本文将深入探讨语言学研究中AI的创新，包括项目的背景、关键技术、实例展示以及未来发展方向。II. 背景随着自然语言处理（NLP）和机器学习的迅猛发展，AI在语言学研究中的应用愈发广泛。...实例展示语言现象分析——在语言学研究中，NLP技术的应用为研究人员提供了一种全新的方式来分析语言现象。...语言演化模拟——语言演化是语言学研究中的重要议题，而通过语言模型的训练和生成，研究人员可以模拟语言的演化过程。...交叉学科研究未来的语言学研究将更加注重与计算机科学、认知科学等交叉学科的合作。这种跨学科的合作有望推动AI在语言学中的创新。...多语言研究未来的语言学研究将更加关注多语言研究的发展。AI在多语言研究中的应用是一个重要的方向。通过利用自然语言处理技术，研究人员可以深入研究不同语言之间的联系和差异。
切片slice Go 语言切片是对数组的抽象。...Go 数组的长度不可改变，在特定场景中这样的集合就不太适用，Go 中提供了一种灵活，功能强悍的内置类型切片("动态数组")，与数组相比切片的长度是不固定的，可以追加元素，在追加时可能使切片的容量增大。...1,2,3,4,5,6,7,8,9,10} s2 := arr[0:5] fmt.Printf("s2: %v,len: %v,cap: %v \n",s2,len(s2),cap(s2)) } 输出: 可以看到,在数组中获取切片后...copy copy函数可以将一个切片的元素复制到另一个切片,复制的长度由最小的切片长度为准: package main import ( "fmt" ) func main() { ...s2中(如果s2容量比s1长度小,则会忽略s1超出的部分) 切片copy自身 当切片 通过[:x]方式创建新切片时,将直接使用原有切片的地址,同时如果新切片发生了更改,原有切片也将发生更改: package
在这种观测研究的方法中，天文学家必须接受他们所发现的宇宙，试图纠正他们数据中的偏差，并从现有的信息中得出结论。 然而，实验研究和观察研究并不是一个严格的二分法，而是在连续尺度上的两个方向。...我们总结了下表中的一些主要差异，以了解不同的量化投资经理所使用的方法： 尽管Winton在过去几年里在实验研究方面做了更多的工作，但从历史上看，我们的方法更多的是观察研究。...期刊更有可能发表报告重大结果的论文，而不是那些没有发表的论文。这导致了所谓的“复制危机”，研究人员无法复制早期工作的结果。 投资管理中的一个相似之处是回测和实盘业绩之间的差距。...这是从临床试验的想法中获得的灵感，该登记册有助于减少医学研究中选择偏差的影响。在Winton，提出的新信号被精确地记录在登记册中，然后整个研究部门都可以看到。...研究这些策略的过程中，建立对低夏普比率策略的信心是困难的。这种困难既有组织上的，也有技术上的，需要一种重要的自上而下的方法，类似于许多政府现在要求医学试验注册的方式。
目标导向的视觉对话是“视觉-语言”交叉领域中一个较新的任务，它要求机器能通过多轮对话完成视觉相关的特定目标。该任务兼具研究意义与应用价值。...图1 目标导向的视觉对话 研究现状及分析 为了进行目标导向的和视觉内容一致的对话，AI智能体应该能够学习到视觉信息敏感的多模态对话表示以及对话策略。...但是，它们中的大多数采用了一种简单的方式来表示多模态对话，分别编码两个模态信息，即由RNN编码的语言特征和由预训练CNN编码的视觉特征，并将它们拼接起来。 好的多模态对话表示是策略学习的基石。...为了改进多模态对话的表示，研究者们提出了各种注意机制[6，7，8]，从而增强了多模态交互。尽管已有工作取得了许多进展，但是还存在一些重要问题。...在语言编码方面，现有方法的语言编码方式都不能对不同的响应（Answer）进行区分，Answer通常只是附在Question后面编码，由于Answer只是Yes或No一个单词，而Question则包含更长的词串
LLMs中的研究主要集中在事实冲突的幻觉上，尽管其他两种类型也很重要。可能的原因包括： （1）在传统的自然语言生成中，输入和上下文冲突的幻觉已经得到了广泛研究。...然而，在LLMs中，由于缺乏权威的知识来源作为参考，事实冲突的幻觉更具挑战性； （2）事实冲突的幻觉对LLMs的实际应用产生了更多的副作用，因此近期的研究更加重视这一点。...有研究在自然语言推理任务中研究了幻觉问题，并发现语言模型的幻觉与训练数据的分布之间存在强相关性。 同时，有研究发现幻觉也存在于人类生成的语料库中，这可能表现为过时、偏见或虚构的表达。...2、大模型有时会高估自己的能力 研究表明，语言模型可以自我评估回答的正确性和识别自己的知识边界。但对于非常大的语言模型，正确和错误答案的分布熵可能相似，表明它们在生成错误答案和正确答案时同样自信。...OpenAI正在让大模型和人类“对齐”-确保ChatGPT比人类聪明的同时还遵循人类意图 REACT：在语言模型中协同推理与行动，使其能够解决各种语言推理和决策任务。
瞎扯了这么多，进入正题吧，今天要说的是一个关于SSI的问题，这里先介绍下SSI SSI是Server Side Inclde的缩写，就是服务端包含的意思，我今天要说的只是用到了nginx中SSI模块的...，这导致了个问题，我在数据库中查出数据然后返回给客户端富文本编辑器就会出错，我的echo内容如下所示： 的是text/html，而常用的还有一种text/plain，这种类型的mime是什么呢，在浏览器中他会把所有的内容原封不动的显示出来，不去进行解析html...，其他内容要查看源码才可以看见，html中则会进行解析，输出对应包含文件的内容或者没找到报错！！至此问题基本解决了，具体情况下周上班之后试下这个方法，应该没问题，测试的时候都是ok的。 ...今天在实际代码中没有用这些，使用了一个简单的函数，哈哈，将大小于号转化为html编码，nginx解析ssi的时候不认识，但是浏览器还是认识的，ok，问题解决，没有修改nginx哦配置 function
T给定排放超标之间的平均间隔（年） R是POT系列中的流量等级（最大流量是等级1） n是数据的年数。 请注意，这是记录的年数，而不是峰值数。...因此，我们不能使用绘图位置公式来计算阈值峰值序列中的数据的AEP。取而代之的是，方程式1的逆可以解释为EY，即每年的预期超出次数。 ARR示例将指数分布拟合为概率模型。...图3：河流部分序列显示契合度和置信区间 ---- 参考文献 1.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究 2.R语言时变参数VAR随机模型 3.R语言时变参数VAR随机模型 4.R...语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 5.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言时变参数VAR随机模型 7.R语言实现向量自动回归VAR模型 8.R语言随机搜索变量选择...SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 9.R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析
true }); } onDetailBack() { this.setState({ modal: false }); } render() { { // 根据state中的...modal值来判断当前弹窗是否显示 // 其实就是Book.js中的代码 modal && ( ...is(fromJS(this.state), fromJS(nextState)); } // 更新当前选中的activeIndex值，将其同步至redux中，然后再进行路由跳转 onLookDetail...activeIndex: index }); this.props.router.push({ pathname: `book/${id}`, query: book }); } // 从redux中取值进行现场恢复...尝试方案：react-keeper 在github上搜索看到了这个库，类似于react-router的一个翻版，同时在react-router的基础上增加了类似于vue-router中的keep-alive
简单回顾一下Etcd中的Wal先看一下etcd raft library中的rafte示例结构()：图片从图中可以看出，Etcd的raft示例的大致流程：首先需要启动节点RaftNode应用层，通过proprseC...raftNode.Step()图片Fabric中的Raft应用Fabric中的共识介绍Fabric的共识服务设计成了可插拔的模块，以此满足了根据不同应用场景切换不同共识选项的需求。...在Hyperledger Fabric最新版本中，Fabric系统的共识模块中实现了三种共识算法，其中包括Solo，Kafka以及Raft算法。...在Submit方法中，主要做的事就是将请求消息封装为结构体并且写入指定的一个通道中（submitC）以便传递给Chain进行处理。...这里的Propose就是提议将数据写入到各节点的日志中，这里也是实现节点间共识的入口方法。
感知能力使机器能听得懂人类语言，认知能力使机器能思考如何回答人类问题，自然语言输出能力使机器可以像人类一样表达——三种能力的综合运用将人机交互带入语音交互阶段。...但是，关于语音交互中的“等待体验”在行业尚未被系统的研究，依旧处于模糊状态。 1.响应时间一定是越短越好吗？...鉴于此，我们以目前语音交互的主要载体——智能音箱产品为例，对AI产品中的等待体验问题进行专题研究。 二 智能音箱的等待体验研究 目前的智能音箱，主要采用先语音唤醒后输入指令的语音交互流程。...在实验中，我们为用户提供了不同响应时间设置的智能音箱。 实验二的主要研究发现： 1）1250ms以内是用户认为响应速度较优的区间，其中650ms为最佳体验值。...因此，我们通过实验三进一步研究反馈方式设计对用户响应速度感知的影响，我们为用户提供了五组具有不同反馈方式设计的方案。 在实验三的五组方案中，每组方案分别进行了不同响应时间设置。
谢谢郭涛先生的分享！ 1. 需要安装"Euclid Math One"字体的常规和加粗字体才能正常显示本Notebook的内容。 2....对代码运行时间的描述基于MacBook Pro (MD101CH/A)。 4. 点击左下角“阅读原文”上Wolfram社区获取源代码。 注释 狭义相对论已经诞生100多年，但它背后的原因尚不明确。...模型：在无穷大的三维空间中放入无数多点粒子。这些粒子的速度大小都是c、方向在三维空间均匀分布，并且它们之间没有相互作用。...本文的研究对象是这些粒子及它的一个子集，这个子集相对于总体粒子具有速度 u。...k-粒子的平均速度大小为 即兴和弦 #AI 音乐生成
本文的研究目的在于深入探讨强化学习在生成式预训练语言模型中的应用，着眼于理解其在不同阶段的作用机制和效果。...第三章将详细阐述强化学习在生成式预训练语言模型中的应用，包括对齐优化、提示词优化、经验记忆增强等方面的研究与实践。 2....图2-1 预训练范式示意图 3.强化学习在生成式预训练语言模型中的应用 强化学习作为一种强调在特定环境中通过试错学习来最大化奖励的学习范式，在生成式预训练语言模型中展现出了强大的潜力。...本节将深入研究强化学习在生成式预训练语言模型中的应用，从预训练、微调到推理等不同阶段，揭示强化学习在优化模型性能、对齐人类价值观以及优化提示词等方面的关键作用。...这使得CD方法可以解决多目标强化学习问题，而无需增加额外的复杂性。 3.2 提示词优化 提示词 (prompt)往往是一段自然语言文本序列，在研究中其还有连续形式，即一个多维向量。
## 网络安全研究中的网络攻击在网络安全研究中，多种网络攻击场景可用于测试系统的安全性，以下是一些常见的网络攻击场景、模拟方法、相关软件及其使用示例：- **分布式拒绝服务（DDoS）攻击** -...在实验环境中，通常会在受控的网络环境下，如在隔离的测试网络中设置一个模拟的目标服务器，然后使用 LOIC 从其他测试节点发起攻击，观察目标服务器的性能指标（如网络带宽占用、CPU 使用率、响应延迟等）变化情况...例如，在基于以太坊的区块链实验中，恶意节点可能会尝试发送虚假的交易信息或篡改已有的区块数据。...Ganache 本身可以快速搭建以太坊的本地测试网络，在这个网络环境中，可以编写恶意节点的智能合约或脚本代码来模拟篡改行为。...SQLMap 会自动检测该参数是否存在 SQL 注入漏洞，并尝试利用漏洞获取数据库信息。
Nuclear fusion using magnetic confinement, in particular in the tokamak configu...
在研究CVE-2015-7450这个JAVA反序列化漏洞时，面临着一个问题：在WebSphere中，该漏洞仅可以执行命令，但是不能回显执行结果。...原因是我司大量使用的是AIX操作系统，且是不含有任何功能增强的“裸版”。如何在这种环境下回显执行结果，就变得非常重要。 在Google搜索的过程中，发现了一个漏洞利用工程。...在该工程的详细介绍中，提到了一种使用metasploit进行shell反弹的做法。研究了该做法后，对于其设计的巧妙深感佩服，遂介绍一下给大家。...2.metasploit中的JAVA反向TCP有什么用 通常，一个漏洞利用，可能会遇到两个讨厌的问题： 如前言中所述，我们可以执行某个命令，但是没办法感知命令执行的结果,于是就变成一个只能搞“破坏”，但是无法被利用起来的漏洞...5.在反序列化中的应用 基本上，就是利用这个漏洞利用工程，将我们的木马上传到WebSphere，并开始起“发酵”过程。
本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...文章分类在学习摘录和笔记专栏： 学习摘录和笔记（3）---《人工智能研究中的几点思考》 人工智能研究中的几点思考 1956年达特茅斯会议的展开，宣布了人工智能学科的诞生。...（2）软计算（soft computing） 由Zadeh于1994年提出，旨在解决传统人工智能计算方法中不精确以及不确定的方向与内容。 计算分为两类：硬计算与软计算。...好 好 学习能力 不好 不好 好 好 解释能力 好 好 不好 非常不好 知识发现与数据挖掘 不好 非常不好 好 非常好 可维护性 不好 非常好 好 非常好 文章意见 着重研究人机决策机制的差异...参考：赵路《人工智能研究中的几点思考》 文章若有不当和不正确之处，还望理解与指出。由于部分文字、图片等来源于互联网，无法核实真实出处，如涉及相关争议，请联系博主删除。
set集合本身是无序的，但是无意间发现set集合中都是数字时set貌似有序了。 无论声明这个set时数字如何摆放，输出结果总是以一种固定的顺序！...同样我将dict字典的key值设为int类型，这时候字典也变成了固定的排序方式。 ...字典和集合无序的实现方式是hash表，他们是通过hash值来将对象放入hash表中，从而达到无序的操作（众所周知对象的hash值是不断变化的）。 ...python中int型的hash值就是它本身，那么set或dict中的排序方式又是通过hash表实现的，所以自然顺序就不会变。 所以由于hash的原因，导致了这一怪异现象。
OpenAI 研究人员认为：人工智能只有将学习的语言与实践相结合才能真正理解语言，而不是从巨大语料库中找寻语言模式。...让人工智能发明自己的语言 OpenAI 刚刚发布了让人工智能体在简单环境中自创语言的研究论文。...基础（Grounded）意味着该语言中的单词有关环境中说话者直接经历的东西。...在训练中研究者使用Gumbel-Softmax 策略来近似带有连续性表征的分离性通信决策，这使研究者们得到了两全其美的结果。...摘要： 在不同语境中灵活使用语言及与其他个体交流复杂思想是人类智能十分突出的属性。自然语言会话的研究应聚焦于设计可与上述语境整合并与人高效协作的通信智能体。
---- 磐创AI分享 来源 | medium 作者 | Devyanshu shukla 编译 | Flin 在这篇文章中，我们将讨论关于语言模型（LM）的所有内容 什么是LM LM的应用...如何生成LM LM的评估 介绍 NLP中的语言模型是计算句子（单词序列）的概率或序列中下一个单词的概率的模型。...主要的区别在于，在语言模型中，单词顺序很重要，因为它试图捕捉单词之间的上下文，而在单词嵌入的情况下，只捕捉语义相似度(https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarity...语言模型的应用 语言是NLP的主要组成部分，在很多地方都有使用，比如， 情感分析 问答 总结 机器翻译 语音识别 生成语言模型 有不同的方法来生成语言模型，让我们逐一查看它们。...这里，count(X)表示X出现在语料库中的时间。 对于我们的LM，我们必须计算并存储整个语料库中的所有n-grams，随着语料库越来越大，这需要大量的存储空间。
但是，里昂大学研究人员的一项新研究表明，语言之间的差异可能比想象的要小。 “语言在音节所包含的信息以及说话的速度方面差异很大。...该研究的共同作者，来自里昂大学的语言动力学实验室研究员Dediu说道。 通用常数的探寻 在试图为语言找到一个“通用”常数的过程中，Dediu的团队面临着相当大的挑战。...研究人员选择音节作为他们唯一的信息单位，这是基于在另外两种选择上采用的： 音素：帮助我们区分单个单词的声音单位，被排除在外，因为德迪欧的团队意识到，它们在讲话中很容易被省略 词汇：被认为是过于语言特异性...研究人员确定了一个数字——39.15位/秒，作为17种语言的平均信息率，这就又引出一些有趣的发现，例如，女性演讲者的演讲和信息率较低。...研究小组发现，书面文本的差异对信息率几乎没有影响，这表明研究结果可以推广到本文基于文本的研究之外。语音速率和音节数的变化明显大于信息速率，信息速率是有效的跨语言连接手段。 这对我们的大脑意味着什么？
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