很多人每天花费大量时间使用移动设备键盘：撰写电子邮件，发短信，参与社交媒体等。 然而，移动键盘仍然在处理速度方面处于劣势。 用户平均在移动设备上的打字速度比在物理键盘上慢35％。 为了改变这一点，最近谷歌团队为Gboard for Android提供了许多改进，致力于创建一个智能机制的 键盘，能够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误，从而实现更快更高质量的输入。 事实上，移动键盘将触摸输入转换为文本的方式类似于语音识别系统将语音输入转换为文本的方式，雷锋网了解到，该团队将利用语音识别的经验来实现触摸输入
机器之心专栏 作者：钟格非 （港中文深圳本科生） 港中文（深圳）“凤凰 “多语言大模型，中文效果逼近文心一言，多种语言开源 SOTA；英文版”Chimera” 逼近 ChatGPT（GPT4 评测认为其有 96% GPT 3.5 Turbo 效果），数据模型训练将全开源。 背景介绍 ChatGPT 和 GPT-4 的问世，被比尔・盖茨誉为自 1980 年以来最大的科技革命。近日，相关技术和科研以 "天" 为单位快速迭代，每天都有新的类似 ChatGPT 的模型发布。其中包括 Alpaca、Vicuna、Do
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在，大部分人的日常生活，都离不开手机上的虚拟键盘，而这其中的大部分人都会觉得虚拟键盘不好用。数据显示，相对于实体键盘，用户用虚拟键盘打字的速度要慢35%。 于是，谷歌又看到了人工智能技术的用武之地。他们优化了Android系统的Gboard输入法，目标是建立智能化机制，无论你选择什么语言都能带来更快的输入速度，并提供拼写建议和错误更正功能。 Google Research官方博客昨天发布文章，介绍了他们对Gboard的优化，量子位编译如下： 我们注意
谷歌在Gboard中改进了手写识别功能，使用更快的AI系统，错误比其原来的机器学习模型少20％到40％。
思科也做 Service Mesh Management? 能成吗？希望能长久做下去，千万别昙花一现! The Cisco Service Mesh Manager An enterprise rea
除了代码中使用的符号以及一些特殊情况外，请将英文（半角）符号替换成中文（大部分为全角）符号。
机器之心报道 编辑：陈萍 最近，剑桥大学的研究者公布了一种名为 Trojan-Source 漏洞，可能危及软件和第一手供应链。 漏洞与攻击无处不在。最近，剑桥大学的两位研究人员发现了一个可以影响计算机代码编译器和软件开发环境的漏洞——Trojan Source（木马源） 。该漏洞几乎影响所有计算机语言，包括对 C、C++、C#、JavaScript、Java、Rust、Go 和 Python 。 此外，恶意代码可以将 Trojan Source 用于供应链攻击。 论文地址：https://troja
目前，全球存在着超过6900种语言，这是自然语言处理研究者们的巨大噩梦。因为大多数语言都是数据稀疏的，研究者找不到足够多的数据来单独训练成熟模型。
来源：腾讯科技 网址：http://tech.qq.com 编译｜悠悠 摘要：美国一位生物艺术家（很造的称谓，有木有）将在线维基百科前5万页内容编码成DNA后注入4000年前苹果树中。 据英国每日邮报
昨天，我看到有人提到林奈（Carl von Linné，1707－1778）的著作中对植物有着动人的描写。今天，我就想去找一下，结果查了好几个图书馆的数据库，都没有找到林奈的著作。莫非他的著作从没有被译成过中文？ 好在网上还是有一些关于林奈的介绍。他一生中的最大成就就是生物分类，借这个机会，我正好做一下生物分类法的笔记。这个东西我一直搞不清楚。 当今所用的生物分类法一共有八个级别，最高一级是域，最低一级是种。 1.域（Domain） 域是生物科学分类法中最高的类别。所有生物原分为三域： * 非细胞生物域：仅
大约在两千五百年前，罗马人还处在文化发展的初期，当时他们用手指作为计算工具。为了表示一、二、三、四个物体，就分别伸出一、二、三、四个手指；表示五个物体就伸出一只手；表示十个物体就伸出两只手。这种习惯人类一直沿用到今天。人们在交谈中，往往就是运用这样的手势来表示数字的。
假如你是1931年帝国大厦里的一个工人之一，在你日复一日的工作背后，你可能想要确保工程师反复检查他们的建筑设计是否结构合理。你可能想知道，他们是不是真的对你脚下的每一根横梁进行了计算——因为之后这些横梁将会承受更大的负荷。
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。文章作者：魏征，CSIG 智慧零售数据中心大数据工程师。 一、项目背景 通用搜索引擎，细分模块包括网页搜索、图片搜索、视频搜索、新闻搜索
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出了 ClariNet，一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术（Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术）。自从其被提出，就得到了广泛的离线应用。但由于其自回归（autoregressive）的特点，只能按时间顺序逐个生成波形采样点，导致合成速度极慢，无法在 online 应用场合使用。ClariNet 中所提出的并行波形生成模型基于高斯逆自回归流（Gaussian inverse autoregressive flow），可以完全并行地生成一段语音所对应的原始音频波形。比起自回归的 WaveNet 模型，其合成速度提升了数千倍，可以达到实时的十倍以上。
上个月，我们 发布了 Android 13 的首个开发者预览版。Android 13 围绕我们的核心主题打造，即隐私和安全、开发者生产力，以及支持平板电脑和 大屏幕设备。今天，我们为大家带来了 Android 13 开发者预览版 2，提供了更多的新功能和变更，供您在应用中尝试。您的意见会帮助我们将 Android 打造成更适合开发者和用户的平台，欢迎大家和我们分享测试反馈！
导语 | 网页摘要计算，术语是 snippet computing/highlight computing。用户在输入框输入的关键词命中相关网页（ES 中的文档）后，需要根据关键词以及打分模型从网页内容筛选出 top N 的语句组成短文返回给前端手机用户，关键词红色高亮。笔者小组负责网页摘要高亮计算，本文将从模型优化及工程演变角度，还原 ES 在网页摘要技术中的应用实践。
将StyleGAN应用于Unicode字符的图像，以查看它是否可以创建新字符。发现了一些有趣的结果如上图。
Data Resource Overview: Data Concrpt and Type
今天写数学时，对面重点班的大佬写题目时，用到了eg.这个，他跟我说这个是例如的意思。 然后我百度了一下内容分享给大家。
Matt Rickard 是在谷歌从事 Kubernetes 开源工作的开发者，主要负责构建和维护 Kubernetes 开发者工具，例如 minikube 和 skaffold。此外他还作为 Kubeflow 项目的维护者负责机器学习管道方面的工作。
有没有想过你最喜欢的开源项目或者编程语言的名字是从哪里来的？ 从 a 到 z，让我们来了解科技术语背后的起源。
去年，微信更新开机画面，我写了一篇长文《微信：要么庸俗，要么孤独》，肯定微信向上向善，诫勉自己内观内求。微信从来没有开过营销发布会，用产品说话。此举是敬畏心。
在 PPT 和 Word 排版里面，小伙伴会接触到 Kerning 字间距这个属性，本文将告诉大家这个属性的功能，以及为什么需要在 OpenXml 里面设置这个属性
下载help.mdx词典后，我们无法直接查看，我们可以使用readmdict库来完成对mdx文件的读取。
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出的ClariNet（合成语音展示），是一种全新的基于WaveNet的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。
商业版什么时候就有？ Qt虚拟键盘(1.0版本)最早出现在Qt Enterprise Embedded 5.3.0中(2014-05-22)
上周，我有机会参加在伦敦举行的第三届深度学习峰会，上两届分别在旧金山和波士顿举行。 深度学习峰会由 RE.WORK主办，汇集了从工业领域到学术领域不同背景的专业人士，在快节奏的两天里，安排了许多时长为20分钟的演讲以及供人们交流讨论的茶歇。 这里是我第一天的笔记，如果您发现我有说错的地方，请告知我！ 所有的演讲都已录成视频，一旦视频发布，我将会在此篇博客中更新链接。 英伟达的 Alison Lowndes致欢迎词之后，演讲由Alex Graves开始，他的讲话是《神经图灵机》（NTMs， 论文及代码）。Al
\033[0m // 关闭所有属性 \033[1m // 设置为高亮 \033[4m // 下划线 \033[5m // 闪烁 \033[7m // 反显 \033[8m // 消隐 \033[nA // 光标上移 n 行 \033[nB // 光标下移 n 行 \033[nC // 光标右移 n 行 \033[nD // 光标左移 n 行 \033[y;xH // 设置光标位置 \033[2J // 清屏
在伦敦举行的第三届深度学习峰会，由 RE.WORK主办，汇集了从工业领域到学术领域不同背景的专业人士，在快节奏的两天里，安排了许多时长为20分钟的演讲以及供人们交流讨论的茶歇。 英伟达的 Alison Lowndes致欢迎词之后，演讲由Alex Graves开始，他的讲话是《神经图灵机》（NTMs， 论文及代码）。Alex是递归神经网络（RNNs）最重要的研究者之一，同时他是谷歌DeepMind的成员。神经图灵机背后的思想是学习编程而不是模式。其中的困难之一是编码程序操作，因此它们是可微的，使得NTMs可以
生物分子的共价键和官能团当然是其功能的核心，但分子组成原子在三维空间的排列——它的立体化学——也是核心。 含碳化合物通常以立体异构体（stereoisomers）的形式存在，分子具有相同的化学键和相同的化学式，但构型（confifiguration）不同，即原子的固定空间排列。 生物分子之间的相互作用通常具有立体特异性，需要相互作用分子中的特定构型。
CynosDB是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件的优势，100%兼容开源数据库，百万级QPS的高吞吐，不限存储，价格仅为商用数据库的1/10。面向通用硬件的极致优化，打破安迪-比尔定律，释放硬件红利！
从 Python 3 开始，str 类型代表着 Unicode 字符串。取决于编码的类型，一个 Unicode 字符可能会占 4 个字节，这个有些时候有点浪费内存。
产品 Wolfram SystemModeler 5.0 已于7月25日发布： 新博客（https://wolfr.am/nuEss66B） 新功能（http://www.wolfram.com/system-modeler/what-is-new/） 新特性（http://www.wolfram.com/system-modeler/features/） 新文档（https://wolfr.am/nuGdUDBz） 夏校 Wolfram 高中生夏令营和 Wolfram 夏校已经圆满结束！今年是人数最多的一
研究表明，机器学习系统在理论和实践中都容易受到对抗样本的影响。到目前为止，此类攻击主要针对视觉模型，利用人与机器感知之间的差距。尽管基于文本的模型也受到对抗性样本的攻击，但此类攻击难以保持语义和不可区分性。在本文中探索了一大类对抗样本，这些样本可用于在黑盒设置中攻击基于文本的模型，而无需对输入进行任何人类可感知的视觉修改。使用人眼无法察觉的特定于编码的扰动来操纵从神经机器翻译管道到网络搜索引擎的各种自然语言处理 (NLP) 系统的输出。通过一次难以察觉的编码注入——不可见字符（invisible character）、同形文字（homoglyph）、重新排序（reordering）或删除（deletion）——攻击者可以显着降低易受攻击模型的性能，通过三次注入后，大多数模型可以在功能上被破坏。除了 Facebook 和 IBM 发布的开源模型之外，本文攻击还针对当前部署的商业系统，包括 Microsoft 和 Google的系统。这一系列新颖的攻击对许多语言处理系统构成了重大威胁：攻击者可以有针对性地影响系统，而无需对底层模型进行任何假设。结论是，基于文本的 NLP 系统需要仔细的输入清理，就像传统应用程序一样，鉴于此类系统现在正在快速大规模部署，因此需要架构师和操作者的关注。
ASCII（American Standard Code for Information Interchange，美国信息互换标准代码）是一套基于拉丁字母的字符编码，共收录了 128 个字符，用一个字节就可以存储，它等同于国际标准 ISO/IEC 646。
该技术由火山引擎申报并参与“数据猿年度金猿策划活动——2020大数据产业创新技术突破榜榜单及奖项”评选。
SDK是软件开发工具包的缩写，指的是一组用于开发软件应用的工具、库和文档。SDK包含一系列的函数、类和方法，开发人员可以使用这些工具和资源来开发、测试和部署应用程序。SDK可以提供各种功能和技术支持，如图形界面、网络通信、数据库操作等，帮助开发人员更高效地开发软件应用。在使用SDK时，开发人员可以节省大量的时间和精力，因为SDK提供了一系列已经封装好的功能和接口，可以直接调用使用。
我遇到过一些人，他们根本不认为CSS与国际化有关，但如果你仔细想想，国际化不仅仅是把你网站上的内容翻译成多种语言，然后就收工了。该内容的呈现方式有各种细微的差别，这些细微的差别会影响到母语人士使用您的网站的体验。
2019.10.10日，PyTorch 开发者大会在美国旧金山开幕，会上发布了PyTorch 1.3。这次更新最大的亮点在于对移动设备的支持（Mobile Supported）、命名张量（Named Tensors），量化（Quantization），类型提升（Type Promotion）等。另外，PyTorch 官方还开源了很多新工具和库，涉及可解释性、加密、以及关于图像语音的诸多功能。下面会逐一介绍。
导语 | 每个程序员都应该了解一下字符编码，有了基础概念之后我们对编程语言、字符处理能有更深入的理解。本文我花了大量时间进行资料查阅和考证，希望能够给大家带来一些帮助，多多交流！ 一、起因 最近在研究Babel的源码，在看到Acorn词法解析源码中有这样一段逻辑： pp.fullCharCodeAtPos = function() { let code = this.input.charCodeAt(this.pos) if (code <= 0xd7ff || code >= 0xdc00
个人信息应该包括姓名、住址、电话和电子邮件。我建议您把这些信息放到 CV 的顶部，让它看上去像信笺的抬头。
Silverlight是微软提供的一种Web前端应用程序开发框架，是微软RIA的主要应用程序开发平台。Silverlight以浏览器的插件方式，提供丰富的多媒体展示功能以及更多交互性的Web前端解决方案。 本文的重点在于探讨Silverlight的整体架构，以及Silverlight应用程序是如何在浏览器中运行的，各个子部分的作用是什么。 1. 整体结构 Silverlight是以浏览器插件方式运行的，在安装完Silverlight后，我们来看一下安装目录：C:\ProgramFiles\Micr
统计是汉语中的“统计”原有合计或汇总计算的意思。英语中的“统计” (Statistics) 一词来源于拉丁语status，是指各种现象的状态或状况。现今，统计一词有三种涵义：(1) 统计资料，是反映大量现象的状态和规律性的数字资料及有关文字说明；(2)统计工作，是关于搜集、整理、分析统计资料并进行推论以探求事物本质和规律性的活动；(3) 统计科学，是研究如何搜集、整理和分析研究大量现象的数量资料并推论其本质和规律性的理论和方法，如社会经济统计学、数理统计学。
在7.1.2节编写斐波那契数列函数的时候，使用了 Python 中的递归（recursion）。固然 Python 创始人对递归有个人的看法，此处还是要用单独一节专门给予介绍。等读者阅读完本节内容，也能理解之所以如此重视递归的原因了。
前者使用文本的字符、位置和掩码图像等输入来为文本生成或编辑生成潜在特征。后者采用OCR模型将笔划数据编码为嵌入，与来自分词器的图像描述嵌入相结合，以生成与背景无缝融合的文本。作者在训练中采用了文本控制扩散损失和文本感知损失，以进一步提高写作准确性。据作者所知，AnyText是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。 值得一提的是，AnyText可以与社区现有的扩散模型相结合，用于准确地渲染或编辑文本。经过广泛的评估实验，作者的方法在明显程度上优于其他所有方法。 此外，作者还贡献了第一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M，该数据集包含300万个图像-文本对，并带有多种语言的OCR注释。基于AnyWord-3M数据集，作者提出了AnyText-benchmark，用于评估视觉文本生成准确性和质量。 代码：https://github.com/tyxsspa/AnyText
Iris数据集有150个数据点和5个变量。每一个数据点包含一个特定的花，并给出4种花的测量值。
知名 OpenJDK 分支 AdoptOpenJDK 近日宣布，由于 AdoptOpenJDK 的发展需要，其技术指导委员会（TSC）提议将 AdoptOpenJDK 移至 Eclipse 基金会，并且Eclipse 基金会最近已经批准了该提议。
例如其中字母a的二进制位：1100 001 = 97，那么a在计算机中就可以用1100001来保存。
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