文章节选自《自然语言处理技术入门与实战》 欢迎留言! 在自然语言处理中,另外一个重要的应用领域,就是文本的自动撰写。关键词、关键短语、自动摘要提取都属于这个领域中的一种应用。不过这些应用,都是由多到少的生成。这里我们介绍其另外一种应用:由少到多的生成,包括句子的复写,由关键词、主题生成文章或者段落等。 基于关键词的文本自动生成模型 本章第一节就介绍基于关键词生成一段文本的一些处理技术。其主要是应用关键词提取、同义词识别等技术来实现的。下面就对实现过程进行说明和介绍。 场景 在进行搜索引擎广告投放的时候,我们
“信息差”(information gap),即信息不对称:持不同信息的双方通过交际手段、交换信息,填补空白,从而完成交际任务。如果没有信息差,交际就缺少动力和意义。
从1929年Hans Berger第一次发表头皮记录的EEG论文,并观察到被试在进行心算时可导致EEG中的α节律的降低,到1939年Hallowell Davis等研究者首次发表关于事件相关电位ERP的论文,再到目前EEG/ERP在脑科学或认知神经科学领域的广泛应用,EEG/ERP技术由于其时间分辨率高、设备价格便宜等优点,已然成为脑科学研究中不可或缺的工具。对于应用EEG/ERP技术用于脑科学研究的入门者,如何少走弯路、快速入门是一个值得探讨的问题,当然这其中少不了好的教材和书籍。
大家都知道,Redis Desktop Manager 是一款非常好用的 Redis 可视化客户端工具,但可惜的是 v0.9.4 版本之后需要收费了:
如今我们搭建个人网站、个人博客使用什么域名?我们可能会根据自己的喜好选择 .COM、.ORG、.INFO,甚至还有.TOP、.VIP后缀的,甚至还有很多奇怪的后缀。当然,这些奇怪的后缀我们可能是出于有些域名注册商促销活动便宜,于是我们会去选择。我们也有是考虑到前缀可选的不多,于是选择奇特的后缀。
深度学习作为人工智能领域非常重要的一类技术实现方式,已经是目前大多数以AI为核心研究能力的企业的必修课程了。
但出于种种原因,在测评中,我们采用的是瑞士苏黎世联邦理工学院开发的应用AI Benchmark。
会议参考:https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/94431877
我从 2012 年开始建站和使用的虚拟主机就是西部数码,期间我自己的泪雪博客还曾获得过西部数码的赞助,直到后来也成了西部数码的代理商,但是也基本都是服务于自己的使用,因为我们自己有一系列的网站。
当今的社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分,人们在这里分享生活、交流思想、寻找信息和娱乐等等。在日常的科研学习中,我们会遇到各种难题,我们会寻求某歌等搜索引擎,某瓣某虫等专业的社区,但是这样的速度实在是太慢了。
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小米智能音箱肩负重要使命,人们要如何面对时刻“监听”你谈话的机器
作为一个工具控,一直在社区索取别人的营养,今天在下将我搜集的一些应用贡献出来,推介二十几个我常用的软件。一些是其他人反复推介确实经典,另一些是我偶然发现但经过使用感觉非常好用,一并献上,大家可以根据自
作为一个工具控,一直在社区索取别人的营养,今天在下将我搜集的一些应用贡献出来,推介二十几个我常用的软件。一些是其他人反复推介确实经典,另一些是我偶然发现但经过使用感觉非常好用,一并献上,大家可以根据自己的需要,看看是不是正需要这些软件,并解决自己生产生活中的痛点。
TFT-LCD 即薄膜晶体管液晶显示器。其英文全称为:Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display。
该文章是以前做的云上深度学习环境搭建笔记,当时也花了不少心血,在面试助攻手册的整理发布过程中穿插着来一篇,放松一下。若对机器学习感兴趣的小伙伴,可以亲自上手体验一番,很有乐趣。
随着网上购物的流行,各大电商竞争激烈,为了提高客户服务质量,除了打价格战外,了解客户的需求点,倾听客户的心声也越来越重要,其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例:电商评论与数据分析,从目标到操作内容分享给大家。 本文的结构如下 📷 1.要达到的目标 通过对客户的评论,进行一系列的方法进行分析,得出客户对于某个商品的各方面的态度和情感倾向,以及客户注重商品的哪些属性,商品的优点和缺点分别是什么,商品的
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条码技术是实现POS系统、EDI、电子商务、供应链管理的技术基础,是物流管理现代化的重要技术手段。条码技术包括条码的编码技术、条码标识符号的设计、快速识别技术和计算机管理技术,它是实现计算机管理和电子数据交换不可少的前端采集技术。
今天在坑里蹲了半天,然后发现了一个神奇的类 上午老大给了一个任务:App原来是中文版的,里边有语音播报功能,最近在搞英文版,所以需要把这个中文的语音播报搞成英文的,由于老大事比较多,所以这个问题就交给我来解决了。其实场景很简单,就是把播报的内容翻译成英文,然后在需要播放的时候让它播放就行.这里用到技术就是传说中的TTS---Text To Speech了。那为什么说我在坑里蹲了半天呢? 从这里开始,我就要入坑了。 说到语音技术,大部分开发者最先想到的就是科大讯飞,百度语音这些吧,毕竟这几个第三方
然后打开VSCode,点击在弹出的界面,点击“打开文件夹” (或者点击顶端菜单栏的“文件”,再选择“打开文件夹”),选择你创建的文件夹。
作者Lukas Biewald,是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问:搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱? 答:在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元;在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元,每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾,可以自己搭建一个快速的深度学习系统,成本不到1000美元。 这也不是小数目,但这么做的好处是,一旦你有了自己的机器设备,可以运行数百个深度学习应用程序,比方增强的机器人大脑,或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
从前人们有一种刻板印象——大语言模型里好用的,基本上都是闭源模型。而前些日子,Meta推出了Llama3后,你可能已经从中感受到现在开源模型日益增长的威力。当时我也写了几篇文章来介绍这个系列模型,例如这一篇《如何免费用 Llama3 70B 帮你做数据分析与可视化》,很受欢迎。
(文/Lukas Biewald)物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体,但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗,但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统,它能非
那我没钱我肯定看便宜的七块五的机架,但是你想飞起来,有机械结构没什么用,还得电子结构。
备案分为两种,一种是企业备案,一种是个人备案。无论是哪种备案,一般都需要7至10天,挺麻烦的哈。在选择域名时,.com的域名是首选,因为他是国际域名。除了国际域名不需要备案,所有的地区域名都需要实名认证,如果是公司所有,那就需要以公司的名义进行备案。
最近,韵达股份和申通快递双双发布公告宣布增资丰巢科技,丰巢新一轮融资达20.7亿元。犹记得去年1月,丰巢还获得25亿元的融资,资本实力强大。
当今的汽车防碰撞系统和实验中的无人驾驶汽车依靠雷达和传感器来检测路上的行人。但是加州大学圣地亚哥分校(UCSD)的工程师们开发了一个更加便宜、更有效的行人检测系统,该系统是基于视觉信号进行实时探测的。
char是定长的,varchar是变长的。varchar2应该是varchar的升级,只有ORACLE才有,这里不作讨论。
CPU的指令集通常被设计用来处理各种类型的任务,包括算术运算、逻辑运算、位操作等。由于其通用性,CPU的指令集比较复杂,执行各种任务的速度都不尽相同。此外,CPU还需要进行大量的控制和状态转换,因此在某些情况下,它的效率并不高。
这里记录每周值得分享的科技内容,周五发布。( 本周五是十一假期,周刊提前到周三发布。)
今天,公众号刚刚通过ChinaScope(数库)拿到了J.P. Morgan(摩根大通)关于中国A股市场的量化研究报告:
📷 随着网上购物的流行,各大电商竞争激烈,为了提高客户服务质量,除了打价格战外,了解客户的需求点,倾听客户的心声也越来越重要,其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例:电商评论与数据分析,从目标到操作内容分享给大家。 本文的结构如下 📷 1.要达到的目标 通过对客户的评论,进行一系列的方法进行分析,得出客户对于某个商品的各方面的态度和情感倾向,以及客户注重商品的哪些属性,商品的
1998年,柯达有170,000名员工,在全球销售了所有相纸的85%。在短短几年里,他们的商业模式消失了,并破了产。 你有没有想到3年后,你会再也不用相纸图片?而1975年才发明的数码相机。第一批相机只有10000像素,但产品按摩尔定律在发展。因此,像所有的指数式技术,有很长一段时间令人失望,但只要短短几年,它成了卓越和主流。 在未来10年,很多行业将会经历柯达所发生的事,而大多数人尚未看到它的来临。 这样的事情现在都在发生:人工智能、健康、自驾车及电动车、教育、3D打印、农业和就业。欢迎来到第4次工业革
1998年,柯达有170,000名员工,在全球销售了所有相纸的85%。在短短几年里,他们的商业模式消失了,并破了产。
你有没有想到3年后,你会再也不用相纸图片?而1975年才发明的数码相机。第一批相机只有10000像素,但产品按摩尔定律在发展。因此,像所有的指数式技术,有很长一段时间令人失望,但只要短短几年,它成了卓越和主流。
Codio,官方号称世界上最强大的基于浏览器的强大免费Web IDE,口号很响亮,当然,我也没用过,希望有朋友用了的,也来冒个泡。因为自己也是才接触这个,看了些国外用户的反馈,感觉还不错。这里就主要给寻找IDE的朋友们推荐这个东西。
这篇文章我将把GoDaddy Email Marketing基本的应用功能大概了解,看看具体的是如何工作的。
来源:Analytics Vidhya 智能观 编译 【智能观】本文是国外知名技术网站Analytics Vidhya总结的11篇深度学习领域最佳文章,如果你还没有看过,可以找来读一读;如果你还不熟悉深度学习,这些资料将成为一份不错的资源。为了方便不同水平的人,本文还设置了文章的层次和文章中使用的工具。 1.用Python和R理解和编码神经网络 📷 使用工具:Python(numpy),R 级别:中级 神经网络被认为是黑匣子,一般人都无法了解它的工作方式。读过这篇文章后,你将彻底改变这样的观点。 本文从感知
nvarchar,nchar,vchar,nvchar,char,ntext,text区别详解 联机帮助上的:
今天分享一个充电IC:IP5035,主要用于移动电源。当然,充电的手持小风扇或者电蚊拍也可以,不过略显奢侈。毕竟是便宜货,所以,超级快充什么的就不要想了。
ChatGPT强大还是很强大的,但是有一点不好的就是国内不能访问,而且访问的时候动不动就限制ip不能访问
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在前面,我的 前端工程师应该选择什么操作系统 一文中已经说过了,mac os系统 是目前主流的前端工程师的选择。那么,这里就涉及到一个问题,那就是你必须有一台mac电脑。
物体识别是现在机器学习领域的热点之一。相当长的时间里,计算机已经能相当可靠地识别人脸或者猫。但在更大的图片中去识别一个指定的物体还是人工智能领域的“圣杯”。人类的大脑能非常好地识别物体。我们可以毫无困难地把从物体上反射出来的具有不同频率的光子转化为关于我们周边世界的极度丰富的信息集。而机器学习还依然在为了完成这个简单的任务而奋斗。不过近几年,机器学习已经取得了相当不错的进步。
在MWC2019大会现场,PC王者也站上移动世界发布台,并在首款AR眼镜Hololens发布4年后,推出迭代款:Hololens 2。
本文作者:hangye,腾讯前端工程师,MoonWebTeam团队成员 1. 前言 12月1日,旧金山的人工智能实验室 OpenAI 发布了一个名为 ChatGPT 的自然语言生成式模型,迅速风靡世界,短短5天内用户数量已经突破100万。许多大佬都来尝试,例如马斯克都说到,我们已经离强大到危险的人工智能不远了。 马斯克还向他请教了如何更好的设计推特,得到的结论还挺有意思: 优化用户的聊天界面,由一维转向二维,以便用更直观的方式查找聊天内容。 并且,它还采用了注重道德水平的训练方式,按照预先设计的道德
原作者 Quincy Larson 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 在上周的苹果秋季新品发布会中,苹果推出了全新的脸部识别技术FaceID。这是否标志着"刷脸"时代的到来呢?面部识别技术真的安全吗? 在最新的苹果发布会中,苹果隆重推出全新一代iPhone手机,十周年纪念版iPhone X,以及iPhone 8、iPhone 8 Plus。当中还推出了全新的脸部识别技术FaceID。也就是通过面部识别来解锁手机。你所要做的就是看看你的手机,然后它就会识别你并进行解锁。
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