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人工发展到一步了?

在机器中,测试集就像是给跳高运动员设置的横杆,各家机器的结果和这标准比较,越接近就意味着越。事实上,机器一直是人工领域的一大课题。 机器进化到怎样的程度了,要面临的挑战还有些,我们请周明博士一一道来。《赛先生》:机器像和人工的发展步调挺一致的? 当时就引发了一热潮,大家说人工将来肯定超越人类、也会超越人类,机器的投资大幅度增加。 机器是一开先河的、代表人工的研究,当时人工很多是跟机器有关的事情。所以,机器一开始是在前头唱主角,开先河,后面像图像处理、语音都逐渐做起来了。 你够基本上列一你要做实验的列表,一开始时也不知道一种方法最,就一去试,试完了觉得最的,说不定有些道理,那就拔高,看形成一套整体思路,甚至形成一套理论出来。

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PostgreSQL 如果放在 X86 或 ARM 上“摩擦” 到底?(

今天还是继续一篇,PG在X86 或ARM 上性的文字,——————————————————————————————最近,我在ARM64位的服务器上,和POSTGRESQL 玩了一场游戏,实际上几月前我都还对 因此,即使查询已经为结果做了准备,在请求结果、计算时间戳等方面,客户端可会有一些延迟,特别是在高争用场景中。 对比其他的测试,PG上的ARM 在这测试上表现的比较看。 结论:从上面的测试中可以看出在ARM64上工作情况还是良的,虽然在两平台上进行性比较的工作其实也没有那么容易,我们实际上可以看到在不同模式下,两平台各自的不同。 结束——————————————————————————————人观点,测试时并不是很严谨,仅仅通过pgbench来进行测试,这里只说明一些简单的语句在PG上的工作情况,但值得注意的是,ARM结构的硬件产品无论是针对

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    】升级合约(Hardhat)

    原文链接使用OpenZeppelin升级插件部署的合约可以通过升级来修改代码,同时保留原合约地址、状态和余额。这让帮助我们为项目添加新功,或修复在生产中可发现的任何错误。 了解升级在引擎盖下是如何工作的学习如何编写可升级合约什么是可升级的合约以太坊中的合约默认情况下是不可更改的。一旦创建了就无法改变,有效地为合约参与者扮演了不可篡改的合约的角色。 同样在以太坊上,我们也希望够修改合约,以修复他们发现的bug(这甚至可导致黑客窃取他们的资金!),增加额外的功,或者仅仅是改变它所执行的规则。 合约的用户总是与代理进行交互,代理永远不会改变其地址。这使您可以推出升级或修复错误,而无需要求用户在他们的端部改变任何东西 - 他们只是一如既往地与相同的地址进行交互。 可升级合约的局限虽然任何合约都可以进行升级,但Solidity语言的一些限制需要解决。在编写初始版本的合约和我升级新版本时,都会出现这些问题。初始化可升级合约不有构造函数constructor。

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    的Qml文件(文)

    本文自https:www.vikingsoftware.coma-good-qml-file  什么样的Qml文件(通常称为组件)是一高质量的文件?   做为一默认值使用会很方便。 相比之下,在一的示例1中,组件已经假定它将如何使用默认大小并在这种情况下通过设置锚点。应隐藏不应从外部使用的属性和函数。 所以这简短的列表已经涵盖了一易于使用的编写良的QML文件的许多方面。 遵循这些想法将有助于生成可重用且更易维护的QML组件。 者总结的代码的示例不的示例文件相同的顺序结构示例2中属性->信号->函数->其他示例1中自定义属性随便放关键部分需要注释例子2中关键部分属性与信号都有注释例子1无注释难阅读控件应该有一id名字且明确示例 2示例1控件id应该放在第一行示例2示例1功明确且单一的示例2示例1中MouseArea包含多与自己不相关的内容使用隐式大小示例2中使用了implicitWidth属性示例1中直接设置width锚点应由上层设置示例

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    】Realm , ObjectBox ,还是 Room ,适合你?

    】Realm , ObjectBox ,还是 Room ,适合你? 2017-09-30 by Liuqingwen | Tags: Kotlin Android | Hits ? 注解和继承于 RealmObject 的必要性,都地解释这些代码(希望如此),那么我们继续下一步。 从这测试中可以很清晰地看到,大多数情况下 ObjectBox 都碾压所有其他竞争对手。并且,当然随着元素的数量级的增加,差距变得越来越大!对于一新成员来说,表现得还行。可以说非常。? 明的是,这几竞争者都各自提供了一些额外的特性。 Room 提供了 SQLite 所做的一切,并附加了一些其他的功。比如迁移机制,而且这完全是可以进行测试的。 三、完 作者:Radoslav Yankov平台:Dev Labs标签: Android Objectbox Realm Room Comparison Kotlin Android ----

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    】编写可升级的合约

    由于基于代理的可升级性系统的要求,可升级合约中不使用构造函数。要了解这限制背后的原因,请查看代理。 x = _x; }} 使用可升级的合约库请记住,这限制不仅会影响你的合约,还会影响你从库中导入的合约。 无论是使用OpenZeppelin合约还是其他合约库,都要确保软件包被设置为处理可升级合约。 function initialize(IERC20Upgradeable _token) public initializer { token = _token; }} 潜在的不安全操作在使用可升级的合约时 修改你的合约在编写新版本的合约时,无论是由于新功还是bug修复,都有一额外的限制需要遵守:你不改变合约状态变量的声明顺序,也不改变它们的类型。

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    大数据还是人工发展更

    大数据和人工,都是当下的技术热点,受到的关注都不少,并且这两技术领域,本身也存在很强的关联性,因此很多人也会把这两者拿来做对比,从技术难度到未来前景,大家都非常关注。大数据还是人工未来发展更?今天我们来具体聊一聊。7.jpg对于大数据和人工这两技术领域,首先都很新,这是事实,同时发展势头也很,前景可期,但是对专业技术的要求,也都不低。 在学大数据还是人工问题上,建议一定要考虑的一点就是,自身的基础水平,以及未来的发展规划。学大数据还是人工? 9.jpg不管是学习大数据,还是学习人工,都建议先选一方向,找到入门的路线,至少有精通一门语言,再图谋其他。要想在某方向要精通,是需要足够的时间去钻研和积累实际经验的。 关于大数据还是人工发展更,以上就是简单的分享了。大数据和人工都在快速发展当中,不管选择方向入行,都要先迈出第一步,先开始学习,提升技术实力才是入行的关键。

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    微软使用AI来打破手机上的语言障碍

    微软将其神经网络技术融入缺乏AI硬件的手机,该应用程序现在可以为iOS、安卓和亚马逊Fire设备提供更高质量的神经网络服务。 4月21日开始,更新器应用程序的用户可以使用Android操作系统和iOS设备,且支持下载AI的包,这一功以前仅适用于中国设备制造商华为的几款手机。 该公司还开发了NEON的处理力,NEON是Arm-based移动芯片组中的一种SIMD(单指令多数据)扩展,可使最近推出的Android手机以及iPhone 5S及以上版本够运行Translator 对神经机器的转变使包的大小减少了50%。Android开发者也希望将新神经网络添加到自己的应用中。 使用Android的绑定服务技术(允许一应用程序与另一应用程序在幕后进行交互),开发人员可以将Translator的离线和神经机器融入到他们自己的应用程序中,并添加一些额外的代码。

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    esp32和stm32性

    那么两者之间到底有什么关联,或者性一些,差一些呢? 今天,我们简单的分析一下。 首先说STM32,这大家应该是比较熟悉了。 有面向低功耗的L系列,有高性的F2和F4系列,有低价的F0系列,有高速的F7系列等等。我们可以通过下面的这图,有一大致的了解:? 功框图如下:?ESP32的模块(原谅我使用模块的框图)引脚分布如下:? 你会发现,ESP32这模块的IO并不多,估计也就30左右(芯片有34,但是模块中外接FLASH用掉了一些)。 但是你会发现它有几特点: 1、集成了非常多的外设接口,SPI、IIC、IIS、AD、DA、PWM、IR、UART、CAN等等。基本上每IO都有多。 当前两者不同时使用。 那么,它如何跟STM32对比?或者说,我们用STM32的一款来和ESP32进行对比呢? 这里,我关注的因素是价格!

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    【Mate10炫AI】华为联手微软:手机机器速度提升300% | 专访微软全球技术院士黄学东

    根据余承东在发布会的介绍,Mate10提供的够提升 300% 的速度,为 50 多种语言提供即时的文本图片。新元了解到,Mate上的技术由微软提供。 在端侧的人工应用,例如这次在华为Mate10手机上提供的机器些技术要点?新元联系到了微软全球技术院士、微软语音语言技术团队负责人黄学东博士。 这是世界上第一离线(设备)神经机器的应用。”黄学东博士在接受采访时强调,Mate10上的机器可以做到真正的离线,文本和图像的可以完全在设备上完成。使用的是微软人工最新的机器技术。 具体说来,根据黄学东的介绍:对于在线来说,的内容完全归用户所有(微软没有任何的版权,用户可以随意使用)但是,微软会记录的请求,并且可会以匿名的方式保留一些子集,用于训练(微软并不知道具体是一台设备发出了请求 在离线的中,一切都在本地发生,所以不会有数据被发到华为或者微软。除了,双方还在些方面展开了合作?黄学东透露,还有便是华为将与LinkedIn展开合作,这是一内置的解决方案。

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    AI 再次向人类精英发起挑战,这次是法律领域

    ,原先毕业后通过合同这项本领也谋求到一份很的工作,得到一份很的工资。 另外,张教授认为值得探讨的尚有人工在法律方面的规范性问题,比如主体问题、客体问题、权利义务配置问题、责任归属问题等等,人工万一的不,责任要归谁等等问题,都要被提出来。 如果说讲究「信达雅」,很多时候我们法律人,尤其诉讼律师见到的合同本身就不是一「雅」的合同,这点我想可是法律方面与文学很大的区别。? 付老师据此总结道,这一行其实一直在面临决策,字怎么?选词?是一的小决定;从大层面来说,与客户之间保持什么样的关系,要说什么,提什么要求,包括最后的稿费等,都有赖于人类的统筹决定。? 因此,付老师认为所谓某某职业被人工所取代的议论,其实是不存在的,因为它取代了一工作,却会从中创造两新工种——从最基础的核对改写,到核心的策略 + 技巧,人类的创造工作要比人工取代的多得多

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    搜狗宝Pro机再次开挂,硬件成中国人工的新风口

    前不久,在IWSLT国际顶级口语机器评测大赛上,搜狗继2017年夺冠后,再次击败讯飞、阿里巴巴、 APPTEK等对手,获得Baseline Model(机器质量评价指标,值越大代表质量越 因而,硬件才是搜狗的“王炸”。在做硬件之前,搜狗曾推出了top级销量的糖猫儿童手表。这也为搜狗做“+硬件”奠定了基础。 用户生活方式升级,机将加速AI落地布局在理解搜狗全力布局之前,我们先来回答一问题,为什么机会成为人工的新风口?1、是AI技术应用的一高频使用场景。 2、硬件是慧物联时代的一流量新入口。万物互联趋势之下,随着5G、物联网、区块链、云计算等技术不断发展,传统行业将面临新的洗牌。因而,需要依靠硬件设备抢占流量入口。 准确性是企业生存的根基,而像离线功、浏览舒适度等便捷性功则是其加分项。硬件将成为AI浪潮之下的一新风口。事实上,用户每生活方式的改变,都会带来具体使用场景的变革。

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    机器整体进步了十年 但各家公司却在暗自“较量”

    人工大赛 谷歌竟然连败两场?12月的一早上,北京798软件园,一场机器的pk赛正在进行。活动主办方品玩,是一家“有品玩”的科技媒体。 你看出是人类的结果么?截止最新的结果,人类获得45%星,机器获得55%星。在机器军团贡献榜,有道获得星最多,远高于谷歌、搜狗、百度和必应。(数据来源“试宝”)。? 而在机器领域竞逐的“赛手”也越来越多,有道、谷歌、搜狗、百度,都或早或晚的布局人工。可是,为什么本应该更有优势的谷歌,在两场比赛中却不如有道?中文不如有道 谷歌输在里? 机器的语料:你吃什么就像什么数据对于人工来说至关重要,一人工系统通常有非常强大的自我学习力,而它学习的原始素材就是来自于大量的数据,对于神经网络模型而言,这些数据就是语料。 在有道通用模型中,结果并不是最佳的,而点击“更多结果”之后,针对机械领域适配过的模型,出来的效果更(上图中更多结果的第4)。

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    人工之间的对决:谷歌?有道?

    人工大赛 谷歌竟然连败两场?12月的一早上,北京798软件园,一场机器的pk赛正在进行。活动主办方品玩,是一家“有品玩”的科技媒体。 你看出是人类的结果么?截止最新的结果,人类获得45%星,机器获得55%星。在机器军团贡献榜,有道获得星最多,远高于谷歌、搜狗、百度和必应。(数据来源“试宝”)。? 而在机器领域竞逐的“赛手”也越来越多,有道、谷歌、搜狗、百度,都或早或晚的布局人工。可是,为什么本应该更有优势的谷歌,在两场比赛中却不如有道?中文不如有道 谷歌输在里? 机器的语料:你吃什么就像什么数据对于人工来说至关重要,一人工系统通常有非常强大的自我学习力,而它学习的原始素材就是来自于大量的数据,对于神经网络模型而言,这些数据就是语料。 在有道通用模型中,结果并不是最佳的,而点击“更多结果”之后,针对机械领域适配过的模型,出来的效果更(上图中更多结果的第4)。

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    机器整体进步了十年 但各家公司却在暗自“较量”

    人工大赛 谷歌竟然连败两场?12月的一早上,北京798软件园,一场机器的pk赛正在进行。活动主办方品玩,是一家“有品玩”的科技媒体。 你看出是人类的结果么?截止最新的结果,人类获得45%星,机器获得55%星。在机器军团贡献榜,有道获得星最多,远高于谷歌、搜狗、百度和必应。(数据来源“试宝”)。? 而在机器领域竞逐的“赛手”也越来越多,有道、谷歌、搜狗、百度,都或早或晚的布局人工。可是,为什么本应该更有优势的谷歌,在两场比赛中却不如有道?中文不如有道 谷歌输在里? 机器的语料:你吃什么就像什么数据对于人工来说至关重要,一人工系统通常有非常强大的自我学习力,而它学习的原始素材就是来自于大量的数据,对于神经网络模型而言,这些数据就是语料。 在有道通用模型中,结果并不是最佳的,而点击“更多结果”之后,针对机械领域适配过的模型,出来的效果更(上图中更多结果的第4)。

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    AI同传PK人类同传,这或许是两职业

    图为AI同传内容一AI同传进阶之路:变问题为数据问题很多人都觉得人工如果要处理自然语言,就必须理解自然语言。实质上,AI靠的是数字,更准确地来说,是统计。 但不否认的是,在深度学习的基础上,数据+模型就地打造出一款AI同传,数据越大,神经网络更相对论(ID:aixdlun)行业分析师颜璇曾经在《AI在阅读理解领域开始“跑分”,这“人类帮手”还炫技》一文中总结了AI阅读理解的技术层面,我们或许可以从中得到阅读理解技术反哺AI同传的方法 如今,创作还是人工正在摸索的领域,而一旦这领域有了突破,将一些技术应用到AI同传里,我们或许可以达到的最高境界——”信、达、雅”。 那么,AI同传的用处在里呢?1. AI共享同传,仅针对普通人的市场人们出国旅游,常常会遇到语言沟通问题,然而,并不是每人都配得起一专业的口语

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    微软亚洲研究院副院长周明:微软的 NLP 帝国

    分享会的主要内容分为三部分:第一部分简单介绍了自然语言处理这学科有些技术、历史,过去18年自然语言处理在微软亚洲研究院起到的作用和发展;第二,介绍了 MSRA 在四方面最新的进展,像机器,聊天机器人 但是复杂的情况下仍然不解决。所以,它实际上是人工跟人类完美生产线的结合来提高一的生产力,这是没有问题的。” “第二,通过可解释的学习洞察人工机理。现在自然语言处理跟其他的人工一样,都是通过一端对端的训练,而其实里面是一黑箱,你也不知道发生了什么,东西起作用,东西没有起作用。 如果们想某一专业领域,比如说计算机领域,可现有的工具得不。所以大家都在研究,有没有一种办法,够帮助机器进行迁移学习,够更的运用到语音自适应上。”“第五,通过强化学习实现自我演化。 首先,现在做语音助理的公司这么多,微软的技术与众不同的地方在里?您认为做语音处理成功的关键在里?您刚刚在PPT里面提到了一调度系统,够在调度系统这方面详细的介绍一下吗?周明:谢谢。

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    漫谈人工机器的前世今生

    艾伦·麦席森·图灵(1912年6月23日-1954年6月7日),被誉为“人工之父”我们把时间推回到半多世纪的某夏天,此时麦卡锡、明斯基等众科学家们正在举办一场Party,在这次聚会上探讨和共同研究了用机器模拟的问题 机器涵盖人工、数学、语言学、计算语言学、语音识别及语音合成等多种学科及技术,显然机器本身很不简单,是一复杂、庞大、意义重大的系统工程! 选择一组刚覆盖整源文输入句子,同时又具有最高总分的文片段作为输出2003年爱丁堡大学的Koehn提出短语模型,使机器效果显著提升,借助同时期Franz Och提出的对数线性模型及其权重训练方法 ,短语模型在工业界开始广泛采用2005年David Chang提出了层次短语模型,同时还有多大学和研究所在基于语法树的模型方面研究也取得了长足的进步人工机器的春天和蜜月期是不是真的已经到来 回到当下,人工机器尚不做到无障碍的沟通和顺畅无碍的进行语义上的理解和交流。显然距离我们最终想要机器达到的效果,还有很长的路要走!未来,我们拭目以待更多更亮眼产品的出现!

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    未来5-10年,自然语言处理将走向成熟

    通过这样的一模式对目标语言可以逐词进行生成,直到生成句尾。中间在某一阶段可会有多,我们会保留最佳的,从左到右持续。 但是复杂的情况下仍然不解决。所以,它实际上是人工跟人类完美结合来提高一的生产力,这是没有问题的。 2.通过可解释的学习洞察人工机理。现在自然语言处理跟其他的人工一样,都是通过一端对端的训练,而其实里面是一黑箱,你也不知道发生了什么,东西起作用,东西没有起作用。 我们也在思考,有没有一种可解释的人工,帮助我们知道些地方发挥了作用,些地方是错的,然后进行修正,快速调整我们的系统。 如果们想某一专业领域,比如说计算机领域,可现有的工具得不。所以大家都在研究,有没有一种办法,够帮助机器进行迁移学习,够更的运用到语音自适应上。5.通过强化学习实现自我演化。

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    未来5-10年,NLP将走向成熟

    通过这样的一模式对目标语言可以逐词进行生成,直到生成句尾。中间在某一阶段可会有多,我们会保留最佳的,从左到右持续。 任何人出国,无论到了国家,拿起电话来你说你的母语,跟当地人交流不会有太大的问题,而且是非常自如的过程,就跟你打电话一样。所以,我认为口语机器会完全普及。 但是复杂的情况下仍然不解决。所以,它实际上是人工跟人类完美结合来提高一的生产力,这是没有问题的。 通过可解释的学习洞察人工机理。现在自然语言处理跟其他的人工一样,都是通过一端对端的训练,而其实里面是一黑箱,你也不知道发生了什么,东西起作用,东西没有起作用。 如果们想某一专业领域,比如说计算机领域,可现有的工具得不。所以大家都在研究,有没有一种办法,够帮助机器进行迁移学习,够更的运用到语音自适应上。通过强化学习实现自我演化。

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