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。
达观数据搜索引擎 Query自动纠错技术和架构 1 背景 如今，搜索引擎是人们的获取信息最重要的方式之一，在搜索页面小小的输入框中，只需输入几个关键字，就能找到你感兴趣问题的相关网页。搜索巨头Google，甚至已经使Google这个创造出来的单词成为动词，有问题Google一下就可以。在国内，百度也同样成为一个动词。除了通用搜索需求外，很多垂直细分领域的搜索需求也很旺盛，比如电商网站的产品搜索，文学网站的小说搜索等。面对这些需求，达观数据(www.datagrand.com)作为国内提供中文云搜索服务的
自然语言处理（Natural Language Process，简称NLP），是一款基于人工智能技术，为各行各业的企业和开发者提供的针对文本智能化分析及处理的云服务，意在帮助用户高效处理文本数据，实现数字化和智能化转型。
前段时间，基于“类付款码”的原理，通过手机二维码+人脸设备摄像头实现了IoT设备通信互联，有感兴趣的小伙伴可以私我交流一下，其中涉及了一些二维码的基础知识和底层原理，我们一起来看一下~
term suggester 根据提供的文档提供搜索关键词的建议，也就是关键词自动纠错。该链接介绍如何使用 term suggester 语法。term suggester 是支持中文的，必须非常小心参数 min_word_length，默认值为 4，是指推荐词的长度大于 4 才会被显示，设置小一些能够开到效果（本人就被这个参数坑了，误以为 term suggester 不支持中文，绕了一大圈）。
腾讯云自然语言处理（Natural Language Process，NLP），正式发布 v1.0 版本。产品依托于海量中文语料累积，全面覆盖了从词法、句法到篇章等各个粒度的NLP能力。其中，词法分析包括智能分词、命名实体识别等；句法分析包括文本纠错、句向量等；篇章分析包括情感分析、敏感词识别、文本审核等。
在智能客服的工作场景中，针对用户输入的语音信息，在语音转文字/文本（ASR→TTS）的过程中，不可避免地会出现不少的上下文错位和措辞上的文本错误。面对这些错误，如果单纯使用人工来进行处理，会消耗大量的人力成本。这时，可以使用句法依存分析和文本纠错接口，对文本中各个语言单位之间的语义关联进行分析，同时实现对文本的自动纠错。该功能通过对文本的智能化纠错，可以高效辅助人工，有效提升语音转文字的文本质量。
线性分组码是由 (n, k) 形式表示。编码器将一个 k 比特信息分组（信息矢量）转变成一个更长的由给定符号集组成的 n 比特编码分组（编码矢量）。当这个符号集包含 2 个元素 (0 and 1) 时 , 称为二进制编码。
现在生活中总是会使用到二维码，在支付中、博客的推广图片上、各种各样的商品推广，都有着二维码的身影，二维码已经是我们的日常生活中有着不可替代的便捷信息载体，近几日在网站了解到字节及腾讯根据自己的产品分别推出了抖音码及小程序码的解析流程，心中有一个疑问：“二维码会被使用完么”，在近一周的资料查询及二维码原理分析，我得到的答案是“二维码会被使用完，但我们目前使用不完”，“二维码会被使用完”是因为二维码是采用黑白点阵组成的一段特殊的代码，可以理解为一张特殊的图片，那么这张图片大小比较固定，那么也就代表着二维码会被使用完，而“我们目前使用不完”是因为点阵组成的二维码个数实在是太多了，即使在我们生活中大量应用，每天都有几百亿个二维码产生，还是使用不完。
四大模块上新：风格化的「文本续写」、知词懂句的「超级网典」、可解释的「智能纠错」、博古通英的「文本润色」。 近日，腾讯 AI Lab 将智能创作助手文涌（Effidit）更新到了2.0版本（effidit.qq.com），帮助写作者更好地应对上述难题。新版本除了优化第一版[1,2]已有的功能之外，还带来了风格化文本续写、英文句子改写与扩写、现代文和文言文互译、词语推荐、跨语言例句推荐（中英）、可解释的英文纠错等新功能。 新版文涌包含「文本补全」、「智能纠错」、「文本润色」、「超级网典」四个模块，其中「文本补
苹果站内搜索故障已修复 5月5日下午，发生了一件你不可错过的大事！苹果APP Store站内搜索故障犹如洪水猛兽，来势汹汹，多款应用疑似下架，但一家欢喜一家愁，腾讯系列应用等知名产品搜索关键词覆盖数
1.http://www.doc88.com/p-8038708924257.html
通过以上两种方法的任何一种完成安装都可以。如果不想安装，可以下载github源码包，安装下面依赖再使用。
比特在传输过程中可能会产生差错，1可能会变成0，0也可能会变成1，这就是比特差错。比特差错是传输差错中的一种。
随着线上旅游业务的不断发展，携程酒店的数据量不断增加，用户对于搜索功能的要求也在不断提高。携程酒店搜索系统是一个基于Lucene开发的类似Solar的搜索引擎系统，本文将从四个部分描述对搜索引擎的优化。
pycorrector：https://github.com/shibing624/pycorrector
大二的时候，接触硬件描述语言。Vivado自带的编辑器实在很难用，为了有更加舒适的体验，我寻找着取而代之的方法。 网络上的答案大同小异，基本上都是用的Sublime Text.（我的学长们也都是） 平时写工程的过程中，我习惯使用VsCode,尤其是在微软收购GitHub之后，虽然越来越卡了。但是我还是尽可能的选择了Code,现在用了一年多了，感觉还是很不错的，接下来分享一下如何配置使用，让您的生活更美好。
二维条码/二维码（2-dimensional bar code）是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的图形。
中文文本纠错工具。音似、形似错字（或变体字）纠正，可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正。python3开发。
一、二维码的分类 二维码，从字面上看就是用两个维度（水平方向和垂直方向）来进行数据的编码，条形码只利用了一个维度（水平方向）表示信息，在另一个维度(垂直方向)没有意义，所以二维码比条形码有着更高的数据
前言：后来仔细思考了一下，从零开始学习Java的系列标题略长（实际改过来的也不短），并且不能正确反映写文的目的，所以决定从这一篇开始改为Java学习笔记。之前的一篇文章在一觉醒来以后也觉得有些不太好还有一些需要添加的地方，所以后来这一个系列是时刻更新的东西，用笔记来命名再好不过了。 搭建好我们需要的环境 在搭建环境之前，我们需要先来了解以下下面的这些名词： 术语名 缩写 解释 Java Development Kit JDK 编写Java程序的从程序员使用的软件 Java Runti
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；
自带的自动补全不但没有什么用，非常的不智能（文明用语），还会补错，严重影响使用体验。那么，怎么用vscode来敲代码呢？
在服务器硬件中，内存是一种至关重要的组件，它对服务器的性能和稳定性起着决定性的作用。特别是在处理大量数据和复杂任务时，高质量的内存可以带来显著的性能提升。然而，在选择内存时，有两种主要类型的内存需要考虑：ECC 内存和非 ECC 内存。这两种内存类型有各自的优点和缺点，选择哪种类型的内存取决于特定的应用需求。
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。
然后，今天要给大家介绍的是一款新的辅助编程神器——小浣熊家族（Raccoon），我一直都在使用。
在iOS中UITextField这个控件作为文本输入控件一定是使用率最高的几个控件之一，而iOS提供的默认的原始TextField的造型肯定在开发时很难满足我们的要求，原因很简单，不够美观，实在太单调。所以今天我们从一些简单的复写UITextField方法开始，来讲一讲如何定制一个属于自己的UITextField。
近期参加了2022 蜜度中文文本智能校对大赛，经过2个月的比赛，在600余名参赛者中取得了第一名的成绩，相关技术也已在钉钉文档等产品落地应用。借此机会，笔者想和大家分享下对中文文本纠错任务的一些看法。
SkrShop系列终于更新了，本次带来电商搜索业务的介绍，电商搜索系列分为两篇文章：
随着互联网的飞速发展，越来越多产品尤其是2C类产品更加注重用户体验，其中错误对用户体验的影响是灾难性的，在此我总结出一些容错性设计原则供大家参考和探讨。 一、容错性概念及重要性 对于容错性，大
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
中文拼写检查任务是中文自然语言处理中非常具有代表性和挑战性的任务，其本质是找出文本段落中的错别字。这项任务在各种领域，如公文，新闻、财报中都有很好的落地应用价值。而其任务的困难程度也赋予了它非常大的研究空间。达观数据在CCL2022汉语学习者文本纠错评测比赛的赛道一中文拼写检查（Chinese Spelling Check）任务中取得了全国冠军,赛道二中文语法纠错（Chinese Grammatical Error Diagnosis）任务中获得了亚军。本文基于赛道一中文拼写检查任务的内容，对比赛过程中采用的一些方法进行分享，并介绍比赛采用的技术方案在达观智能校对系统中的应用和落地。赛道二中文语法纠错的获奖方案已经分享在达观数据官方公众号中。
使用过Android设备的朋友一定都用过自带的Google输入法，虽然不算最好用，但设计上仍然有不少可取之处。近日，Google keyboard作为一款独立的app正式上架应用商店（Google play），供免费下载。根据商店应用界面的截图和介绍来看，目前发布的Google keyboard输入法与已有的Swype和SwiftKey在某些方面十分相似。
电子装备系统是星链、火星探测器、玉兔、嫦娥等航天器的重要支撑，而宇航级芯片则是航天航空电子装备的心脏。
本章节内容的作用在于：从宏观感受物理层信道编码在整个物理层协议栈中的位置和作用，无需深究每个环节。主体内容从第2章节开始。
这是一款专为学习Java的学员们打造的一款非常优质的程序验证软件，让用户能够非常快速的复制自己的程序到APP中，进行检验，能够非常快速的去验证程序的内容，能够非常及时的进行纠错，让你的代码能够及时的得到解决，用户可以随时在这里打开使用，保证自己的编辑的代码能够更加的完美，让你可以更好的精心纠错，对于初学者来说是一款非常棒的软件，让自己能够学的更好，经验能够更加的丰富。
一个产品的搜索功能，是用户快速触达所需信息的通道，起到了引导用户走向的重要作用；优秀的产品必然有成熟、体验良好的搜索功能。
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。
中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作，中文的文本纠错，应用场景很多，诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等，例如：
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 中文语法纠错任务（Chinese Grammatical Error Correction，CGEC）旨在自动检测并修改中文文本中的标点、拼写、语法、语义等错误，从而获得符合原意的正确句子。近年来，中文语法纠错任务越来越受到关注，也出现了一些有潜在商业价值的应用。为了推动这项研究的发展，研究者通过专家标注以及众包等形式构建一定规模的训练和测试数据，在语法检查以及语法纠错等不同任务上开展技术评测。同时，由于中文语法纠错任务相对复杂、各评测任务以及各数据集之间存在差异，
在数字化时代，文字是我们日常生活和工作中的不可或缺的一部分。不论是在社交媒体上发帖、撰写商务邮件还是完成学术论文，文字表达都是沟通的核心。然而，字词错误、语法错误和敏感信息却是许多人常常面临的挑战，它们不仅会影响文本的可读性，还可能误导读者或损害作者的专业形象。然而，随着智能文本纠错API的崭露头角，这一问题正在迎来根本性的解决。
地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/144995580
Trie树，也叫字典树，又称单词查找树，是一种树形结构， 是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计， 排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串）， 所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间， 最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高
Office软件是一种办公软件，包含了很多常用的办公工具，可以帮助我们完成各种文字、表格、演示等办公任务。它包含了Word、Excel、PowerPoint等软件，不同的软件有不同的作用。
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。
中文语法纠错任务旨在对文本中存在的拼写、语法等错误进行自动检测和纠正，是自然语言处理领域一项重要的任务。同时该任务在公文、新闻和教育等领域都有着落地的应用价值。但由于中文具有的文法和句法规则比较复杂，基于深度学习的中文文本纠错在实际落地的场景中仍然具有推理速度慢、纠错准确率低和假阳性高等缺点，因此中文文本纠错任务还具有非常大的研究空间。 达观数据在CCL2022汉语学习者文本纠错评测比赛的赛道一中文拼写检查（Chinese Spelling Check）任务中取得了冠军,赛道二中文语法纠错（Chinese Grammatical Error Diagnosis）任务中获得了亚军。本文基于赛道二中文语法纠错任务的内容，对比赛过程中采用的一些方法进行分享，并介绍比赛采用的技术方案在达观智能校对系统中的应用和落地。赛道一中文拼写检查的冠军方案会在后续的文章分享。
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