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在我们使用互联网阅读信息、查找资料的时候,会碰到各种各样的网页,不同的网页类型有着不同的功能,能够对自己浏览的网页进行适当的分类,会对您的工作起到帮助。
DNS(Domain Name System: 域名系统):它是一项互联网服务,储存域名和IP地址相互映射关系的一个分布式数据库,它能够使人更方便地访问互联网。
HTTP/2 相比于 HTTP/1,可以说是大幅度提高了网页的性能,只需要升级到该协议就可以减少很多之前需要做的性能优化工作,当然兼容问题以及如何优雅降级应该是国内还不普遍使用的原因之一。
花下猫语:若说最为人知的网络协议,大概非 HTTP 协议莫属。但是,关于这个协议的更多细节,相信很多人都答不上来。现在它已经发展到第三代了,而且出现了重大的转变。今天分享的这篇文章,主要从 HTTP 发展进化的角度,介绍了这个协议的底层原理以及设计思想,希望对你有所帮助。
为进程(客户端应用)和进程(服务器应用)之间提供服务. 应用层协议定义了应用之间进行数据交互的方式.
应用层任务:通过应用进程间的通信交互来完成特定的网络应用 应用层协议:应用进程间的通信交互规则 报文:应用层交互的数据单元 支持的协议有:
DNS是互联网的一项服务,简单的说,就是把域名(简单来说就是网站服务器的名字)转换成IP地址(简单说就是一个电脑的电话号码),好让电脑直接访问到网站的服务器。
1.无法复用: 每次发送请求,都需要进行一次TCP连接,而TCP的连接释放过程又是比较耗时的。
利用需求分析和现有的网络体系分析的结果来设计逻辑网络结构,最后得到一份逻辑网络设计文档,输出内容包括以下几点
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量子计算机可以解决传统计算机无法完成的复杂任务。然而,量子态(quantum states)对来自外界的持续干扰极其敏感。研究人员希望使用基于量子纠错(quantum error correction)的主动保护来解决这个问题。
HTTP/0.9是HTTP协议的最早版本,于1991年由万维网协会和互联网工程任务组制定。这个版本非常简单,主要用于学术交流,主要用于在网络之间传输HTML超文本的内容,因此也被称为超文本协议。
在很多中文NLP相关的落地场景都会涉及到文本纠错的相关技术,例如跟各种形式机器人的语音或者文字对话,或者用手机扫描相关的PDF或者图片,或者跟人聊天时用输入法打字等等,无论是通过ASR识别的语音信息,通过OCR识别得到的图片信息,还是用户真实通过输入法的文字,都有可能出现错误。这些错误会影响文本的可读性,不利于人和机器的理解,如果这些错误不加处理,会传播到后续的环节,影响后续任务的效果。常见的中文错误类型包括以下几种:
1.http://www.doc88.com/p-8038708924257.html
大家好,我是kaiyuan。电商搜索全链路系列文章们躺在我的草稿箱里已经N久了,上一篇整理还是在上次,错过的小伙伴点击传送门:电商搜索全链路(PART I)Overview
量子计算机可以解决超出传统计算机功能的复杂任务。然而,量子态对来自其环境的恒定干扰极其敏感。计划是使用基于量子误差校正的主动保护来解决这个问题。马克斯普朗克光学研究所所长Florian Marquardt及其团队现在提出了一种能够通过AI进行学习的量子纠错系统。
视频直播系统开发所包含软件的范围是比较广的,短视频系统、直播源码、一对一社交软件、语音直播等等的开发都会用到相关的知识。随着视频直播行业近些年来的持续性火热,软件开发行业也多了起来,这里讲一下关于视频直播系统开发的一些知识点
文本语义纠错的使用场景非常广泛,基本上只要涉及到写作就有文本纠错的需求。书籍面市前就有独立的校对的环节来保障出版之后不出现明显的问题。在新闻中我们也时不时看到因为文字审核没到位造成大乌龙的情况,包括上市公司在公开文书上把“临时大会”写成为“临死大会”,政府文件把“报效国家”写成了“报销国家”。有关文本纠错的辅助工具能给文字工作人员带来较大的便利,对审核方面的风险也大幅降低。
TCP协议的重传机制对实时音视频传输而言,如果网络质量很差,丢包率很高,重传机制导致传输延迟急剧增加,传输质量严重下滑。实时音视频传输协议一般采用UDP(应用层基于UDP的RTP协议,为视频传输提供序号和音视频同步服务),UDP具有高吞吐和低延时的特点。然而,基于UDP的RTP传输在复杂的公网环境下,特别是3G、4G、WIFI网络时面临丢包、乱序、重复、抖动等问题,严重影响实时音视频的传输效果。应用层的 FEC (Forward Error Correction,前向纠错)是一项有效防止丢包的技术,是一种实时视频传输的有效可靠的解决方案。
在当前疫情下,我们已经离不开居家学习了,各种备考也得提到日程上。机器之心的读者大多数都是理科生,数学、计算机都还是有一些「天赋」。然而对于英语,貌似这些天赋帮不到我们什么,缺乏「语感」的我们在写作文时经常会犯一些拼写、语法错误。
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既然UDP天然适合流媒体场景,为什么还存在TCP的流媒体协议?UDP的实时性,低延迟,又支持组播,确实适合音视频场景,但由于UDP是不稳定不可靠传输技术,直接用它来传输音视频,在实际网络中拥塞,丢包等情况会导致大量的音视频丢包,甚至视频和音频关键帧丢失导致客户端无法解码。如果将UDP用在流媒体传输中,需要自己完成很多可靠性工作。即TCP中做的可靠性工作,都需要在UDP上层根据业务情况适当实现(注意不是照搬,是适当实现,允许少了丢包,增强可靠性)。
在日常使用中,经常会出现无法连通的情况,这个时候我们就需要找到问题出在哪里,这里面给各位提供一个生产环境排查网络故障的大体思路,一般情况下如果遇到网络故障,都是通过筛选的方式一点一点的确定问题所在,首先判断是本机的问题还是网络上其它设备的问题,如果同一网络环境中的其它主机正常的,要去其它网络设备(路由器)上查看一下是否对网络有问题的主机设置了限制,如果没有的话,问题出在本机,这里面我们主要看下下本机容易出现哪些问题导致页面无法访问
文本纠错任务是一项NLP基础任务,其输入是一个可能含有错误字词的句子,输出是一个正确的中文句子。ASR(语音识别)文本的错误类型很多,有多字、少字、错别字、同音近音字等等。
pycorrector: 中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正,python3开发。实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错,并在SigHAN数据集评估各模型的效果。
QUIC简介 QUIC(Quick UDP Internet Connections)是谷歌提出的一种传输协议,由于其建立在UDP之上,使得相对于TCP之上的SPDY、HTTP2等其他协议,QUIC的可定制和优化的空间更大.在UDP的上层,QUIC提供了可靠、有序、安全、而且更快速的传输服务.目前,在Chrome中有85%以上关于谷歌自有业务的请求响应都是通过QUIC承载,可以说QUIC已经经受住了真实复杂外网环境的考验。因其理论特性及较好的外网表现,HTTP3协议也将以QUIC为原型进行草案。 谷
2019年9月7日,云+社区(腾讯云官方开发者社区)主办的技术沙龙——AI技术原理与实践,在上海成功举行。现场的5位腾讯云技术专家,在现场与开发者们面对面交流,并深度讲解了腾讯云云智天枢人工智能服务平台、OCR、NLP、机器学习、智能对话平台等多个技术领域背后架构设计理念与实践方法。 NLP 自然语言处理技术想必大家都不陌生,NLP 可以说是 AI 领域内落地实践最广的技术之一。此次分享,将会从腾讯云NLP技术和能力矩阵出发,浅谈NLP背后的算法、原理及架构。以及在工程实践中,如何应用 NLP 来保障服务的高效及快速迭代。
云直播CSS 你问我答 第八季 本期共解答8个问题 Q1:QUIC协议直播的优势有哪些? 1. 避免队头阻塞的多路复用; 2. 连接迁移、前向冗余纠错; 3. 减少了 TCP 三次握手及 TLS 握手时间,改进的拥塞控制; 4. QUIC协议相对于TCP协议,更适合弱网和高丢包场景的数据传输; Q2:音视频不同步的原因? 一般出现音画不同步都是因为推流的音视频时间戳不同步有跳变导致的,我们可以在拉流的时候去解析流信息检查音频和视频流的PTS是否正常,是
GPT目前已经发布了3类插件,Code interpreter(代码解释器)、with browsing(浏览器插件)、Plugins(第三方插件),本文做了一个比较全面的介绍。
引出 网络中的通信基于TCP和UDP两个通信协议, 这大家都知道的, 什么TCP的三次握手等等, 面试经常被问到. 三次握手是为了保证连接的正确建立. 但是, 在通信的时候, 你如何保证你的消息正确送
本文是来自Stanford Compression Workshop 2019的演讲,演讲者是来自斯坦福大学的Kristy Choi。本次演讲主要讲述将深层生成模型用于自动编解码,通过端到端的方式去学习图像编解码来提升位长效率。
近些年来,随着自动语音识别(ASR)技术的发展,识别准确率有了很大的提升。但是,在ASR转写结果中,仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频,仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识,甚至推理的能力。
现有的拼写检查系统可以识别拼写错误,但无法识别出语法错误,本文的亮点在于使用流行的 seq2seq + attention 模型,在大规模拼写检查数据集上进行训练,用以简单的语法错误识别任务。 对上下文敏感的拼写检查系统(例如 Autocorrect)虽然可以纠正大量的来自于即时消息、电子邮件和短消息中的输入错误,但却对即便是最最简单的语法错误无能为力。举个例子,信息“ I’m going to store ”将不会被自动纠错系统报错,但人们通常更倾向于说“ I’m going to the store ”
近些年来,随着自动语音识别(ASR)技术的发展,识别准确率有了很大的提升。但是,在 ASR 转写结果中,仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频,仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识,甚至推理的能力。得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展,基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。
差错控制: 通过差错编码技术, 实现对信息传输差错的检测, 并基于某种机制运行差错纠正和处理。
今天给大家介绍北京大学计算语言学教育部重点实验室的Zewei Zhao和Houfeng Wang在AAAI 2020发表的文章“MaskGEC: Improving Neural Grammatical Error Correction via Dynamic Masking”。作者在文章中提出了一种通过动态掩蔽改进基于神经机器翻译的语法纠错模型的方法,该方法解决了模型对“错误-正确”句子对的语料库的需求。
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机器之心报道 机器之心编辑部 4 月 20 日,在机器之心「量子计算」线上圆桌活动中,机器之心邀请到南京大学副教授姚鹏晖做主题演讲《嘈杂量子通信的优势与复杂性》。 回顾视频请查看(点击阅读原文跳转):
Minio可能在国内知道和用的人不是很多,我第一次接触Minio是也是当时我们需要使用Spinnaker集群来管理和维护内部的Kubernetes集群,而Spinnaker的中的持久化存储就使用的是Minio Spinnaker集群搭建。
结构化设计是一种面向数据流的系统设计方法,它以数据流图和数据字典等文档为基础。数据流图从数据传递和加工的角度,以图形化方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程,是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。数据字典是对于数据模型中的数据对象或者项目的描述的集合,这样做有利于程序员和其他需要参考的人。
中文文本纠错任务是一项NLP基础任务,其输入是一个可能含有语法错误的中文句子,输出是一个正确的中文句子。语法错误类型很多,有多字、少字、错别字等,目前最常见的错误类型是错别字。
量子计算使用量子系统来处理信息。在最流行的基于门的量子计算框架(Nielsen和Chuang,2002年)中,一种量子算法描述了通过离散变换将个两级系统(称为量子比特)的量子系统的初始状态演化为最终状态的过程。门通常仅作用于少量的量子位,并且门的顺序定义了计算。
错误检测部分先通过结巴中文分词器切词,由于句子中含有错别字,所以切词结果往往会有切分错误的情况,这样从字粒度和词粒度两方面检测错误, 整合这两种粒度的疑似错误结果,形成疑似错误位置候选集;
英文作文的批改,以往完全依赖于教师的主观判断,既需要教师做大量重复性的工作,又难以规避批量批改中对细节错误的忽视。如何用机器又准又快的批改作文,给老师减负,就成了一个迫在眉睫的任务。
大家好,我是来自安徽广播电视台的张博力,接下来我将为大家详细介绍泛广电领域的卫星传输和公网传输。
勘误中的一部分,特别是很荒谬的错误,其实是编辑自作主张修改而且未和作者沟通造成的。有心的读者如果在网上能找到我在出版前发布的“草稿”版本,对比一下就知道。
耶鲁大学的研究人员发现,构建模块化量子计算机架构的关键步骤之一:根据需要在两个量子位之间放置“远距传送”的量子门。
HTTP从上世纪90年代诞生起,就被约定为跑在TCP协议之上的应用层协议。而后虽然HTTP协议版本从0.9到2.0,上层协议不断优化,在享受TCP带来的有序可靠的数据服务同时,却也始终绕不开TCP协议的一些弊端。
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