答地很少，有可能是因为知道答案的人很少，亦或是因为问题本身模糊不清、微不足道（但对你来讲可能很关键）。 Java相关的常见问题非常之多，但接下来我要讲的是Java不常问到的问题（不常见问题列表就没那么多了，其中包括了一些对C语言的冷嘲热讽。） Q：finally 语句内的代码一定会被执行，对吧？ 另一种考虑这个问题的点是：Java的某些特性（对每个语言来讲）会有一些无可避免的权衡，并且其中还混杂着各种问题。 最直观的回答就是，在你想new一个对象的时候调用构造函数；这是new这个关键字的用途。而我的回答是：构造函数往往被滥用了，调用它们和它们所做的工作两方面都被滥用了。 下面是一些需要考虑的问题： Setter方法：正如我们在之前的问题中所看到的，有些人会写很多构造函数。
其中，在讲第一个原因的时候，提到「三次握手可以通过上下文判断当前连接是否是历史连接，而两次握手无法判断」。 因为当时没有详细说为什么两次握手无法判断历史连接，导致有很多读者私信我这个问题。 所以，这次详细说一下，顺便给大家复习下，这个面试被问到发霉的问题。 TCP 两次握手为什么无法阻止历史连接？ 我之前的图解网络 PDF 里写的是，两次握手无法判断历史连接。 其实这句话，不太准确，因为就像读者问的那样，第二次握手的时候，客户端也可以根据他的序列号和收到的报文中的确认号进行比较。 所以，应该改成「TCP 两次握手无法阻止历史连接」。 三次握手阻止历史连接的过程如下图，注意图中的两个连接的序列号是不一样的，因此新旧 SYN 报文并不是发生了超时重传，两个都是独立的连接。 可以看到，在三次握手的情况下， 可以在服务端建立连接之前，可以阻止掉了历史连接，从而保证建立的连接不是历史连接。
那么就的 我们先从上到下的方式来说说POSTGRESQL 的用户怎么管理,实际上POSTGRESQL 的用户管理的方式,如果你是 SQL SERVER 的DBA ,那么基本上不用去学,那是一样一样一样的 那么下面有些东西就开始不好理解了 问题1 PG 和 ORACLE 之间,我拿他当ORACLE 用SCHEMA 来管理,可以吗? object 是无法访问的 4 建立的数据库对所有的用户都具有连接的权利 (这个和权限无关) 下一个问题是为什么什么用户即使不是这个数据库的owner 也拥有在这个数据库创建OBJECT的权利?? 那么其实还有另外一个问题,我可以让所有用户对于我建立的数据库具有访问connect的权限,但仅仅是这样权限, 不能在public 中建立任何的OBJECT grant CONNECT ON DATABASE ,不要使用public 作为你默认的schema,自己建立一个schema 并且设为默认,也可以解决上面的问题 那么POSTGRESQL 的权限和使用有什么好的方法 1 如果表和表之间需要有关联性的查询
本文提出了一种解决方案，可以从亚马逊Web服务(AWS)技术文档中回答自然语言问题的方法，其中没有特定领域的标记数据（零镜头）。 这些问题可以有肯定-否-否的答案，简短的回答，长的答案，或以上的任何组合。此解决方案包括一个两步体系结构，其中检索器找到正确的文档，而提取器在检索到的文档中找到答案。 我们将基于AWS技术文档上的真实客户问题，引入一个新的开放图书QA测试数据集。在尝试了几种基于提取式语言模型的信息检索系统和提取器模型后，该解决方案试图在同一过程中找到“是-否-无”答案和文本答案。 该模型在斯坦福问题回答数据集squad(Rajpurkartal.，2016)和自然问题(Kwiatkovss基等人，2019)数据集上进行训练。 零镜头的开放式问题回答.pdf
老师主页显示问题列表-持久层 (a) 规划需要执行的SQL语句 老师主页显示的问题列表应该显示出老师自己发表的问题，和学生指定该老师回答的问题。 回答问题-持久层 直接使用MyBatis Plus提供的insert()方法即可实现插入回复的数据。 65. 回答问题-业务层 (a) 规划业务流程、业务逻辑，创建必要的异常 此次的业务是向answer表中插入数据，没有唯一的字段，也不与其它表存在关联，所以，在插入之前不需要执行检查，在数据完整的情况下，直接插入数据即可 回答问题-控制器层 (a) 处理异常 本次业务层并没有抛出新的异常（从未处理过的异常），则无需处理！ 回答问题-前端页面 关于postAnswer.js代码： let writeAnswerApp = new Vue({ el: '#writeAnswerApp', data: {
这个问题的时候，我就先问了零基础前端课程的同学们，让他们先说说，“这个问题你会怎么样回答？”然后让他们挨个的回答我。 我就不截图了啊，聊天记录比较细碎。 *方同学：“美工给设计图，我完成页面。 我觉得在回答这类表述性问题的时候，许多同学的视角和层次太低。包括我以前做面试官的时候也是一样，凡是工作经验在二年以下的人，这类非技术且偏向行业理解性的问题，回答普遍不能让我满意。） 一句话，没了 *延伟的回答：cookies是用来存身份的，有过期时间，不能跨域 --二位说的都对。 //============ 这个题，我以为比较好的回答方式： 1，先说出它们的各个都是啥？ 2，说出它们都有哪些各个的特性？ 3，结合1，2，再说出它们都有哪些区别 这样回答，这个问题就会回答的很圆满，很丰满。 让人觉得你的知识储备很完备，全面。 面试，就像表演。 就一句话回答，是不是太简单了点？面试中每一个问题都是一个台阶，你答好一道题就上了一级台阶，题都答对了，你就登堂入室了。为啥有人屡面不中？因为他总是有些题答不好嘛！什么人多不多的都不是原因。
下面有一个写好的Python代码对其进行实现，用于实现e的spigot算法： ? 这是原代码的地址。 更有帮助的是，我们可以在去掉这些数字后重新设置分数的基数，并保持分数的分子/分母较小。 代码中的lambda函数示连分数的分子/分母。我们将数据存储为字符串，以便存储数千个数字。 哪位大神如果觉得自己有两把刷子，可以把答案（任何语言编程）发送到公众号官方邮箱： lhtzjqxx@163.com 届时我们把您的回答全网进行展示。 e在微积分中性质 e 描述增长率的自然常量, 并且还是唯一具有下面性质的函数：这个函数曲线上的每一个点的 y 值，在该点的斜率和面积都是相同的。x =1 时，函数值就等于e。 这些分数的分母下降得很快——问题是即使对于非常大的数量，素数对也是相对常见的。事实上，Brun常数是未知的。
于是，感恩节前夕，Facebook推出了一个新工具：可以教给他们的员工像公司官方一样回应有关公司棘手问题的聊天机器人“ Liam Bot”。 如何回答亲朋好友的“死亡问题”？ Liam Bot的设计初衷是为Facebook的员工提供建议，告诉他们如何回答有关过去一年里关于公司面对的各种争议问题。这个聊天机器人于今年春天首次接受测试，并在感恩节前夕向员工推出。 ? 该公司表示，今年希望利用Liam创造一种更有效的方式来帮助员工回答问题。 Liam Bot的回答主要涉及的是与公司负面新闻有关的问题，在其答案中通常会链接到公司博客和官方新闻。 当被问到“你在离婚中得到了多少钱”时，机器人的回答是：“你肯定有很多问题，那么首先，我想先谈谈我们是如何走到这一步的。” 这个答案听起来就像极了马克·扎克伯格的口吻。 当反复听到这些回答时，我们会觉得这听起来很机械——有外媒也曾戏称，就好像扎克伯格自己就是一台机器一样。 但是Felt认为，假期里的对话往往充满了不愉快，让机器人用呆板的公司语言来回答问题倒是十分有趣。
今晚撸得正兴奋时，有个朋友突然问了我一个关于位移提交的问题，他最近刚接触 Kafka，在一篇博客中看到了这么一段话： ? 然后他给我举了不是那么常规的一个问题，如下： ? 我一看问题就觉得有点奇怪了，我知道这个朋友肯定是从 RocketMQ 过来的，因为在 RocketMQ 的位移提交机制，只能是提交已消费的最小位移： ? 我觉得产生这种疑惑是因为之前使用 RocketMQ 的时候，由于不用自己处理位移提交，一切交给 RocketMQ 处理了，而恰好 RocketMQ 提交位移的机制只能提交未消费最小偏移量以杜绝消息的丢失 ，导致了这位朋友切换到 kafka 需要手动处理位移的时候，产生了以上的困惑。 对 Kafka 来说，它提供了手动位移提交的机制，可以暴露出来让用户自行实现位移的提交，也就意味着你可以对分区的位移有控制权，这完全取决于你本身的实现逻辑。
原文题目：Learning to Answer Ambiguous Questions with Knowledge Graph 在依据知识库回答事实性问题时，许多问题都有多个似是而非的解释。 以前关于简单问题的研究假设每个问题只有一种解释作为基本事实，因此他们缺乏正确回答模糊问题的能力。在这篇论文中，我们提出了一种利用数据集的新方法，它考虑了模糊问题的存在。 同时我们引入了一种简单有效的模型，它能将局部知识子图与注意机制相结合。实验结果表明，该方法具有良好的性能。
哈喽、大家好 我是石臻臻 之前有一些同学问了我一些后端相关的问题，那么我在这篇文章里面偶一个解答。 1，后端的学习路线应该如何进行，数据结构与算法应该如何深入学习？ 但感觉自己的学习方法可能有问题，效率不太高。 , 基本上会用这些 工作上来说没啥问题。 再比如说你已经从业两三年了 那么需要对你已经会的慢慢变成你懂的, 而不是一知半解, 会就行了。会让你成为curd boy。 懂,才能让你在碰到问题的时候能够有一个排查方向,快速响应问题。 最终实现接口自动化 2、要会查看服务报错日志，能精准定位问题，需要对微服务架构有一些简单的了解 8 可以介绍您之前做过的某一个后端相关项目具体过程吗？
虽然这个问题已经回答过无数次了，但是总有同学依然不会提问题，于是得不到解答。 ? 这个问题提了一天也没有人给他解答。为什么？因为想回答的人无从下手。既不给具体描述，也不给代码，别人怎么回答？ 回答你“方法不对”？ 在编程领域有一个俗话，叫做： “垃圾进，垃圾出。 ” 你提的问题太宽泛，那么就不要怪别人回答得太宽泛。 现在他想回答你的问题，那么他怎么告诉你有问题的地方在第几行？ 手机上写代码本来就不方便，括号引号打起来很麻烦。 如果你直接对代码进行截图，带上行号，那么回答问题的人直接告诉你第几行就可以了。 这运行一报错，根本没法知道哪里有问题。 后来我们形成了统一的认识：如果出问题的代码来自 CSDN，那么一律不解答。 总结：是你提问请求别人回答。 你应该给回答者提供一个能方便指出问题，方便分析问题的环境。 如果你期望提问的时候只言片语，然后让答者主动跟你交互，主动找你确认问题是什么、还要找反复确认细节。那么只有两种情况：回答问题的人是你爹。
前言 今天给大家讲讲面试过程当中最长遇到的窘境，也是最能体现一个候选人临场应变能力的地方，那就是当我们在面试的过程当中，遇到的问题回答不上来的时候，该怎么办？ 误区 在开始讲解之前，先纠正一个误区，那就是对于一场面试而言，最后的结果好坏并不完全取决于面试当中的问题是否都回答了上来。 能不能录取和是否回答出所有问题并没有直接的联系。 换句话说，我自己经历过的，无论是面试也好，还是面别人也罢，问题没答上来通过的，都答上来没通过的情况太多太多了。 所以对待面试当中回答问题这件事情，可以稍微放平常心一点，不要过于以回答问题为导向。 因为很有可能， 你像是背书一样回答出问题之后，面试官反而扣分更多。 好了，下面我将从具体操作的角度讲讲该怎么做。 1. 保持冷静，搜集信息 这是第一条，也是最重要的一条。 回避问题，展示自己 如果面试官问的并不是一个问题或者算法的解决思路，而是一个具体的问题，而这个问题你又刚好不知道，那该怎么办呢？
题目 从 survey_log 表中获得回答率最高的问题， survey_log 表包含这些列：id, action, question_id, answer_id, q_num, timestamp skip"； 当 action 值为 "answer" 时 answer_id 非空， 而 action 值为 "show" 或者 "skip" 时 answer_id 为空； q_num 表示当前会话中问题的编号 请编写 SQL 查询来找到具有最高回答率的问题。 285 的回答率为 1/1，而问题 369 回答率为 0/1，因此输出 285 。 提示：回答率最高的含义是：同一问题编号中回答数占显示数的比例最高。
，也是最能体现一个候选人临场应变能力的地方，那就是当我们在面试的过程当中，遇到的问题回答不上来的时候，该怎么办？ 误区 在开始讲解之前，先纠正一个误区，那就是对于一场面试而言，最后的结果好坏并不完全取决于面试当中的问题是否都回答了上来。 能不能录取和是否回答出所有问题并没有直接的联系。 换句话说，我自己经历过的，无论是面试也好，还是面别人也罢，问题没答上来通过的，都答上来没通过的情况太多太多了。 所以对待面试当中回答问题这件事情，可以稍微放平常心一点，不要过于以回答问题为导向。 因为很有可能， 你像是背书一样回答出问题之后，面试官反而扣分更多。 好了，下面我将从具体操作的角度讲讲该怎么做。 1. 保持冷静，搜集信息 这是第一条，也是最重要的一条。 回避问题，展示自己 如果面试官问的并不是一个问题或者算法的解决思路，而是一个具体的问题，而这个问题你又刚好不知道，那该怎么办呢？
前言 今天给大家讲讲面试过程当中最长遇到的窘境，也是最能体现一个候选人临场应变能力的地方，那就是当我们在面试的过程当中，遇到的问题回答不上来的时候，该怎么办。 二. 误区 在开始讲解之前，先纠正一个误区，那就是对于一场面试而言，最后的结果好坏并不完全取决于面试当中的问题是否都回答了上来。 能不能录取和是否回答出所有问题并没有直接的联系。 换句话说，我自己经历过的，无论是面试也好，还是面别人也罢，问题没答上来通过的，都答上来没通过的情况太多太多了。 所以对待面试当中回答问题这件事情，可以稍微放平常心一点，不要过于以回答问题为导向。 因为很有可能， 你像是背书一样回答出问题之后，面试官反而扣分更多。 好了，下面我将从具体操作的角度讲讲该怎么做 三. 保持冷静，搜集信息 这是第一条，也是最重要的一条。 回避问题，展示自己 如果面试官问的并不是一个问题或者算法的解决思路，而是一个具体的问题，而这个问题你又刚好不知道，那该怎么办呢？
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