又来到了测试网络会议的第九期培训,本期的主讲人皮卡丘,培训的是关于OCR-tesseract 使用,话不多说详情如下:
由于数字、日期、时间、网址等不可枚举,无法通过词典简单查找来分词。可以采用正则表达式或者自动机进行自动识别,并给予特殊名字进行泛化。例如:
通用情感词典的构建主要是通过将目前开源的情感词典整合起来,筛去重复和无用的单词。 目前网上开源的情感词典包含有:知网(HowNet)情感词典、台湾大学(NTSUSD)简体中文情感极性词典、大连理工大学情感词汇本体。 前两个都可以在网上找到,第三个需要到其学校官网申请,说明完用途即可获得。
无论是大学期间的小论文还是令人头秃的毕业论文, 查找文献是必不可少的环节. 而这个过程说到底就两句话:
因为有多名同学问我如何解决Rstudio不支持中文用户名的问题,由于我本人的用户名为默认名称,不是中文的,刚开始也没想着解决这个问题。但是随着问的人数的增加,在此专门写下此贴帮助大家解决问题。 1、为什么要把用户名改成英文? 因为现在Rstudio对中文支持不太好 2、如果是中文会怎样? 如果windows系统用户名为中文,安装完成之后无法正常使用,这是因为Rstudio要读取R所在的目录,并且需要访问的文档下面很多临时目录,如果是中文编码的,Rstudio无法识别,导致使用错误,目前并没
小编说:从数据分析的角度来看,数据挖掘与机器学习有很多相似之处,但不同之处也十分明显,例如,数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务,数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的,等等。从某种意义上说,机器学习的科学成分更重一些,而数据挖掘的技术成分更重一些。
答:我们能够了解到,我们人类能够理解的是字符的高等标识符,计算机智能识别类似于0和1组成的标识符,那么我们人类和计算机沟通,一定需要某种媒介来支持,来进行两种标识符的相互转换。例如:
关联,其实很简单,就是几个东西或者事件是经常同时出现的,“啤酒+尿布”就是非常典型的两个关联商品。 所谓关联,反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候,可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance,第二个是关联性association,两者都可以用来描述事件之间的关联程度。其中前者主要用在互联网的内容和文档上,比如搜索引擎算法中文档之间的关联性,我们采用的词是relevance;而后者往往用在实际的事物之上,比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们
昨天看完老罗的发布会后,第一时间就进行了总结,推送给了大家。昨天的那篇文章仅仅是看完发布会后的第一直觉感受带来的最直接的总结。今天冷静下来思考一番昨天发布会的情况,其实感觉还是挺有趣的。老罗好像在布一
故事背景: 在一家超市中,通过大数据分析发现了一个特别有趣的现象:尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品的销售数据曲线竟然初期的相似,于是就将尿布与啤酒摆在一起。没想到这一举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增
今天看了一会百度的AI开发者大会视频,说实话被一些场景震撼了,尤其是一位嵌入式工程师,利用百度AI,将小外甥的乐高机器人,打造为可对话的机器人,让我体会到AI就是身边,不再听起来像天方夜谭,我也有一些朋友做AI,简单聊了聊,这是个趋势,而且无论大厂和小厂,BAT以及科大讯飞,已经有一些成型的产品,但一些细节其实值得玩味。
在Python中,如果要判断一个字符串是否在另一个字符串里面,我们可以使用 in关键字,例如:
分支&循环是程序结构控制的核心,不管学习哪种编程语言,程序的结构控制都是非常重要的。
译者 | 弯月出品 | CSDN(ID:CSDNnews)程序员是一项很辛苦的脑力劳动,然而朋友却经常开玩笑说这是一项纯体力劳动。下面,我们来放松一下,看一些令人捧腹大笑的笑话。 笑话1 有一天,小美让老公去超市买面包。等老公到了超市,小美发消息说:“whileyou are in the store, get some eggs.”(趁着你还在店里,买一些鸡蛋。)于是,老公再也没回家。 笑话2 有一天,小美让老公去超市买面包。等老公到了超市,小美发消息说:“Buy a loaf of bread. If
EasyDL从2017年11月中旬起,在国内率先推出针对AI零算法基础或者追求高效率开发的企业用户的零门槛AI开发平台,提供从数据采集、标注、清洗到模型训练、部署的一站式AI开发能力。对于各行各业有定制AI需求的企业用户来说,无论是否具备AI基础,EasyDL设计简约,极易理解,最快5分钟即可上手学会,15分钟完成模型训练。 采集到的原始图片、文本、音频、视频、OCR、表格等数据,经过EasyDL加工、学习、部署后,可通过公有云API调用,或部署在本地服务器、小型设备、软硬一体方案的专项适配硬件上,通过离线SDK或私有API进一步集成,流程如下:
机器人控制入门,我属于比较晚的那种,2014年6月才真正接触和了解机器人控制算法相关知识,非常感谢现在的领导和好哥们带我走入机器人控制世界。所有的机器人控制、算法方面知识都是在我工作之后学到的,以下内容纯属个人体验,如有错误,请各位前辈指正。
“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。
云计算指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户,因此任何一个在互联网上提供服务的公司,都可以称之为云计算公司。然而,并不是所有的云计算公司的服务模式都是一样的,虽然云计算的服务模式在不断变化,在业界根据公司的提供的服务方式,划分为三类:
这是“AI国家队”科大讯飞正在探索的新路。与互联网不同,在人工智能领域中,To C业务反而未经大范围开拓。
上一篇文章中,通过一个简单的小故事,轻松愉快的讲解了架构的演变,以及为啥会有微服务,什么是微服务。不过在最后留下了一个小疑问:将架构设计为微服务需要一整套技术,解决服务调用,服务治理,服务监控等问题。
Python爆红背后的原因是什么?为什么身边的小伙伴都开始学习Python?怎样零基础开始学习这门语言?学习难点在哪里?DT财经特邀纽约数据科学学院讲师张泽宇,为你们一一解答这些问题。 ▍火爆的Pyt
当 GPT 匆忙给出错误结论时,我们可以考虑重新构思问题,并要求 GPT 在给出最终答案之前提供一系列相关的推理过程。就像人类一样,如果我们给予 GPT 一个过于复杂的任务,要求它在短时间内或者用较少的词语来完成,那么它很可能会随意猜测,进而导致错误答案的产生。实际上,人也会在类似情况下犯错误。举个例子,如果我们让一个人在没有足够时间来计算复杂数学问题的情况下,要求其给出答案,那么他们很可能也会出错。
其次,我的英语水平也很一般,所以更多的是谈谈一些失败的经历和思考,俗话说,成功的经验不可复制,失败的经验倒可以让我们少走弯路。
导语|ChatGPT火出圈,各行各业纷纷在思考和实践如何借助ChatGPT降本增效。用户研究工作中涉及到大量知识获取、文本总结、数据分析、价值洞察等工作,无疑也是ChatGPT发挥作用的场景之一。本文就ChatGPT在用户研究场景中的作用做了初步探索,总体来看ChatGPT尚不能完全取代用户研究员,但也展现出多种辅助用户研究工作的潜力。 本文作者:qichengding,腾讯TEG用户研究 文章概览 全文共6103字,阅读全文预计需10分钟。 ChatGPT简介 ChatGPT是OpenAI推出的自然语言
语音并不是一个新鲜事物,2011年,Siri被内置在iPhone 4s之中横空出世时,曾掀起一波语音技术和讨论热潮和语音助手的创业热潮。时隔五年之后,Google AlphaGo人机大战将AI(人工智能)从实验室技术变成坊间热议的话题,人工智能成为国内外科技巨头的争夺焦点,语音则成为巨头进军AI的必经之路。 • Google I/O大会上,最重要的项目便是Google Assistant(谷歌助理)和Google Home(类似于Amazon Echo的智能家庭音箱助手),Google Home的基础
有一次去参加朋友聚会,刚巧一位非常喜欢旅行的朋友要回国。因为彼此都对旅行和文化的共同爱好,她送了我一本书。正是这本书让她开启了中国之旅。对她来说意义非凡。
最近小编遇到一个生存问题,女朋友让我给她翻译英文化妆品标签。美其名曰:"程序猿每天英语开发,英文一定很好吧,来帮我翻译翻译化妆品成分",”来,帮我看看这个面膜建议敷几分钟“。。。。看来斥巨资买化妆品不算完,还需要会各种英文介绍。
之以前我一直用的其他插件用来支持m3u8的视频格式,但是最近想去找插件的时候,发现我以前比较喜欢的一款下架了,取而代之的收费款,我根本用不上那么多功能,就不可能买收费款了,不过免费的老版本也还能下载,我又多搜索了一会,搜着搜着就看见一款国外的插件,就下载看了下,基本需求是能满足了,只是他里面的语言识别无效,功能也很基础,所以我根据他调用的html5播放器,自己写了一个。
用了HAI,不仅能自动配置性价比更高的GPU算力,还支持“一键部署”最头疼的依赖环境。
http://www.mydrivers.com/zhuanti/tianti/cpu/index.html
严格意义上说,所有软件的第三方服务都可以自己开发,不过从零到一是需要时间和金钱成本的。就像我们研发芯片,投入了巨大的成本,但仍然没有取得理想的成绩,有些事情并不是一朝一夕,投机取巧就能完成的。
一、什么是.Net Micro Framework 它是一个.Net框架(微型框架),也是一个嵌入式系统OS,可以裸奔在ARM单片机上,也可以运行在别的嵌入式系统上。我们可以用VisualStudio C#开发代码,调用对应各种硬件的类库方法,实现对硬件的控制。 Microsoft® .NET Micro Framework简介 .Net Micro Framework_百度百科 【C#改变世界】谈谈自动化的软硬件及技术选型 .Net Micro Framework可以做什么?在单片机上有什么优势? MF开发板-用途简介 .Net Micro Framework结构和特性【英文】 .Net Micro Framework硬件要求和功用【英文】 二、学习.Net Micro Framework需要准备些什么 学习MF,可以买我们准备好的套装;也可以自己买别家的板子(购买总目录里面有推荐),然后买我们的无限制固件;如果有一定技术,对MF移植有贡献,我们还可以赠送板子;如果兴趣很低,不想掏钱,那就申请试用吧(推广计划)! .Net Micro Framework学习推广及赠送计划 .Net Micro Framework购买总目录(最低46元MF学习板) .Net Micro Framework固件(支持STM32F103ZET6/VET6开发板) 三、拿到开发板后如何下手 MF开发板都是STM32单片机开发板,一般出厂内置的是单片机C程序,我们当然是需要刷入MF系统! 每一块开发板的三个地方是一定要找到的:用于刷固件的COM1、设为系统启动的Boot跳线、用于供电的USB口 不同开发板的这三个位置都不同,特别是探索者二号,COM1是由USB转的,同时具备供电能力。 因为驱动的问题,在64位系统特别是Win8x64上,绝大部分同学都无法刷机成功! 开发板通用刷机教程 老树系列--.NET MF固件部署 MF前传——探索者二号简介 MF前传——雅典娜二号简介 MF前传——探索者一号简介 MF前传——探索者一号液晶屏接线 四、教程与例子程序 开发环境就是Visual Studio 2010 + .Net Micro Framework SDK,据说vs2008也可以,但vs2012不可以! C#工程师学MF不建议学太多单片机知识,知道怎么找针脚接线就好。 老树系列--.NET MF环境的安装 MF干活——点灯神话 MF干活——C#数码管与跑马灯之舞(视频) 老树系列--2.Hello World 你懂的 老树系列--3.LED灯控制 老树系列--数码管显示 MF—探索者二号测试心得—UART MF—探索者二号测试心得—ADC12 五、.Net Micro Framework移植 MF是一座大宝库,还有许多宝藏没有挖掘,我们需要更多人加入移植,让大家可以使用更多的MF功能! .Net Micro Framework移植环境准备 六、更多资料 QQ群:1600838 论坛:http://www.NewLifeX.com/MF/list.aspx 叶帆
昨天,“画画”一词“一夜暴富”了。先是“当年不顾家人反对学画画,现如今前途一片渺茫,求大神支招……”的话题上了微博热门;之后,谷歌又默默地推出了《猜画小歌》小程序,并在各位玩家的神助攻下,刷爆朋友圈(当天下午部分时间段,甚至出现“服务器繁忙”而无法打开的情况)。
如果要寻找这个星球上最抠门的群体,那么一定非程序员们莫属了。有个笑话是找对象要找程序员:『挣得多,花的少;常加班,死的早』。 在创业之前,我也是个抠门的主。公司给配笔记本,就绝不自己买。一个N73用三年如果不是丢了就不会买新的。东西永远是够用就好,而不管是否在技术上已经落伍;为了找一款软件的sn,我可以花上一个小时,不厌其烦地注册有sn的论坛,攒积分下载,尽管该软件的正版价也就几十人民币。 值得庆幸的是,这种抠门的劲儿在11年终于得到了改观。 11年初我人生第一次自己花钱买了个笔记本,还是个13"的macb
词典型情感分析大致有以下几个步骤: 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗(一、二、三级清洗步骤)、计算情感得分、模型评价 (1)在分析过程中,难免会产生很多中间变量,它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp,只需要保证下一个temp出现之前,临时变量不会再延用就可以了。 (2)毫无疑问,如果不追求高大上的算法的话,词典法不失为一种好方法,其实有时候我们使用了很多方法,结果发现并没有什么质变,也浪费了大量时间; 比如在优化词典的时候,我希望使用高大上的算法解决
---- 新智元报道 编辑:snailnj 时光 【新智元导读】买完推特买可乐,马斯克在推特上「作妖」,狂言要将可卡因加入,网友:「有钱人的世界我不懂」。 买了Twitter还不过瘾,马斯克又瞄准了新目标! 刚刚,马斯克发推特说,「下一步,我正在买可口可乐,要把可卡因加回去。」 注意!马斯克不是想喝可口可乐,是要买可口可乐公司。 不管天上飞的,还是地上跑的,也无论是聊天娱乐,还是健康饮食,马斯克统统要插手! 最近,马斯克一系列的「买买买」,直接把大家整懵了,感觉摸不着头脑。 买公司就像买大白菜,
1.放存储卡在电脑识别.放到手机不识别!! 这种情况往往是因为存储卡在电脑上进行格式化,但是格式化与手机不兼容. 解决方法是吧卡放回手机,用手机中的” 格式化存储卡” 功能从新格式化!!
Everybody comes to a point in their life when they want to quit, but it's what you do at that moment that determines who you are.
是的,我们主要是3类数据 类型。。 3者之间可以转换,但是有条件,我们先一个个说吧。
近期一则街头采访显示,有七成打工人表示回家过年必带的一样东西竟然是电脑。有受访者更是直截了当地表示,如果不小心被隔离了,有电脑办公会更方便。
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。
今天这篇可以说是思维方式的总结,一共十四对我个人而言较为重要的思维方式,分享给大家。请不要嫌弃我的灵魂画作。 1.信号与噪音(信度与效度) 信度的英文为Reliability,简单就是说可信度。在看数据的时候有时会出现与日常数据相差很大的点,这时就需要注意了。效度的英文为Validity,代表测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。这个概念代表着数据的精确程度,越精确越可靠。但是在实际的操作中一味的追求效度可能会导致成本升高,效率下降。通过信度分析可以隔离信号中的噪音,通过效度分析可以提高信号的精确
税后五十来万,另有一年十万左右的利息收入和三万多房租。我们住内环两房,限购也无法再买房。
机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。此外,数据挖掘和机器学习有很大的交集。本文将从架构和应用角度去解读这两个领域。 机器学习和数据挖掘的联系与区别 数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供
每天给你送来NLP技术干货! ---- 编辑:AI算法小喵 写在前面 之前我们曾分享过几篇 NER 的相关论文,大家应该还有点印象。这次小喵看到一篇比较系统的 NER 相关文章,特别适合小白。作者从什么是命名实体讲到为什么要做命名实体,然后讲到了 NER 数据处理、建模的经验,内容非常丰富,所以这次打算跟大家分享一下。 1. 什么是NER 1.1 什么是实体 根据百度百科定义,实体[1]是指客观存在、并可相互区别的事物。实体可以是具体的人、事、物,也可以是概念。 1.2 什么是命名实体 命名实体 就是以名称
数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。有时数据挖掘也用来泛指一种方法,即数据挖掘是对数据进行处理,并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。
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