关心AI圈的人一定都知道，谷歌是一家在AI领域投入和应用非常广泛和庞大的科技公司，对于AI的研究也一直处于世界水平的前列。作为领域的领军公司之一，谷歌自然要扛起前瞻性研发的公司，所以在很多人还对深度学习一头雾水的时候，谷歌已经开始研究如何避免AI伤害到人类了。 防范措施的全方位研究 前段时间，谷歌就发布了一篇论文，详细的描写了一种用于AI的紧急停止开关的运作原理和实现机制，但是这样仅仅的一种事后应对措施显然是无法平复人们（包括谷歌）的担心的，因此，另一项研究也在同时进行，并在前者发布不久之后发布，这项研究多
如果想让机器人帮助你，你通常需要下达一个较为精准的指令，但指令在实际中的实现效果不一定理想。如果考虑真实环境，当要求机器人找某个特定的物品时，这个物品不一定真的存在当前的环境内，机器人无论如何也找不到；但是环境当中是不是可能存在一个其他物品，它和用户要求的物品有类似的功能，也能满足用户的需求呢？这就是用 “需求” 作为任务指令的好处了。
自上次参加完回音分享会后，我下定决心要洗心革面乖乖打基础，于是开启了这个part，争取两个月不间断更新，写完Material Design与iOS中的组件（顺便学学英语），以便今后在使用的时候完全不虚
众所周知，程序员的使命，就是不停的编程，调试，测试，直到上线为止。但其中相当一部分时间都花费到调试上，因为我们总会在开发过程中因为不同的环境，编码语言规则，导致我们遇到各种各样的奇葩问题，当别人发现这些问题时，我们很惊讶的告诉别人，这不可能！或者说要不然你重启下，或者你电脑抽风了吧，实际上，有些问题，是因为我们的个人习惯导致的bug，百分之九十的情况下通过重启根本解决不了任何问题，所以我们在编程过程中一定要养成谨慎，认真的习惯。从而节省我们更多的时间去做更有意义的事情。
当一个html标签的值依赖于state的值得时候，如果state的值没有更新时，这个标签的值无论如何也是不会更新的。
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
这一周继续聊一聊Java 8之后的那些新特性，今天聊一个看似价值不大的新特性，但实质它却与Java语言的一个经常出错的异常有关联。
当我们在单元格E1中输入价格11.32时，使用经典的INDEX/MATCH函数组合，肯定能查到其对应的商品为“枕芯”。然而，如果输入的价格有一定的误差，例如正负相差1，如何也能查找到对应的商品。仍然使用经典的INDEX/MATCH函数组合，只是在公式中额外增加了IFERROR函数和逻辑运算。在单元格E3中输入数组公式：
利用哈希的其中一个思想，相同的对象的哈希值相同，可以用来提升一些大对象集合的进行对象相等判断的性能。大对象的相等判断指的是有某些类型的相等判断需要用到对象的很多属性或字段进行参与判断逻辑才能判断两个对象是否相等，当这些大对象存放在集合里面，此时进行大量的相等判断将会因为需要有大量的属性或字段的判断而降低性能。本文告诉大家如何使用此哈希的思想提升判断的性能
之前看到说有vina1.2需要编译安装，我嫌麻烦找到了别的方法，使用apt安装，但运行到两个ligand时发现无论如何也无法执行，查看版本才发现我安装的是旧旧版本，故在此记录下安装新版本的过程。
在繁忙的现代社会，时间就像金钱一样宝贵。想象一下，有一款神奇的工具集合，可以让你在工作中事半功倍，提高效率，是不是令人心动不已？微软 Powertoys 就是这样一款让人爱不释手的小助手！让我们一起揭开 Powertoys 的神秘面纱，探寻其中的工作效率魔法！
随着大语言模型（LLM）开始整合多模态功能，攻击者可能会在图像和音频中隐藏恶意指令，利用这些指令操纵AI聊天机器人（例如ChatGPT）背后的LLM对用户提示的响应。在2023年欧洲黑帽大会上，研究人员指出，这样的攻击方式将很快成为现实。
WPF控件是Windows Presentation Foundation（WPF）中的基本用户界面元素。它们是可视化对象，可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类：原生控件和自定义控件。
他们之间有从属关系，也就是说他们的关系就像一棵以校长为根的树，父结点就是子结点的直接上司。
上一篇讲了 HTML 中 head 部分重要的子元素，本篇将要讲解 body 元素中所有重要的子元素。
A. Vaswani等人的《Attention Is All You Need》被认为是解决了众所周知的LSTM/RNN体系结构在深度学习空间中的局限性的突破之一。本文介绍了transformers 在seq2seq任务中的应用。该论文巧妙地利用了 D.Bahdanau 等人通过联合学习对齐和翻译的神经机器翻译注意机制的使用。并且提供一些示例明确且详尽地解释了注意力机制的数学和应用。
在说这个之前，想必大家应该都比较了解搜索引擎了，它就是通过用户在浏览器输入框中输入文本，从而显示一些结果，你觉得哪项符合你要搜索的内容，你就点击哪项。
问题描述： 给定一个字符串 (s) 和一个字符模式 (p) ，实现一个支持 ‘?’ 和 ‘*’ 的通配符匹配。 '?' 可以匹配任何单个字符。 '*' 可以匹配任意字符串（包括空字符串）。 两个字符串
其中的卷王当属Anthropic 公司，其五月份就将 Claude 的上下文窗口从 9k token扩展到了 100k。
近日，Meta 公司宣布开发出一款名为 CM3Leon（发音类似「chameleon」）的文生图模型，该模型能够独力解决文本到图像和图像到文本的双向生成任务。
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文章目录 1. 密码加密 1.1. 消息摘要(数据的指纹) 1.1.1. 定义 1.1.2. 作用 1.1.3. 特性 1.1.4. 特定的算法 1.1.5. 实现步骤 1.1.5.1. 添加依赖jar包 1.1.6. 测试MD5Hex 1.2. 密码加密 1.2.1. 明文 1.2.2. 密文 1.3. 实例 1.3.1. 密码的安全性处理 1.3.1.1. 实现 密码加密 消息摘要(数据的指纹) 定义 对不固定的消息（字符串，一段文本，一个文件），通过一种特定的算法，得到一个固定长度的文本，固定长度
本文介绍了 TensorFlow 常见模型格式和载入、保存方法。TensorFlow 支持多种模型格式，包括 CheckPoint、GraphDef、SavedModel 等，这些格式之间关系密切，可以使用 TensorFlow 提供的 API 来互相转换。在训练和部署模型时，可以根据具体需求选择相应的格式。
某大学有N个职员，编号为1~N。他们之间有从属关系，也就是说他们的关系就像一棵以校长为根的树，父结点就是子结点的直接上司。现在有个周年庆宴会，宴会每邀请来一个职员都会增加一定的快乐指数Ri，但是呢，如果某个职员的上司来参加舞会了，那么这个职员就无论如何也不肯来参加舞会了。所以，请你编程计算，邀请哪些职员可以使快乐指数最大，求最大的快乐指数。
对于不是很了解设计模式的朋友，你可以先理解一下单向数据绑定，就是把数据绑定到视图，每次触发操作修改了数据，视图就会更新，数据 -> 视图，可以理解为MV，数据驱动视图。
我们就来看看如何通过BiLSTM+CRF来进行命名实体识别的任务。 命名实体识别 通俗来说，命名实体识别，就是给一句话或一段话，设计某种算法来把其中的命名实体给找出来。啥叫命名实体呢？说白了不值一提，命名实体，其实就是实际存在的具有专门名字的物体。命名实体识别，其实就是实体名字的识别。
文经公众号「机器人圈」授权转载（微信号：ROBO_AI） 本文长度为4473字，建议阅读10分钟 本文为你介绍一套NLP文本分类深度学习方法库及其12个模型。 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法。 它具有文本分类的各种基准模型，还支持多标签分类，其中多标签与句子或文档相关联。 虽然这些模型很多都很简单，可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余，但是这些模型中的其中一些是非常经典的，因此它们可以说是非常适合作为基准模型的。 每个模型在模型类型下都有一个测试函数。 我们还探讨了用两个seq
本文对华中科大、阿里巴巴合作完成的、发表在AAAI 2020的论文《All You Need Is Boundary: Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting》进行解读。
本文将告诉大家如何在 SemanticKernel 框架内定义自定义的变量和如何开发自定义的技能
随着我们在数字化转型中不断向前发展，越来越多的公司正在发现机器人过程自动化（RPA）的前景。简而言之，RPA允许公司通过自动执行日常任务来提高效率并（希望）节省资金。RPA就是我称之为人工智能的低调成果。它受结构化输入的支配。它的过程是平凡的和基于规则的。它不需要其他更实质的AI需要的深层，复杂的系统或基础设施集成。最好的是，它可以让您的员工从事更高价值的项目，而不是重复的日常任务。因此，它成为一种热门商品。Forrester说RPA将是15亿美元 这种支出对于UiPath，Automation Anywhere和Blue Prism等供应商来说是一个福音，这些供应商处于该产品的最前沿。
机器之心报道 演讲者：徐飞玉 参与：微胖、黄小天 面向开发者的世界上最大的人工智能主题在线演讲与对话大会 AI WITH THE BEST（AIWTB）于 2017 年 4 月 29-30 日在 AIWTB 官网上通过在线直播的方式举办。昨日，机器之心报道了 Ian Goodfellow 线上分享的有关对抗样本与安全隐私的精彩内容。 在本文中，机器之心对这次大会上 AI 专家徐飞玉的演讲进行了梳理，并附有大会演讲视频和 PPT。今年 3 月 23 日，联想宣布成立人工智能实验室，同时宣布徐飞玉博士加盟联想，
在学习JavaScript的过程中，原型是如何也绕不过去的一个知识点。虽然在现在ES6已经非常普及的现在，许多js的程序员都已经不再用原型的知识点来编写代码了，但是充分的理解原型也是很有必要的，尤其是在阅读他人优秀的js代码时，理解原型能帮助我们更好的理解早期代码。而原型包括三个访问器，这三个访问器有时功能重叠，所以准确的理解并区分他们还是很有必要的。
新的一年，新的开始，好想发论文啊！废话不多说，下面讲下文字到图片的生成。 文字生成图片 最有代表的一张图怕是这个了，牛人，大佬 RNN可用来对文字进行判别和表示，GAN可以做图片生成，那么如何将字符翻
【新智元导读】《纽约客》8月26日发表文章《人工智能的炒作和希望》，将AI分为三个阶段。第一个阶段是识别智能，在更加强大的计算机里运行的算法能从大量文本中识别模式和获取主题，甚至能从几个句子获取整个文章的意义。第二个阶段是认知智能，机器已经超越模式识别，而且开始从数据中做出推论。第三个阶段的实现要等到我们能创建像人类一样思考、行动的虚拟人类才行。作者认为，我们现在只处于第一阶段，“识别智能”。 Om Malik是一名科技作家，还是科技新闻网站GigaOm的创始人和创业基金TrueVentures的合伙人。
给定一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串，找出最长的包含有效括号的子串的长度。
下面的题目来自一份商品专员的面试题，其中有涉及到条件格式、自定义排序、数据验证制作下拉菜单、查找引用类函数、文本提取函数等等技能。
每一步中，你可以选择 arr 的任意 非空子数组 并将它翻转。你可以执行此过程任意次。
在线客服，通常我们说这个基本都是指IM客服（区分于电话客服等）。“客服”表示了系统的使用人群或系统功能，“在线”说明了交互方式。我们在日常生活中多多少少都有用到或接触过在线客服，比如：
> 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料，还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章，以帮助有需要的小伙伴们更好入门。
CSS（层叠样式表）是一个强大的工具，可以让开发人员设计出漂亮的网页。在今天这篇本文章中，我们将分享10个 CSS 高级技巧，它们可以将你的网页设计技能提升到一个新的水平。
前几天看了大海老师的《月历型报表》，一下子有了灵感，决定上手试一下。
说回正题，今天我们将介绍两个NL2SQL模型，X-SQL和HydraNet。它俩都来自微软，分别推出于2019年和2020年。X-SQL跟它之前的方案比如SQlNET[2]、SQLOVA[3]都比较像，很有代表性；HydraNet对前人解决问题的大框架做了一些修改，变得更加简洁，也更符合预训练语言模型的使用习惯，应该会给大家一点启发。
📷 大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | 钱天培 朋友圈晒食物早已不是新鲜事，或许在读这篇文章的前一秒你才刚在朋友圈晒出午餐。但你可能从来没有想过，晒美食除了让你称霸朋友圈，还可能帮MIT的科学家们成就一项伟大的AI科研成果？ 视频内容 近日，MIT的计算机与人工智能实验室（CSAIL）宣布，将在IEEE上发布他们的一项最新研究成果—— 一个名为Recipe1M的数据库，其内容是超过一百万张的食物图片、以及它们对应的菜谱。通过这一数据库，该实验室与卡塔尔计算机研究院（QCRI）联合
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IO流用来处理设备之间的数据传输，Java程序中，对于数据的输入/输出操作 都是以“流”的方式进行的。java.io包下提供了各种“流”类的接口，用以获取不同种类的数据，并通过标准的方法输入或输出数据。
这里，我们想要得出节点a（节点1）到节点b（节点5）的最短路径，就是怎么走可以使得权重值的和最小，每一条边都有一个权重。
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