Amazon在AWS re:Invent大会宣布推出3项云端AI服务，将Amazon内部采用的机器学习与深度学习技术，以云端服务的型式提供给所有非机器学习专家的开发人员使用，包括图像辨识、文字转真人语音，以及如同Amazon Alexa的对话式应用服务。Amazon终于加入由Microsoft与Google领先的云端AI服务市场。 AWS（Amazon Web Services）执行长Andy Jassy表示，在Amazon有上千位工程师负责机器学习与深度学习等人工智能领域的技术，其实Amazon的多项
Conversational AI is the synthetic brainpower that makes machines capable of understanding, processing and responding to human language.
11 月 30 日，2021 亚马逊云科技 re:Invent 全球大会正式开启，作为全球云计算产业的盛会，re:Invent 每年坚持发布创新技术和服务、并邀请全球不同行业、规模的客户以及亚马逊云科技合作伙伴分享最新的商业创新实践。今年是 re:Invent 的第 10 年，新产品和新服务依然是讨论的焦点。
日前，kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司（谷歌、微软和亚马逊）提供的机器学习服务平台，对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说，提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下： 对于大多数企业来说，机器学习就像航空航天一样遥远，听起来既昂贵，还需要高科技人才。从某种角度来说，如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统，那确实是昂贵且困难。但是，目前这个复杂的领域有一个趋势：一切皆服务（everything-as-a-service)——无需太多投资，即可快速启动机
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
Wechaty 是一个为对话式用户交互界面提供接口服务的 SDK，通过 RPA 技术，为 Chatbot 开发者提供便利的即时通讯平台接入服务，打造更加优秀的 Conversational AI 对话机器人。
编程是数据科学的一个组成部分。事实上，理解编程逻辑、循环和函数的人更有可能成为成功的数据科学家。但那些在学校里从未学习过编程的人怎么办？
thrift 使用ply做编译和解析器，ply是编译原理入门比较方便的源码，代码量少，且python文本就是代码，解析方便
【AI100 导读】虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快，现在也变得越来越重要。假如这些聊天机器人可以为广大用户带来便利，满足他们的期望，那么聊天机器人将会不可或缺。Google、Facebook、Microsoft、 IBM 以及 Amazon 等的科技巨头已经越来越看重聊天机器人了。本篇文章是对当下已经创建了聊天机器人的各个平台的分析。 虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快。最开始聊天机器人似乎只是一个噱头或者是营销策略，但是现在却变得日益重要，成为人
【导读】本篇文章将介绍如何使用Keras（一个非常受欢迎的神经网络库来构建一个Chatbot）。首先我们会介绍该库的主要概念，然后将逐步教大家如何使用它创建“是/否”应答机器人。我们将利用Keras来实现Sunkhbaatar等人的论文“End to End Memory Networks”中的RNN结构。
随着近几年AI的火热，机器学习平台（Machine learning platforms）也开始引领技术潮流。开发人员需要知道怎么样利用这些平台的能力。在ML环境中工作，如果使用正确的工具(如Filestack)，可以使开发人员更容易创建一个利用其功能的高效算法。下面列出的机器学习平台和工具（顺序随机），现在可以无缝地将ML的功能集成到日常开发工作中。
也许你听说过Duolingo（多邻国）：一种流行的语言学习应用程序，它可以通过游戏来练习一种新的语言。由于其创新的外语教学风格，它非常受欢迎。它的思想很简单：每天五到十分钟的交互式培训足以学习一门语言。
FB Messenger，Kik，Slack，Telegram和WeChat是一些流行的聊天机器人发布平台。
王新民 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 还记得亚马逊的黑科技无人商店Amazon Go吗？ 去年12月，亚马逊在总部所在地西雅图开了一家名为Amazon Go的便利店，店里没有人类店员，顾客走进门，扫描手机，拿上想要的东西，就可以大摇大摆地走出商店了。在穿过特别设立的“交易区”时，该店的智能系统会自动识别，然后算出用户的花销并从亚马逊账户中扣款。 坏消息是，这家店因为技术问题推迟了正式营业的时间，目前还在测试阶段，只向亚马逊员工开放。 好消息是，不懂深度学习的群众很快也能用上Amazon
嵌入（embedding）是指将高维数据映射为低维表示的过程。在机器学习和自然语言处理中，嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。
我相信你一定听说过Duolingo:一款流行的语言学习应用。它以其创新的外语教学风格而广受欢迎，其概念很简单：一天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
机器学习平台不是未来的潮流。它现在正在发生。开发人员需要知道如何以及何时利用他们的力量。使用像Filestack这样的合适工具在ML环境中工作可以使开发人员更容易创建一个能够充分发挥其功能的高效算法。以下机器学习平台和工具 - 无法按特定顺序列出 - 现在可用作将ML的功能无缝集成到日常任务中的资源。
【新智元导读】Bot 能否取代 App 成为互联网的新入口？投资人、bot 创业公司等相信 AI 技术的人认为，bot 将掀起人机交互的范式改革。同时，很多科技评论家和观察者则指出，眼下bot或者说chatbot 使用体验与预期和宣传极为不符，短期内我们要准备好迎接一个不那么乐观的未来。Chatbot 会取代 App 吗？当 bot 能够真正理解人的意思并照此执行任务时，变革一定会掀起，而且从技术上讲这完全是可能的——当热潮过去之后，真正的解决方案自会浮出水面。 Chatbot 今年风头很火。先是微软引发热
PingCAP 发布了 TiDB 的源码阅读系列文章，让我们可以比较系统的去学习了解TiDB的内部实现。最近的一篇《SQL 的一生》，从整体上讲解了一条 SQL 语句的处理流程，从网络上接收数据，MySQL 协议解析和转换，SQL 语法解析，查询计划的制定和优化，查询计划执行，到最后返回结果。
背景 当人工智能A.I.、IOT、AR、VR等词汇变得越来越热，人们还在一知半解地探索着这些前沿科技时，我们与物体的交互方式也已悄悄地发生着微妙地变化： 从各购物App开始引导你“说出你想要的宝贝”，打开地图应用说“我要去杭州东站”便立即生成导航路线，到长按iPhone Home键唤起Siri便可完成查询天气、设置闹钟、拨打电话等一系列操作，再到Amazon的Echo成为家庭中和谐的一员，是的，相较于鼠标、键盘、触摸屏操作，对话般的自然交互正被大力鼓励并深受欢迎。这便正是计算机由CLI（Command-li
项目地址：https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
其中，SQL Parser的功能是把SQL语句按照SQL语法规则进行解析，将文本转换成抽象语法树（AST），这部分功能需要些背景知识才能比较容易理解，我尝试做下相关知识的介绍，希望能对读懂这部分代码有点帮助。
总第245篇 2018年 第37篇 导读 数据库作为核心的基础组件，是需要重点保护的对象。任何一个线上的不慎操作，都有可能给数据库带来严重的故障，从而给业务造成巨大的损失。为了避免这种损失，一般会在管理上下功夫。比如为研发人员制定数据库开发规范；新上线的SQL，需要DBA进行审核；维护操作需要经过领导审批等等。而且如果希望能够有效地管理这些措施，需要有效的数据库培训，还需要DBA细心的进行SQL审核。很多中小型创业公司，可以通过设定规范、进行培训、完善审核流程来管理数据库。 随着美团点评的业务不断发展和
至顶网报道 来源：siliconANGLE Amazon Web Services公司继续在公有云市场上保持主导地位。在上周于拉斯维加斯召开的第六届re: Invent大会上，AWS讨论了其如何通过深
最近和一些客户交流，发现他们在使用filebeat进行文件采集的时候，主要的场景并不是以行为单位进行采集，而是以文件为单位进行采集。比如，一些实验数据是以文件的形式生成的，即filebeat的监控目录中会在实验结束后，添加数个实验结果的文件，这些文件有以下特点:
使用代码生成代码是一件十分美妙的事情，于是有了各种代码生成器。但是生成代码，意味着要有对生成规则的分析和处理。 Boost.Spirit 就是这么一个语法分析工具，它实现了对上下文无关文法的LL分析。支持EBNF(扩展巴科斯范式)。 Boost.Spirit 的使用真的是把模板嵌套用到了极致。确实这么做造成了非常强的扩展性，生成的代码也非常高效，但是嵌套的太复杂了，对于初学者而言真心难看懂。 你能想象在学习阶段一个不是太明白的错误导致编译器报出的几十层模板嵌套错误信息的感受吗？而且，这么复杂的模板嵌套还直接导致了编译速度的巨慢无比。 其实在之前，我已经使用过Spirit的Classic版本，即1.X版本，但是过多的复制操作让我觉得当时用得很低效，还好分析的内容并不复杂所以没。体现出来 这回就来研究下功能更强劲的2.X 版本。
简单来说，Chatbot是一种模拟人类对话(以文本和音频形式）的计算机程序，我们将其视为智能和有用的。他们最重要的应用是个人或企业虚拟助手。聊天机器人可以挖掘大量数据，为客户挑选最好的金块，无论是故障排除解决方案还是推荐新产品。此外，它们还为你的企业和客户提供了非常直观的界面。根据具体情况，聊天机器人可以从用户所说的内容中了解个性化交互并构建以前的交互，从而提供令人满意和未来的客户体验。
嵌入式规则 等于 在匹配规则的过程中就执行一些动作（正常动作是在规则整体匹配完了再执行）。这样会导致规约的动作有可能要比没有嵌入式的规则提前做，例如：
我肯定你听说过 Duolingo ：一款流行的语言学习应用，可以通过游戏来练习一门新语言。它因其新颖的外语教学方式而广受欢迎。其概念很简单：每天五到十分钟的互动训练就足以学习一门语言。
引子 中午老婆发来一条消息：昨夜，你梦中叫了一个女人的名字，还两遍。 我大吃了一鲸。平日里我的梦话都 base64 简单编码了一下，怎么昨个直接明文输出了？我赶忙问，小宝还是小贝？ 她回复了一行字：Alexa, stop. Alexa, play &@*#$(@. 我默默地抹了一把汗。看来语音女神大比拼，Siri（apple），Cornata（microsoft） 和 Alexa（amazon） 间，我已经完全倾向了 Alexa，以至于梦中还在与她幽会。别问我为啥 google assistant 不在其列
6、自动词性标注：基于词库+（统计歧义去除计划），目前效果不是很理想，对词性标注结果要求较高的应用不建议使用。
十余年前，聊天机器人也曾引起了不少关注，但在商业应用上最终并未掀起多大风浪。如今，在技术层面除了人工智能技术在语义理解、语音识别、机器学习等相关领域或又有更多发展外，商业生态环境的成熟使得聊天机器人的际遇将区别与往日。
前言 B端产品无外乎就是人机界面。它本身是没有什么情感。 但是在涉及产品的环节，用户在使用这个界面区和这个系统进行交互的时候，会产生一些感受。而这些感受其实是界面的一些情感话题 比如说在写法上。比如说
Chatterbot是一个基于Python的开源对话机器人库，用于构建聊天机器人应用程序。它使用了一种基于机器学习的对话管理算法，可以用于实现自然语言处理和对话系统相关的应用。本文将介绍如何使用Chatterbot库来构建一个简单的聊天机器人。
概要：AI以一种更实际的形态作为数字化商业的关键组成要素获得了新生。 来源：智能机器人资讯分享 分析 你需要知道的 AI以一种更实际的形态作为数字化商业的关键组成要素获得了新生。AI的复兴是由多个关键部分的正向市场发展所驱动的，这些部分是： 对于爆炸性非结构性数据的捕捉，预处理和存贮，用于“训练机器”； 用于机器学习的高互补性的处理单元和并行处理架构； 通过平台/API接口获得的更广泛的算法来处理更大量的商业应用； 不断增加的数据科学实践者和大众对于数据科学/机器学习的兴趣。 由于以下几种原
在Linux或Unix环境下，对于只含有几个源代码文件的小程序（如hello.c）的编译，可以手工键入gcc命令对源代码文件逐个进行编译；然而在大型的项目开发中，可能涉及几十到几百个源文件，采用手工键入的方式进行编译，则非常不方便，而且一旦修改了源代码，尤其头文件发生了的修改，采用手工方式进行编译和维护的工作量相当大，而且容易出错。所以在Linux或Unix环境下，人们通常利用GNU make工具来自动完成应用程序的维护和编译工作。
A look at the artificial intelligence and messaging platforms behind the fast-growing chatbot community Behind the recent bot boom are big improvements in artificial intelligence and the rise of ubiquitous messaging services. In the graphic below, I've lis
摘要：虽然SQL数据库是非常有用的工具，但经历了15年的一支独秀之后垄断即将被打破。这只是时间问题：被迫使用关系数据库，但最终发现不能适应需求的情况不胜枚举。 简介 NoSQL，是一项全新的数据库革命性运动，NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储。现今的计算机体系结构在数据存储方面要求具备庞大的水平扩展性，而NoSQL致力于改变这一现状。目前Google的 BigTable 和Amazon 的Dynamo使用的就是NoSQL型数据库。 但是NoSQL数据库之间的不同，远超过两 SQL数据库之间的差别
我们知道，高级语言，一般的如c，java等是不能直接运行的，它们需要经过编译成机器认识的语言。即编译器的工作。
亚马逊的云计算业务亚马逊网络服务（AWS）推出了RoboMaker，这项服务旨在帮助开发人员通过云，构建，测试和部署机器人应用程序。
在本章中，我们将学习遗传算法。 首先，我们将描述什么是遗传算法，然后将讨论进化算法和遗传编程的概念，并了解它们与遗传算法的关系。 我们将学习遗传算法的基本构建模块，包括交叉，变异和适应度函数。 然后，我们将使用这些概念来构建各种系统。
本文转自创新工场（chuangxin2009） DeeCamp创新工场深度学习训练营开营在即，究竟有哪些既逗趣又充满挑战性的项目呢？小编带你提前探秘一下~ Chapter1 无人值守的零售店演示系统
TensorFlow是谷歌2015年开源的一个深度学习库，到现在正好一年。和TensorFlow类似的库还有Caffe、Theano、MXNet、Torch。但是论火爆程度，TensorFlow当之无愧，短短一年就在Github就收获了4万+颗星，把前面几个库获得的star加起来也不敌TensorFlow。
在新推出的Comprehend服务之后，亚马逊今天宣布其自动语音识别（ASR）服务Amazon Transcribe获得对实时转录的支持。
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
1、raw_parser作为高层入口 2、raw_parser初始化后，通过base_yyparse进入yacc框架 3、yacc框架中调用base_yylex进入lex拿一个token（正常用框架是每次拿一个，PG通过对lex函数的封装可以拿后面多个，有些语法需要看到后面多个一块解析） 4、拿回来token后，进入语法树开始递归（有点像后续遍历，从底层开始向上构造语法节点，实际是用两个堆栈解析每一层语法规则，原理也比较简单，见第二节）。 5、从语法树底层节点向上reduce，识别收集文本中的目标信息，创建对应的stmt结构体，填入数据，返回上层。
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的，因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术，对于大部分企业和组织而言，过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变，正如
【导读】专知内容组整理了最近六篇聊天机器人（Chatbot）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Learning Matching Models with Weak Supervision for Response Selection in Retrieval-based Chatbots（利用弱监督信息学习匹配模型以实现基于检索的聊天机器人的响应选择） ---- ---- 作者：Yu Wu,Wei Wu,Zhoujun Li,Ming Zhou accepted by ACL 2018 as a
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