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华为敏捷DevOps实践:如何开好站立会议

阅读字数:2175 | 6分钟阅读 摘要 愿大家能够更好的开好站立会议,提升团队成员的协同,建造自己的。 大家好,我是华为云的产品经理恒少。...一、开篇小故事 ,也叫通天;据《圣经·旧约·创世记》第11章记载:当时人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔,高塔越来越接近天堂,上帝紧张了,他看到人们这样齐心协力,统一强大,心想:如果人类真的修成宏伟的通天...为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,使人类相互之间不能沟通,并让人类分散世界各地,最终没有建成。...纪要模板 对了,华为DevCloudwiki内嵌了站立会议的纪要模板,可以参考,使用wiki简单记录站立的纪要和要点,也是我们常用的。 如下: ? 最后,为什么要站立开会呢?...因为站在累,所以时间久了,就开不下去了,哈哈哈…… 愿大家能够更好的开好站立会议,提升团队成员的协同,建造自己的:) 以上为今天的分享内容,谢谢大家!

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干货 | 元旦,一起NLP!(上)

第一部分 | NLP的诞生史 《圣经》关于的故事 1.从前,巴比伦人想建造一座直通天堂。 建的人都说着同一种语言,心意相通、齐心协力。上帝看到人类竟然敢做这种事情,就让他们的语言变得不一样。...因为人们听不懂对方讲什么,于是大家整天吵吵闹闹,无法继续建。后来人们把这座叫作,而“”的意思就是“分歧”。...2.虽然停建了,但一个梦想却始终萦绕在人们心中:人类什么时候才能拥有相通的语言,重建呢? 机器翻译被视为“重建”的伟大创举。...(¬、¬) 故事型常识阅读理解(Story Cloze Test (SCT))是近几年新提出的一个文本理解任务,在这个任务,给定背景的四句话,我们需要从两个候选句子中选择出哪一个可以被前四句话推导出来...并且因为这些故事是人为干预的,所以保证涵盖标准答案的5句话,不会有杂乱无关的信息,所有信息都是为核心故事服务的。来看一个例子: 这些好玩的东西是怎么实现的?机器真的可以代替川普发言吗?

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CDA原创 | 机器翻译之路-再造

本文为CDA原创文章,作者曾科,转载请注明来源 的轰塌 圣经旧约第十一章,讲到了的故事:人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔;为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,使人类相互之间不能沟通...,美国洛克菲勒基金会副总裁韦弗讨论计算机的应用范围,提出了利用计算机实现语言的自动翻译的想法,并且很多学者与实业家表示支持。...由此机器翻译由此陷入低潮,此时上帝笑了,你们永远别想再造,那么机器翻译之路就这么被打断吗,人类的动力来自希望,可此时,希望变成了绝望… 基于规则的机器翻译-不尽如人意 到了上个世纪七十年代,计算机性能与全球化的发展使得机器翻译重回人们视野...此时,上帝打了个喷嚏,额,我没事,这个貌似有点靠谱,但是你们还是造不出。 再造-任重道远 虽然统计机器翻译表现出色,但是机器翻译本身还很多问题,机器取代不了人类。...也就是说,机器翻译最终还是受制于人类对语言本身的了解,它到底是怎么产生的,大脑中是如何运行的......路漫漫其修远兮啊,但还是要有信心,总有一日人类能够重塑圣经,再造

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一心二用:高性能端到端语音翻译模型同时识别声音和翻译

道格拉斯·亚当斯(Douglas Adams)小说《银河系漫游指南》(《The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy》)里畅想了一种叫鱼(Babelfish)的神奇生物...人们携带鱼后,就能够它的帮助下听懂任何异国语言。鱼的名字来源于《圣经》里著名的故事“”:人类想上天堂,开始建造叫做的通天巨。上帝为阻止人类登天,迫使人类说不同的语言。...由于沟通不畅,计划最终半途而废。 那么是否可以将一种语言的语音直接转换为另外一种语言的文字呢? 这就是语音翻译需要解决的问题。...众所周知的是,一个可商用的、英语音识别系统需要使用上万小音频-转写平行数据训练得到,而一个商用的到英文本机器翻译系统则需要上亿条平行句对训练得到。...可以看出,COSTT可以使用比过去方法较少的训练数据和训练技巧的同时,取得更好的性能;同时,利用额外MT数据作辅助训练,COSTT得到了更高的翻译性能。 详细的实验结果和分析请参考原始论文。

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「非广告」程序员如何才能不被裁?

你叫李雷,一家叫「马车之家」的公司当前端工程师。现在你业余时间想学些东西,该学什么呢? 你想起技术论坛上看到一些大佬说 —— Rust是前端基建的未来。于是你就去学Rust。...圣经旧约记载,人类修建通往天堂的。 为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,使人类相互之间不能沟通。...做业务就像是修,不同的工种会说不同的语言: 产品的语言是原型图、各种AB test的数据 开发的语言是 Java、JS、SQL等 测试的语言是各种用例 这些语言都是对业务的描述,但是这些工种互相之间听不懂对方的语言...如果你能听懂不同工种的语言,将他们团结起来,当建成之时,你就是最大的功臣。 这一切的前提,就是「懂业务」。 那有同学会说:工作这么忙,我哪有经历去了解别的工种啊?...讲个故事,前几天,一位运营同学操作公司内部低代码平台误点了删除按钮。 然后,所有数据都没了。这是谁的锅? 运营说:「UE」怎么不把删除按钮设计成红色,太容易误触了。

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大话胡安: 我为什么创立协议实验室?

为了人类的未来,我决心构建人类知识和信息的图书馆。 毕业之后,大概是2013年,我一直研究一大堆的知识工具。这些软件工具可以帮助学生更快地学习或者帮助科学家更好地找出论文中的内容。...带着这些思考,我纸上写写画画,居然画出了下面的图形: 但的前车之鉴让我重新思考博尔赫斯关于图书馆的隐喻:协议。...的故事:当时地球上的人们都说同一种语言,当人们离开东方之后,他们来到了示拿之地。在那里,人们想方设法烧砖好让他们能够造出一座城和一座高耸入云的来传播自己的名声,以免他们分散到世界各地。...另外,我真的很想建立一个像本聪这样的人或组织——协议实验室(而不是我自己匿名做这个),来建立一个项目。 这也源于我经历的个人努力挫败,当最初开始IPFS项目,没有这样一个组织。...从古腾堡到人类信息的全球基础设施,已经涌现了很多类似的破坏性技术,而协议实验室的工作,更接近博尔赫斯的图书馆,其结果我们无法完全预测。

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新的AI上帝来了!有一天AI或取代一切旧宗教

电影的改编,“机器人(robot)”取代了“昆虫(insect,小说原句:I, for one, welcome our new insect overlords)”。...一个由大数据、全球化和飞速发展的科学推动的世界,有一种论调说我们正在走向宗教过时的未来。 理论上,一个超级智能的AI将比人类更加智能,并且能够回答我们长期以来关于宗教方向的疑问。...或者,就像的故事一样,AI的发展是否会造出一座足够高的以直达天堂,引发造物主制造出新的混乱和遗弃?...(译者注:是《圣经》记载,当时人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔;为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,使人类相互之间不能沟通,计划因此失败,人类自此各散东西。)...《圣经》 我没有答案,但我确实希望如果AI真的变得超级聪明,它可以成为造福世界的有益力量,帮助我们变得更“神圣”而不是更弱小——或者至少更充满爱,不管我们是否信仰宗教。

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「非广告」程序员如何才能尽量避免被裁?

圣经旧约记载,人类修建通往天堂的。 为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,使人类相互之间不能沟通。...做业务就像是修,不同的工种会说不同的语言: 产品的语言是原型图、各种AB test的数据 开发的语言是 Java、JS、SQL等 测试的语言是各种用例 这些语言都是对业务的描述,但是这些工种互相之间听不懂对方的语言...如果你能听懂不同工种的语言,将他们团结起来,当建成之时,你就是最大的功臣。 这一切的前提,就是「懂业务」。 那有同学会说:工作这么忙,我哪有经历去了解别的工种啊?...讲个故事,前几天,一位运营同学操作公司内部低代码平台误点了删除按钮。 然后,所有数据都没了。这是谁的锅? 运营说:「UE」怎么不把删除按钮设计成红色,太容易误触了。...写有《学习源码整体架构系列》20余篇,知乎、掘金收获超百万阅读。 从2014年起,每年都会写一篇年度总结,已经坚持写了8年,点击查看年度总结。

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一个听不见的人,也想要看懂每一个新闻 | 搜狗发布全球首个手语AI合成主播

由于上帝在这座城改变了人类的语言,将人们打散,因此这座城被称为「」(混乱的意思),虽然这个故事不可考,但这座半途而废的如今正静静地躺在伊拉克巴格达南部的平原上。...但是在世界上仍然有这样一群人,似乎被遗忘的角落:他们看起来与常人无异,但是在他们的世界里则是一片宁静:没有世界的喧嚣,同时也切断了与其他人正常沟通的渠道。 ?...但是这一套独特的语言体系相当于将这一特殊的群体局限自己的圈子里:他们相互之间可以交流沟通,但是与健听人之间无形中就被自然分隔在了塔下。...帮助TA们重建「」 随着越来越多年轻的听障人士受教育程度不断提升,有不少人已经可以通过文字来从外界传达以及获取信息,但是对于更多的听障人士,比如中老年以及内陆地区的听障人士,看懂文字仍然是一件十分困难的事情...研发的过程,陈伟团队还邀请了国家聋哑人协会、手语老师以及听障人士三方作为顾问团队,以便于对最新研发成果第一间进行反馈并协助改进。

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托尔斯泰《安娜·卡列尼娜》主要人物

版本: 上海译文2013版 译者高慧群等 奥博朗斯基公爵: 斯捷潘·阿尔卡季奇·奥勃朗斯基公爵(社交场合他叫斯季瓦) 达里娅·亚历山德罗夫娜,小名多莉,公爵夫人 格里沙——小儿子 尼娅—...: 谢尔茨基公爵 谢尔茨卡娅公爵夫人 (下面按照年龄顺序排列) 谢尔茨基——多莉和吉提,娜塔莉的哥哥——与列文一起温习功课并同时考进大学 娜塔莉(利沃娃)——刚进入社交界不久,就嫁给了外交官利沃夫...卡瓦索夫——列文大学里的老同学、自结婚后还未见过面的卡瓦索夫教授。卡瓦索夫以其明朗而又纯朴的世界观赢得了列文的好感。...安娜刚进入社交界,特西公爵夫人就特别喜欢她,处处照应她,把她拉进自己的圈子里,同时嘲笑利季娅·伊万诺夫娜伯爵夫人那个社交圈。 图什克维奇——特西的情人。...渥伦斯基离开彼得堡,把他莫尔斯卡娅大街的一大套住宅留给他的朋友和要好的同事彼得里茨基照管。 彼得里茨基的女友希尔顿男爵夫人正坐在圆桌边煮咖啡。

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给外行能看懂的科普:这就叫自然语言处理

因为人们听不懂对方讲什么,于是大家整天吵吵闹闹,无法继续建。后来人们把这座叫作,而“”的意思就是“分歧”。...虽然停建了,但一个梦想却始终萦绕在人们心中:人类什么时候才能拥有相通的语言,重建呢?机器翻译被视为“重建”的伟大创举。...口语,词与词之间通常是连贯说出来的。书面语,中文等语言也没有词与词之间的边界。由于单词是承载语义的最小单元,要解决自然语言处理,单词的边界界定问题首当其冲。...举一个简单的例子,机器翻译研究的初期,人们经常举一个例子来说明机器翻译任务的艰巨性。英语“The spirit is willing but the flesh is weak.”...然而,当面对现实世界充满模糊与不确定性,这两种方法都面临着各自无法解决的问题。例如,人类语言虽然有一定的规则,但是真实使用往往伴随大量的噪音和不规范性。

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真女神!世界上第一位程序员

这位女神级的神人,全名是洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯·埃达·金·诺尔(Augusta AdaKing-Noel, Countess of Lovelace)。...成为伯爵夫人之前,她原生家庭的姓氏更有名一些——拜伦(Byron) 怀疑,Ada就是19世纪初期英国伟大的浪漫主义诗人乔治·戈登·拜伦(George Gordon Byron)的亲女儿。...因为人工计算经常出错,所以他想用一种手摇或者蒸汽驱动的机器来进行计算。 得知贝奇的想法后,Ada马上被他的发明吸引住了并为其着迷。...在当时分析机的讨论,Ada提出了用二进制数代替十进制数,数字和字母等符号可以编码成数据等编程概念。...但它的设计逻辑非常先进,分析机由蒸汽机驱动,使用打孔卡输入,通过一台打印机、一个弯曲的绘图仪和一个铃铛输出,也可以纸上打孔以便日后读取。

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表情包 40 年

《华盛顿邮报》一篇社论甚至建议,这一天应该只使用表情符号进行交流。 自1982年诞生以来,表情包已经步入“四十不惑”的阶段。...今今日的表情包,虽不再处于讨论中心,影响力却丝毫不减,它以一种隐秘的方式,潜移默化地参与着人们的虚拟交流。 、表情包与新的“世界语” ,是《圣经》故事的一座通天巨。...故事,世上的人曾经共享一种语言,不受阻碍的交流使人类拥有无比强大的力量,也因此催生了建造一座通天巨的宏大想法。...直到耶和华降临,“变乱他们的口音,使他们的言语彼此不通”,于是,不同人群使用差异化的交流符号,无法再进行无阻碍的交流。“”也因此成为语言间不可交流性的一种隐喻。...正如艺术家、memes创作者Saint Hoax接受《纽约时报》采访所说,memes(模因)本身就是提供文化、社会或政治表达的媒介——用幽默的方式。

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赛博仓颉,在线造字!Stable Diffusion:没人比我更懂汉字

Reddit的Stable Diffusion频道,网友分享了文字生成模型Depth2Image。...代码链接:https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-depth/blob/main/512-depth-ema.ckpt 该模型使用Stable...博主分享了图像的生成方式,模型输入需要呈现的材质照片,Depth2Image就会生成该材质对应的中文汉字。 此贴一出便引来广泛讨论。...在这些字,我们也发现了华点。 Stable Diffusion创造的「马里奥」和本尊相比,不能说毫不相干,只能说是一模一样(好家伙,纯象形字是吧)。 另外,AI模型造的「马斯克」一字也够霸气。...后,人类文字不通,无法交流;现代科技克服语言壁垒的同时,又在建造一座新的「」。这次,人类会成功吗?

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સુપ્રભાત!懂「印度方言」的多语言机翻模型挑战0资源翻译,论文已被ACL2021接收

近期,一篇由ACL2021接收的论文或许可以带我们一窥之后的世界。 据统计,目前世界上存在的语言超过6900种。 ?...《圣经·旧约·创世记》记载着「」的传说:人类联合起来兴建能通往天堂的高塔。 机器翻译的终极使命就是构建人工智能时代的「」。 ?...也就是说,对于模型任意一个参数,对应的掩码的值为1则表示该语对使用模型对应的权重,相反,当值为0表示不使用对应的权重。...零资源翻译场景下能改善目标偏离 零资源翻译(zero-shot translation)指的是模型训练从未接触过某个语向的语料,而该语向的两边语言都各自单独出现过。...总结 为了解决多语言机器翻译的语言冲突问题,论文提出了使用LaSS为每个语言对分配专属的子网络。 实验表明,LaSS能够显著缓解语言冲突问题。

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好文推荐 | 自然语言处理简介

因为人们听不懂对方讲什么,于是大家整天吵吵闹闹,无法继续建。后来人们把这座叫作,而“”的意思就是“分歧”。...虽然停建了,但一个梦想却始终萦绕在人们心中:人类什么时候才能拥有相通的语言,重建呢?机器翻译被视为“重建”的伟大创举。...然而,当面对现实世界充满模糊与不确定性,这两种方法都面临着各自无法解决的问题。例如,人类语言虽然有一定的规则,但是真实使用往往伴随大量的噪音和不规范性。...随着2013年word2vec技术的发表,以神经网络为基础的深度学习技术开始自然语言处理中广泛使用,深度学习的分布式语义表示和多层网络架构具有强大的拟合和学习能力,显著提升了自然语言处理各种任务的性能...当然,文本分类,到底是选词还是Ngram作为特征,SVM+BOW时代曾是个问题。进入到深度学习时代,就直接可以用基于字的神经网络模型了。

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《自然语言处理实战入门》文本检索与信息抽取 ---- 关键词抽取

文章大纲 章节目录 参考文档 ---- 章节目录 《自然语言处理实战入门》 文本检索---- 初探 ---- 常用的检索算法有根据余弦相似度进行检索,Jaccard系数,海灵格-恰亚距离和BM25相关性评分...(3)海灵格-恰亚(Hellinger-Bhattacharya)距离(HB距离),也称为海灵格距离或恰亚距离。恰亚距离有恰亚(A....总的来说,海灵格-恰亚距离是一个 f 散度(f-divergence),f 散度概率论定义为函数 Dƒ(P||D),可用于测量 P 和 Q 概率分布之间的差异。...例子,将会使用基于 TF-IDF 的向量作为文档的概率分布。该分布为离散分布,因为对于特定的特征项有特定的 TF-IDF 值,即数值不连续。...海灵格-恰亚距离的数学定义为: 其中 hdb(u,v) 表示文档向量 u 和 v 之间的海灵格-恰亚距离,并且它等于向量的平方根差的欧几里得或 L2 范数除以 2 的平方根。

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回顾 babel 6和7,来预测下 babel 8

babel 来自的典故: 当时人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔,为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,使人类相互之间不能沟通,计划因此失败,人类自此各散东西。...这座就是。 这个的典故很符合 babel 的转译器的定位。 ? babel 的编译流程 babel 从最初到现在一直的目的都很明确,就是把源码的新语法和 api 转成目标浏览器支持的。...答案是 compat-table,它给出了每个特性不同浏览器或者 node 环境的最低支持版本,babel 基于这个自己维护了一份数据库, @babel/compat-data 下。...useBuiltIns 就是使用 polyfill (corejs)的方式,是入口处全部引入(entry),还是每个文件引入用到的(usage),或者不引入(false)。...babel 插件的应用顺序是:先 plugin 再 preset,plugin 从左到右,preset 从右到左,这样 plugin-transform-runtime 是 preset-env 前面的

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刘知远:NLP研究入门之道(一)

因为人们听不懂对方讲什么,于是大家整天吵吵闹闹,无法继续建。后来人们把这座叫作,而“”的意思就是“分歧”。...虽然停建了,但一个梦想却始终萦绕在人们心中:人类什么时候才能拥有相通的语言,重建呢?机器翻译被视为“重建”的伟大创举。...口语,词与词之间通常是连贯说出来的。书面语,中文等语言也没有词与词之间的边界。由于单词是承载语义的最小单元,要解决自然语言处理,单词的边界界定问题首当其冲。...然而,当面对现实世界充满模糊与不确定性,这两种方法都面临着各自无法解决的问题。例如,人类语言虽然有一定的规则,但是真实使用往往伴随大量的噪音和不规范性。...当然,文本分类,到底是选词还是Ngram作为特征,SVM+BOW时代曾是个问题。进入到深度学习时代,就直接可以用基于字的神经网络模型了。

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Meta用《圣经》训练超多语言模型:识别1107种、辨认4017种语言

机器之心报道 编辑:Panda 《圣经》中有一个的故事,说是人类联合起来计划兴建一座高塔,希望能通往天堂,但神扰乱了人类的语言,计划也就因此失败。...到了今天,AI 技术有望拆除人类语言之间的藩篱,帮助人类造出文明的。...尽管这个数据集偏向宗教内容并且主要是男性声音,但其论文表明这个模型在其它领域以及使用女声也表现优良。这是基础模型的涌现行为,着实让人惊叹。...具体来说,研究者使用 1400 多种语言的大约 50 万小语音数据训练了一个自监督模型 —— 这个语言数量已经超过之前任何研究的五倍以上了。...研究者博客设想:也许技术能鼓励人们留存自己的语言,因为有了好的技术后,他们完全可以使用自己喜欢的语言来获取信息和使用技术。 他们相信 MMS 项目是朝这个方向迈出的重要一步。

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