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算法系统实践

综上所述,我们规划指标需要从产品最根本的特性出发,全面把控。【数据】都说人工是数据喂出来的,其实对来说也是一样,结果的好坏完全取决于数据。所以我们数据的最核心的就是要客观公正。 【任务分发系统】一些小量级的人工部署就好,但算法效果的估往往数据量级都很大,这时就需要一个强大的系统来提升效率和减少人力成本。 稳定性保证我们正常进行,但如果想要高效,我们的系统还需要有较好的性。 效率低的话,要么结果出的慢耽搁算法改进,要么就只堆机器去提升整体效率,成本很高。 3●结果的分析●【概览】系统设计是灵魂,任务执行是躯干,那结果就是做的事了,最终还需要有一套完善的机制让结果够成功推进算法的改进。

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算法系统实践(一)

随着人工的发展,我们现在各个产品线中都融入大量的算法,方便了用户的同时也给我们价产品的具体效果带来了很大的困难。 这里就简单介绍一些我们在算法实践过程中的一些心得,主要会从系统的设计、的执行以及结果的分析三个方面展开,由于内容较这篇文章我们重点阐述第一点。 从产品最根本的特性出发、同时全面掌控产品的特性,这就是我们规划指标最核心的目标。数据都说人工是数据喂出来的,其实对来说也是一样,结果的好坏完全取决于数据。 这里就要求够从用户角度全面地选取数据。 比如前段时间我父母过来玩,发现他们在我家用方言聊天时有一定几率会唤醒小爱音箱,这个体验头一两次还感觉还蛮有趣但了就挺烦,这里我就怀疑他们针对我老家那边的方言没有做好,不过南方的方言数不胜数且博大精深这点也理解小爱同学

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    」一切为了信息安全——UTRA有答优盘

    前几日镁客网报道了一款正在京东上众筹的UTRA有答优盘,这款主打信息安全和防丢功优盘在京东上线的第三天就已经完成了50w的目标筹集金额。 、GPS记录、寻物器、找回。???? 存储性优盘的实际容量显示为30G,经过ChipEasy的试,分还算是ok的,我们来看试结果。?采用USB 3.0协议,输入电流为76mA,采用三星的颗粒,U盘总得分为43分。 关于优盘的读写速度,小编试着传输了一个800M的压缩包,用时在十秒的样子,但是我们依然需要专业的试工具来进行试,下图是ATTO Disk Benchmark的试结果。? 总结总体来说UTRA优盘在外观和性稳定性上来说还是可圈可点的,相对于其性来说,32G 299的售价也不算高,非常适合商务人士使用。

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    4款UI标注工具真实-有态度的

    小编用同一张图的标注结果,一下当前市面上的各种标注工具,及其优缺点。UI标注工具哪个好用? 1、MarkMan体验地址:http:www.getmarkman.comMarkMan,属于老级的标注工具,很前辈最初的时候都用过,但后来放弃了,因为没有怎么更新过。小编的结果如下:? 优点:1.开发可以直接复制素代码;2.标注比较,也支持百分比标注和选标注;3.在线的,不占内存,一个插件搞定切图和标注;4.支持 Win/Mac, 支持 PS/Sketch XD;缺点:1.对于图层样式 手动拖拽标注信息,同上,准确度取决于手动拖拽的位置,开发模式下,可以识别标注,结果如下:? 好了,今天小编对于UI标注工具的就暂时到这里啦,后面出现新的标注工具,再补充上来,希望对你有所帮助。

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    知识问答有?一份符号逻辑集考考你

    导语 | 随着知识问答在行业不同垂直领域的发展,知识问答的力也在不断的提高和升级,本着Nlper的初心和AI的态度,我们为知识问答设计了一份考题(集),让我们一起来看看在这份考题下,当前的知识问答少分呢 比如音箱,需要支持一些人物等百科类的问答;景区实体机器人,需要支持景点的一些景观问答和历史问答;包括外卖,电商应用上的一些逻辑复杂的查询,这些都是知识问答在具体应用上的落地。 如果没有一种合理的问法集建模的力,这个集永远都可只包含了KBQA问法世界的一小部分而已。但是怎么建模呢?一个subject?两个subject?个predicate?比较? 而本文构造的集是融合了更应用场景的技术和图谱算子力的一种集构造方式。技术包括ner,属性映射,实体对齐等,图谱算子力包括求最值,最交集等力。 2. 针对上面这种情况我们引入量词,包括全称量词,存在量词,唯一量词来增加修饰力。以上是针对算子力的集构造方法。3. 素标签实际业务系统还有很ner,属性映射等问答力需要去估。

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    」不一样的家庭娱乐——骇客H3家庭网关

    近些年,除了手机以外,开始有更化产品融入到人们的生活中,为用户带来越来越新鲜的体验。 电视、冰箱、插线板甚至是灯成为家庭里稀松平常的配置,而作为可成为家居入口级产品的网关,也是吸引了诸厂家的关注,市面上各种品牌和配置层出不穷。 今天,小编给大家一款JCG家庭网关——骇客H3。包装图??首先看包装,简约大方,正面的金色配字显得整体风格即精致又优雅,材质是高档礼品盒硬纸板,完全不用担心运输过程中会损坏。 骇客H3网关作为家居的枢纽,集家庭私有云、无线投屏、海量免费4K高清IPTV、无线HiFi音箱、无线路由、屏游戏等功于一体。 总体来说,这样的配置和性,699的起售价格还不错可以接受。

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    《超级》书

    本书的英文版出版于2014年,迄今已翻译成二十种语言在世界各地发行,是当下最为畅销的人工话题的科普读物。要想让对人工的未来预判更准确,就必须先了解它的发展史。 人工的发展就像一个创业者一样,大起大落,一波三折。?image1956年的夏天,由名顶尖科学家组成了著名的达特茅斯会议,研究表明许预想的人工问题可以得到突破。 之后又出现了解决微积分问题的程序,甚至解决验中图像类比问题的程序。我们今天所听说过的一些经典人工应用场景,雏形都是在当时产生的。 神经网络像是模拟人类大脑皮层神经组合的特质,而遗传算法则是模拟自然界基因传承、突变、优胜劣汰的特点,两者结合起来,就像一片茂密的热带雨林,提供了人工的自然生态。 希望大家在阅读过程中放下浮躁,沉浸下来,放慢阅读的速度,理解作者的“警世”之言。简宝玉读书挑战打卡—《超级》书

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    中文语言基准「源指数」

    源指数简介 http:cuge.baai.ac.cn# 源指数是指中文语言理解和生成基准,源指数包含高质量中文自然语言处理数据集、排行榜与在线平台,旨在构建全面系统的中文机器语言体系 ,形成层次维度的方案,力求更加科学、规范、高质量地推进中文自然语言处理技术的标准。 排行榜源指数排行榜提供层次维度的方案,提供数据集、任务、力得分,以及源指数总体得分。 源指数根据标准基线模型(mT5-small)的得分,对参与模型的得分进行归一化(括号中显示),最大程度消除不同数据集和指标的差异。 :摘要生成、数据到文本生成对话交互:知识驱动的对话生成语言:机器翻译、跨语言摘要数学推理:数值计算如何参与源指数

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    人工(二)

    作者:马文•明斯基 Marvin Minsky译者:任楠机械工业出版社,北京,2016年11月简:人类的重要物质基础是大脑,尤其是我们的新皮质,那里面有着至今数不清的几百亿甚至上千亿的神经。 作者:卢克•梅尔 Luke Dormehl译者:胡小锐 钟毅中信出版社,北京,2016年3月简:本书用生动的案例,阐释了人的行为是如何被预的。 作者:佩德罗•明戈斯 Pedro Domingos译者:黄芳萍中信出版社,北京,2017年1月简:作者以深入浅出、环环相扣的叙述,把当今最主要的五种人工前沿算法做了汇总说明。 事实证明,要将许不同的学习算法结合成一个并不难,利用的就是学习。最后,他批了库兹韦尔的过拟合,并提出了“技术人”的新未来。事实上,在本书中,既可以看到较为深奥的数理知识,也可以读出人文情怀。 在书中提出了个神经工作原则。他认为,思维是广阔的“神经银河”的产物,在我们的头颅中,“神经银河”定义了意识的内在宇宙。

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    」不为云而生的路由器都是耍流氓——捷稀JHR-AC845

    随着科技的发展,硬件产品在国内外是越来越普及了,也越来越样化,越来越的设备包括家居、穿戴产品都开始具备联网的力,我们对网络,特别是无线网络越来越依赖,不管走到哪儿,你是不是都会问:亲, 目前市面上,无线路由器的厂家和品类也很,人们选择路由器已经不仅仅是追求信号强度、穿透力等基本功,一些其它的更的功开始成为家庭和小型办公无线路由器选型的加分项。 今天小编将要的是一款JCG公司最新上线的双频路由器JCG金刚4代加强版。首先来看看包装?? 接下来是偏远死角试。小编右转走进了厕所里面,站在离路由器最远的窗边,窗是打开的,小编发现试仪里面了很刚刚没有的外面的WiFi信号源。 总结:总体来说,金刚4代加强版整体还是比较满意的,外观设计比较帅气,做工精细,联网设置简单,穿墙表现不错,还可以构建私人远程云端。对于一些商务人士和办公需求来说,458算是不错可以入手的产品了。

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    Wings-让单全自动生成

    来源:星云试前言单试是保证软件质量非常有效的手段,无论是从试理论早期介入试的理念来看或是从单试不受UI影响可以高速批量验证的特性,所以业界所倡导的试驱动开发,这个里面提到的试驱动更的就是指单试驱动 但一般开发团队还是很少的系统化的执行单试,针对应用软件的试更是由专业试团队来执行黑盒试。 以下是几个最常见的开发不写单试的理由:●需求总是无穷尽的,还有下阶段功需求要实现,没空补单●要补的单试太,无从下手,主观上抗拒。●单试编写难度大。 一方面原因可是功函数实现上不够合理,另一方面是没有(或者不知道)好用的单试框架和mock框架。●单试不算入工作量内。其次,功需求还不稳定,写单试的性价比不高。 星云试日前全球首发的Wings产品,是一个的、全自动的单试用例生成系统,研究并解决了如下难点,现分享给大家。

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    Python线性回归-sklearn.linear_model,并对其预结果

    在前面的博客已经介绍过回归模型,现在这里粗略介绍如下 ?python 实现案例1、选取数据#! 4、模型估 #价 #(1) 度 # 对于分类问题,度是准确率,但这种方法不适用于回归问题。我们使用针对连续数值的度(evaluation metrics)。 如果输入的是目标问题,则返回一个二维数组(n_targets, n_features);如果是单目标问题,返回一个一维数组 (n_features,)。 predict(X) 使用训练得到的估计器对输入为X的集合进行预(X可以是试集,也可以是需要预的数据)。 score(X, ysample_weight) 返回对于以X为samples,以y为target的预效果分。

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    Python线性回归-sklearn.linear_model,并对其预结果

    在前面的博客已经介绍过回归模型,现在这里粗略介绍如下 ?python 实现案例1、选取数据? 执行代码#! 4、模型估 #价 #(1) 度 # 对于分类问题,度是准确率,但这种方法不适用于回归问题。我们使用针对连续数值的度(evaluation metrics)。 如果输入的是目标问题,则返回一个二维数组(n_targets, n_features);如果是单目标问题,返回一个一维数组 (n_features,)。 predict(X) 使用训练得到的估计器对输入为X的集合进行预(X可以是试集,也可以是需要预的数据)。 score(X, ysample_weight) 返回对于以X为samples,以y为target的预效果分。

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    如何语音技程度(1)——意图理解

    《如何语音技程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和价,尽量保持系列文章的原貌,这是第1篇。从事AI-NLP领域已经一年半了,一直潜心学习。 Part 1 我心中的超级人工私以为,最理想的人工,就像《Her》里面的萨曼莎;《钢铁侠》里面的贾维斯;《超陆战队》里面的大白;《啦A梦》里面的机器猫; image.png ? 好的处理方案,够判断用户的歧义表述,并引导纠错。至于处理逻辑是直接给于结果,还是通过追问的形式二次判断,就是具体业务具体场景的选择了。不过举例,但是有无处理方案,应该纳入进点。 所以在当前的技术实现下,输出了过往在工作中一些产品以及处理问题的具体表现。实际上,原本在意图理解这个单模块,有更点去列举,但是受限于篇幅以及力所限,删掉的一些内容。 (11)如果用户表达的文本过长,意图过,如何处理?(12)用户话说到一半,,并提前完成服务?上述我提到的种种问题,其实都可以设计考核指标。

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    如何语音技程度(4)——人格特质

    《如何语音技程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和价,尽量保持系列文章的原貌,这是第4篇。 前三篇文章,依次拆解了【意图理解】、【服务提供】、【交互流畅】三个维度,如果这些维度的各个指标全部达标,即是一款水平线以上的语音助手,但是距离“令人愉悦和兴奋”还少了一个维度,即——人格化。? 要知道,这哥们职业毕竟是个打篮球的,核心考量点是否帮助球队赢球。也就是说,性十分优秀,但是人格上并不讨喜。这个搁在当下的很音箱上,也是一个情况。 这个维度,重点考量助手在人格化程度上的表现。【人格特质】(1)情绪丰富度喜怒哀乐悲恐惊,考察助手的情绪丰富度。?现在的语音助手大是一个工具型产品,并基于此,努力附加人格化。 目前来看,市面上出货最的当属音箱了,用户与这些音箱的互动相较于传统的硬件产品发生了质的改变,因为语音对话这种拟人化的交互形式,更容易附着人格,继而去传递品牌印象。

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    如何语音技程度(3)——交互流畅

    《如何语音技程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和价,尽量保持系列文章的原貌,这是第3篇。 本篇文章为大家带来【交互流畅】维度的点拆解。这个模块,重点考量助手各个性指标及交互体验层面的表现。【交互流畅】(1)服务稳定性“正常运行”、“不出bug”、“鲁棒性好”。 尽量的去使用硬件,把工作体验变成日常,以培养敏感度。弄清楚这些交互方式、器件连接方式背后的技术实现原理。每种技术方案都有种实现方式,知晓其优劣势及实现成本。这三层修炼是递进关系。 体验各家语音助手,在这一块的表现上各不一致,故而列为点。行业新的新手引导教学其实非常的种类,滑屏海报,蒙版遮罩,文字tips,互动式引导。 同样的,在【交互流畅】这个单模块,有更点去列举,但是受限于篇幅以及力所限,删掉的一些内容。保留以及删除点的原则,也是基于指标的普适性。同样用提问的方式,列举一下我删除掉的考核点。?

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    如何语音技程度(2)——服务提供

    《如何语音技程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和价,尽量保持系列文章的原貌,这是第2篇。“你是做什么行业的?” “我是做人工的。” 在实际的业务,体验试很市面上的AI助理,就觉得有些服务有,但是服务的覆盖不够。例如很的AI助手都是订机票功的,但是似乎少有的做到整个服务链条的全覆盖。 问题就是他是一串纯文本,为什么就不给我一个直接跳转到指定页面的功按钮呢?显然,它并没有提供一个【跳转】的功样式。故而,助手输出结果样式的丰富性也应该作为指标。 另外一种情况是,AI真的没听懂,但是一个大概,但拿不准,如何回复?实际业务中的解决方案,每个业务单处理均不一致。私以为常见的处理方案如下。? 所以兜底回复的表现,衡量的是,够为用户,为公司带来少价值。故而列为点。阶段性结尾写东西不光光是罗列和定义点是什么,笔者更期望在每个点上,加入更的业务思考和理解。?

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    【AI做审】2018新人工创业家Top20榜单重磅公布!

    这已经是新人工创业家选走过的第三个年头,3年以来,新见证了一批又一批AI创业家在时代的浪潮下奋勇搏击,以独特的创新优势和进取意识,推动着整个产业的变和升级。 每一个价标准都不是完美的,无论进没进榜单的都是中国AI创业的好人才。我们再次向荣膺“2018新人工创业家”的创业家祝贺! 揭秘榜单大数据:海选4.2亿搜索数据,遴选300位创业家候选人“2018新人工创业家”选于2018年3月正式启动,与往届不同,本次选启用了一位特别的审——AI。 本次审基于全网海量信息,从维度、向量指标分析数据,打造了综合的审机制。 CEO;曾连续三年参与美国国家标准技术署(NIST)说话人识别(SRE)项目,获主任务第一名,是目前为止唯一在NIST中连续两年做Keynote Speaker的华人。

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    Django 博客单试:论应用

    作者:HelloGitHub-追梦人物文中所涉及的示例代码,已同步更新到 HelloGitHub-Team 仓库论应用的试和博客应用试的套路是一样的。先来建立试文件的目录结构。 数据基类 由于论必须和文章关联,因此我们首先来写一个数据基类,用于初始化生成文章数据,其它试类继承这个数据基类,从而不用在每个试类里都写一遍创建文章数据的代码了。 __str__(), 论者: 论内容) 试视图函数 我们只有一个发表论的视图函数,根据视图函数的逻辑,需要试以下几点:只处理 POST 请求,其它请求将返回 405 Method Not Allowed 这个试用例中,我们构造了一个缺失论内容、论人名字且邮箱格式不正确的数据,然后将其提交了论。接着就是对预期结果的断言。这里关键的一点是,渲染的预览页面应该包含提示用户的表单错误。 errors 属性是一个类字典对象,如果表单数据不包含错误,则为空;如果包含错误数据,则其键为包含错误数据的字段名称,值为该字段错误提示构成的列表(一个字段可包含个错误,所以是一个列表)。

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    人工手机伪AI

    所以,至少在2017年,我们可正在经历一个假的手机AI年。1、手机的窘境? 然而,手机走到今天似乎正在面临一些窘境。首先在硬件基础上,过快的迭代使得性对于手机的价值影响越来越弱,即便是千机也很好地满足用户需求。 所以说现阶段手机的AI上限,这个命题压根儿就不存在。5、手机对于人工的意义手机对于人工的意义,可不在于实现少AI体验的落地。 语音交互发展了这么年,事实证明并不具备对触屏交互革命的力。人工也是一样,而且本身两者也不冲突,所以手机厂商所期望的AI一定不会是推动手机的下个风口。? 但手机作为性强大的随身终端,在未来对于人工意义重大。首先是上面说到的采集力,人工进行深度学习也需要“教材资料”,这方面应该不会有比手机收集到更用户个人数据的终端存在。

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