在日常的应用程序开发过程中，我们很少需要关注软件的编译和连接过程，特别是对于常用的集成开发环境visual studio，它将编译和链接的过程封装起来，一步完成，称为“构建”。 但是在这样的开发过程中，我们往往依赖于集成开发环境的强大，而忽略了软件的运行机制和机理，导致对程序中的很多莫名其妙的错误无从下手，程序运行时的性能瓶颈分析也让我们束手无策，如果我们能够深入了解软件运行背后的机理以及支撑软件运行的各种平台和工具，那么解决这些问题相对来说就比较容易了。接下来让我们一起了解软件编译与链接的过程。
原来她的毕设是要基于微博上最近10年关于房价的话题数据，来做分析，做未来房价的走势预测，训练模型。
现实中的Web服务，可能潜伏各种Bug漏洞，即便积极的定期进行Web扫描，也不保证万无一失，基于这种原因，应运而生了Web防火墙WAF，最常见的是在基于代理模式的Web网关系统，加入威胁检测功能。
编译器：可以阅读以某一种语言（源语言）编写的程序，并把该程序翻译成为一个等价的、用另一种语言（目标语言）编写的程序，即能够完成编译程序的软件系统。
随着计算机的使用范围更加广泛，社会信息化程度提高，计算机的使用频率增加，人们对自然语言理解也提出了更高的要求，而对于自然语言的理解，则基于中文语义分析的研究和分析。
概率潜在语义分析通过话题对数据进行了更简洁地表示，减少了学习过程中过拟合的可能性
人工智能应该复制人脑的哪一部分功能？这个问题的答案反映了一场辩论的焦点，这场辩论和 AI 的历史一样久远。20 世纪 50 年代，人类开始探索如何创建可以思考的机器，也是从那时候起，AI 领域的研究和发展之路陷入了分歧：符号主义和连接主义 AI 应如何取舍？
自然语言处理是通过构建算法使计算机自动分析、表征人类自然语言的学科。自然语言处理是计算机理解和生成自然语言的过程，自然语言处理技术使计算机具有识别、分析、理解和生成自然语言文本（包括字、词、句和篇章）的能力。
AI 科技评论按：语义分析（semantic parsing）是人工智能的一个分支，是自然语言处理技术的几个核心任务，涉及语言学、计算语言学、机器学习，以及认知语言等多个学科。近年来，随着人工智能的发展，语义分析也越发重要。
媒体报道、微博内容、消费者购买评价等文本信息，正在成为大数据重要的组成部分。然而，人类使用的语言对计算机而言是模糊的、非结构化的，要处理和分析这部分数据，就必须用到自然语言处理技术。
通常我们说的 “编译器” 是一种计算机程序，负责把一种编程语言编写的源码转换成另外一种计算机代码，后者往往是以二进制的形式被称为目标代码(object code)。这个转换的过程通常的目的是生成可执行的程序。
用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（1）- 目标和前言 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（2）- 简介和设计 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（3）- 词法分析 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（4）- 语法分析1：EBNF和递归下降文法 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（5）- 语法分析2: tryC的语法分析实现 用c语言手搓一个600行的类c语言解释器: 给编程初学者的解释器教程（6）- 语义分析：符号表和变量、函数
Javac编译器是Java的标准编译器，用于将Java源代码（.java文件）编译成Java字节码（.class文件），供Java虚拟机（JVM）执行。
在线旅游：目前全球范围内 80%的在线旅游网站都是在使用 Cloudera 公司提供的 Hadoop发行版，其中 SearchBI 网站曾经报道过的 Expedia 也在其中。
对于开发来说接触的一般都是第一个步骤也就是源码编译成字节码文件(class文件)，第二个步骤开发几乎不会接触，因为这是虚拟机在运行过程中自己做的一些编译流程，将字节码转换成可被虚拟机识别执行的机器码。
非负矩阵分解（non-negative matrix factorization，NMF）是另一种矩阵的因子分解方法，其特点是分解的矩阵非负。非负矩阵分解也可以用于话题分析。
本文根据自己的学习以及查阅相关资料的理解总结，简要的介绍一下自然语言处理(nlp)一些相关技术以及相关任务，nlp技术包括基础技术和应用技术。后续会抽空继续分专题完善这一个系列。限于作者水平有限，其中难免有错漏之处，欢迎读者斧正。
文智中文语义开放平台。 腾讯搜索技术团队为需要做大数据挖掘和文本处理的研究者们提供有效的工具平台——文智中文语义开放平台。该平台能够满足研究者自然语言处理、文本处理、转码、抽取、全网数据抓取等中文语义有效分析的需求，为研究者提供大数据语义分析的一站式解决方案。研究者能够基于文智平台的OpenAPI实现搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用，也能够通过合作定制特色的语义分析解决方案。平台框架如下： 为什么使用文智中文语义开放平台？ 1.坚实的积累：十年专注的技术研究，60多个腾讯产品的成功应用经验、千级亿互
编译，其实就是把源代码变成目标代码的过程。如果源代码编译后要在操作系统上运行，那目标代码就是汇编代码，我们再通过汇编和链接的过程形成可执行文件，然后通过加载器加载到操作系统里执行。如果编译后是在解释器里执行，那目标代码就可以不是汇编代码，而是一种解释器可以理解的中间形式的代码即可。
今天收到一个订单需求，需要爬取豆瓣电影网top250中前10部和后10部的影评并对其进行语义分析比较这20部电影的质量，所以我们计划每部电影爬取100条短评并对评论进行语义分析，最后对其进行简单的数据可视化来比较其电影质量。话不多说，我们现在便开始抓取分析工作。
局部优化：常量合并、公共子表达式的提取等 循环优化：强度削减（较快操作代替较慢操作）、代码外提（循环不变量提出循环）
语义分析结果来看，insert语句都会构造插入表和数据表两张表（RangeTblEntry），数据表可能是值构造出来的，或者是select查询出来的。
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随着人工智能技术的发展，目标检测和跟踪任务在端到端视频架构中逐渐普及。下图是端到端智能视频处理架构的一个示例：系统边缘的智能相机中部署了入侵者检测、人脸/目标检测等算法，并将提取到的信息随压缩的视频流一起传输到视频网关 (video gateway)，然后在网关执行更复杂的视频分析任务，如人脸识别、车辆检测等，并将得到的分析数据与转码的视频流一起传输到边缘云服务器 (edge cloud)。边缘云对得到的视频语义信息进行进一步分析处理，最终的分析结果会被送到云端的视频应用服务器。云端对收到的码流数据进行两方面处理：1) 将视频转码为低分辨率版本，并保存副本；2) 分析视频，并与收到的视频语义信息进行对应关联。
1.概率潜在语义分析是利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的方法。概率潜在语义分析受潜在语义分析的启发提出两者可以通过矩阵分解关联起来。
众所周知，Kotlin团队正在开发新版Kotlin编译器，并命名为K2。那么K2又是什么意思呢？难道是Kotlin第二版编译器的意思？
令 X 为一个文法符号（一个终结符或非终结符）或 ε ，则集合 First (X) 由终结符组成，此外可能还有 ε ，它的定义如下：
一个软件的开发，一行代码的实现，实际上是由两个环节所构成的：翻译以及运行。 而这两个环节是在两个环境下所进行的：翻译环境和运行环境。 翻译环境负责将源代码转换为可执行的机器指令，也就是计算机能听懂的语言。 运行环境负责实际执行代码的操作。 翻译环境可以被分为两个部分：编译和链接。 而编译又可以被分为三个环节：预处理（预编译）、编译、汇编。 所以整个过程实际上也可以看成是四个环节。
对于平常的应用程序开发，我们很少需要关注编译和链接过程。我们平常Xcode开发就是集成的的开发环境（IDE）,这样的IDE一般都将编译和链接的过程一步完成，通常将这种编译和链接合并在一起的过程称为构建，即使使用命令行来编译一个源代码文件,简单的一句gcc hello.c命令就包含了非常复杂的过程!
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的
在大数据背景下，Apache Hadoop 已经逐渐成为一种标签性，业界对于这一开源分布式技术的了解也在不断加深。但谁才是 Hadoop 的最大用户呢?首先想到的当然是它的“发源地”，像 Google
从左往右扫描代码，识别出不同的单词的类型，把单词转换成机内形式——词法单元（token）形式
选自Google Blog 作者：Michael Ringgaard 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 今日，谷歌发布实验性系统 SLING，该系统是一个自然语言框架语义解析器，用于自然语言理解任务中，可将自然语言文本直接解析成语义表示——语义框架图。本文简要介绍了该系统。 项目链接：https://github.com/google/sling 直到最近，最实用的自然语言理解（NLU）系统仍然使用的是分析阶段的流程，从词性标注和依存句法分析（dependency parsing）到计算输入文本的语义表示。
语言处理程序基础是指语言处理程序设计与实现的基本原理和技术方法。它包括了以下几个关键方面：
AI 科技评论按：继 2017 年的温哥华之旅后，ACL 2018 在澳大利亚墨尔本举办，举办地点为墨尔本会展中心，也是 IJCAI2017 举办地。
本文对相关主题下的知网期刊文章数据集进行分析，识别出期刊文章内容近年来变化的规律。
导语： 互联网公司数据被窃取并在暗网兜售的事件屡见不鲜，已引起了人们对网络安全风险问题的热议，某些站点的 Shell 也直接被标价出售。黑客是利用哪些缺陷成功入侵并获取站点权限的？我们的网站防护真的
Fottify全名叫Fortify Source Code Analysis Suite，它是目前在全球使用最为广泛的软件源代码安全扫描，分析和软件安全风险管理软件，该软件多次荣获全球著名的软件安全大奖，包括InforWord, Jolt，SC Magazine，目前众多世界级的软件开发企业都在使用该软件方案在他们的开发团队中加速查找软件安全漏洞的效率，监视和
句子的语义分析是对句子处理技术更高一级的要求，在信息检索、信息抽取、自动文摘等应用广泛。
词性，也称为词类，是词汇的语法属性，是连接词汇到句法的桥梁。 词性标注（Part-of-Speech Tagging或POS Tagging)，又称为词类标注，是指判断出在一个句子中每个词所扮演的语法角色。
Hiphop是Facebook开发一款PHP二进制化的一个工具，最开始是由php转为C++，但是后来发现编译为c++的话，许多的时间会花费在编译代码上面，调试不方便，对于代码来说也不是即见即所得。 所以hiphop经历了这么几个阶段： HPHPC=>HPHPI=>HHVM HPHPC是静态编译，也就是把php转为c++ HPHPI是一个过渡产品，类似php zend虚拟机，性能还不如zend虚拟机，但是可以运行查看效果； HHVM是在HPHPI基础上，应用了JIT技术，性能已经接近了HPHPC,目前face
主要介绍Javac的实现过程及原理。 首先弄明白什么是Javac？ Javac是一种编译器，将一种语言转换为另一种语言规范。编译器的作用就是将符合java语言规范的源代码转化为JVM虚拟机能够识别的字
(1)javac是一种编译器，能够将一种语言规范转换成另一种用语言规范，通常编译器是将便于人们理解的语言规范成机器容易理解的语言规范。
【AI100 导读】你的代码库与企业模型是否匹配？深度学习和其他人工智能技术正在帮助领域驱动设计与组织业务目标进行匹配，这是如何做到的呢？ 当下，人工智能技术得到了广泛地应用，用于提高各种应用的性能
不管是科达大力推广的感知摄像机（Intelligent IPC）还是海康公司的Smart IPC、或者NICE公司的Suspect Search系统，其本质都是智能视觉分析技术与“大数据”的结合应用。最近两年以来，我们听到太多的“大数据与安防监控”的概念，但是，基本都停留在理念表面，描绘的是一个美好的前景，至于如何实施，或者到底能不能实施，很多人还是疑惑很大。本文从技术角度，说明智能视频分析技术与“大数据”如何结合及相关公司案例落地情况，尽量将理论结合到实际。
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