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    腾讯教育智聆口语评测亮相微信公开课,英语好不好AI告诉你

    “没想到我的中文语音测评分数竟然还没有英文高,看来我要好好练习一下自己的普通话发音了。” 1月9日,在腾讯2019微信公开课PRO展区,智聆口语评测体验现场受到参会者的“团宠”,黄色的屏幕前围满了跃跃欲试的参会者,都想测试下自己的中英文发音水平。“这是我第一次体验AI口语评测。之前觉得只有参加那种专业口语测评考试才有机会体验到,现在通过微信小程序就很简单的完成了。而且,单词、句子、段落、自由说、情景对话等评测模式一应俱全,还有不同维度的打分,对英语口语训练挺有帮助。”来自深圳的孙小姐在微信小程序上

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    Python学习----小白成长必备路线图

    来源:马哥教育链接:www.magedu.com马哥教育历经近十年发展,以“匠心精神,良心教育”为宗旨,以国际“MVP”体系为标准,培养了数万名资深、专业的高端IT人才,80%以上学员在互联网排名前300的企业高薪就业,拥有Linux运维、Python开发、云计算等多个高端学科。凭借马哥教育职业IT培训的高品质和毕业学员的良好口碑,其已经成为业内知名互联网公司重要人才战略合作伙伴,获得了百度、腾讯、阿里、中兴、科大讯飞、大众点评、51CTO、唯品会、京东、中国移动、 新浪、红帽等互联网巨头的人才合作支持,2013年成为51CTO官方推荐合作机构,与多家IT互联网企业签订专项人才培养计划,毕业学员平均薪资达10K以上。我们将让您从0基础的小白一步步变成:自动化运维工程师、数据挖掘工程师、全栈开发工程师。Python是创始人吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)在1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,而在给自己新创造的计算机语言起名字的时候,由于其是,自于七十年代风靡全球的英国六人喜剧团体,巨蟒剧团(Monty Python)的忠实粉丝,所以,就把此计算机语言的名字叫做:Python。Python是一种脚本语言。脚本,对应的英文是:script。普通人,看到script这个英文单词,或许想到的更多的是:电影的剧本,就是一段段的脚本,所组成的电影剧本的脚本,决定了电影中的人和物,都做哪些事情,怎么做。而计算机中的脚本,决定了计算机中的操作系统和各种软件工具,要做哪些事情,以及具体怎么做。其实,脚本这个词还有另外一种感觉:随性因为,现实中,写电影脚本,那直接拿张纸和笔,就可以写了,写完了,就可以拿去用,拿去拍电影了而计算机中的脚本,其实就是普通的文本,就是写到文本文件中的代码而已,其也是有随性这个特点,写完了,直接就可以(在某种具有解释功能的环境中)运行了比如:Linux中的shell脚本,就是直接弄个文本文件,写上shell脚本代码,然后保存文件,然后就可以,在Linux的Shell这个带有shell的解释功能的shell环境中,运行了与此相对的,不那么随性的是:其他的,非脚本语言,常叫做编译性语言,比如C语言,往往都是需要额外加上编译这个步骤,才能执行的。Python拥有功能丰富的自带的库以及种类和数量繁多且强大的第三方库,除了本身Python语言本身自带的标准库之外由于Python语言本身很好用,促使很多其他人,前前后后,写了N多个库积累至今,就成了:Python拥有数量巨大的,各种各样的,功能强大的,第三方的库函数。此特点,对于Python语言的使用者来说,有着显而易见的好处:当你去实现很多各种功能的时候,往往不需要重复造轮子,往往是可以找到,现成的,已有的,内置Python库,或第三方的Python的库,去帮你实现你要的功能换句话说:你去实现一个复杂的功能的时候,往往变成了,找到合适的库,并使用,即可。与此相对的,用其他语言去实现同样的功能的时候,由于缺少好用的库,而使得你需要重头到尾,全新的实现对应的功能所需的代码。由此对比出,Python的好用和强大。许多大型网站就是用Python开发的,例如YouTube、Instagram,还有国内的豆瓣。很多大公司,包括Google、Yahoo等,甚至NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。当然Python也有它的缺点,最大的缺点就是性能,这也是为什么python在年近30岁的时候才火起来的原因,因为Python解释性语言都是需要翻译的,这个过程比较浪费时间,在以前计算机硬件性能低下的情况下,都是靠计算机语言的高性能来提高效率的,不过在现在计算机的硬件速度已经非常快了,硬件的性能问题已经不是瓶颈,而要处理大数据和类似人工智能等的超复杂的算法成立程序员编程的瓶颈,所以Python以其简介的语言风格和强大的第三方库能够节省程序员很多操作和步骤,使Python大放异彩。添加描述习----小白成长必备路线图

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    腾讯AI Lab斩获知识图谱顶级赛事KBP 2017世界冠军

    本文介绍了腾讯AI Lab在2017年国际知识图谱构建大赛(KBP)中,首次参赛并获得了实体发现与链接(Entity Discovery and Linking Track,EDL)任务冠军。实体发现与链接任务是KBP赛事的核心任务之一,具有很高的技术挑战性。腾讯AI Lab采用了篇章理解模型和关联图模型,以深度学习架构为基础,通过大规模数据的训练,能够更精准地理解篇章的语义,解决实体的歧义性,并将整篇文章的所有重要信息一起建模到一个图结构当中,整体求解以达到全局最优。TopBase是腾讯AI Lab建设的知识图谱,涵盖50多个领域,亿级实体,10亿级三元组,并已广泛应用到天天快报、微信看一看和微信搜索等业务中。

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