其中两个词之前的弧表示这两个词有依存关系，弧上的标签为二者的关系，弧的始发点为父亲节点，箭头指向为孩子节点。比如The 和 fox 是冠词+名词（det）的名词短语。
人体动作生成任务旨在生成逼真的人体动作序列，以满足娱乐、虚拟现实、机器人技术等领域的需求。传统的生成方法包括 3D 角色创建、关键帧动画和动作捕捉等步骤，其存在诸多限制，如耗时较长，需要专业技术知识，涉及昂贵的系统和软件，不同软硬件系统之间可能存在兼容性问题等。随着深度学习的发展，人们开始尝试使用生成模型来实现人体动作序列的自动生成，例如通过输入文本描述，要求模型生成与文本要求相匹配的动作序列。随着扩散模型被引入这个领域，生成动作与给定文本的一致性不断提高。
https://leetcode-cn.com/contest/biweekly-contest-45/ranking/
简单看了一下游戏源代码，可以发现：（1）游戏里面共有10000块；（2）游戏里面每一块都是确定的，和操作无关。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 酷炫的神经动作合成技术，单个序列就能完成。 生成逼真且多样化的人体动作是计算机图形学的长期目标。对于动作建模和合成来说，研究者通常使用概率模型来捕获有限的局部变化或利用动作捕捉（mocap）获得的大型动作数据集。在阶段设置（stage-setting）和后期处理（例如，涉及手动数据清理）中，使用动作捕捉系统捕获数据的成本很高，并且动作数据集通常是有限制的，即它们缺乏所需的骨骼结构、身体比例或样式。利用动作数据集通常需要复杂的处理，例如重新定位，这可能会在原始捕获的动作中引入错
来源：机器之心本文约2000字，建议阅读5分钟酷炫的神经动作合成技术，单个序列就能完成。 生成逼真且多样化的人体动作是计算机图形学的长期目标。对于动作建模和合成来说，研究者通常使用概率模型来捕获有限的局部变化或利用动作捕捉（mocap）获得的大型动作数据集。在阶段设置（stage-setting）和后期处理（例如，涉及手动数据清理）中，使用动作捕捉系统捕获数据的成本很高，并且动作数据集通常是有限制的，即它们缺乏所需的骨骼结构、身体比例或样式。利用动作数据集通常需要复杂的处理，例如重新定位，这可能会在原始捕获
本文是针对会话推荐提出的相关方法，主要关注会话序列中用户执行的各种活动，如点击，添加购物车等微行为。本文提出EMBSR关注两种不同的行为模式：“顺序模式”和“二元关系模式”。为了建立用户微行为的统一模型，
由于固有的模态差异和文本与动作模态之间的复杂映射，生成高质量的动作并不是一件简单的事情。尽管目前已经取得了一些进展，但仍然存在两个主要问题未得到解决：
练习17.1-3要求我们使用聚合分析来确定一个特定操作序列中每个操作的摊还代价。在这个操作序列中，有n个操作，其中当操作的序号i是2的幂时（即i = 1, 2, 4, 8, ...），该操作的代价为i；否则，代价为1。
Python 作为一门高级编程语言，为我们提供了许多方便易用的内置函数，节省了不少开发应用的时间。目前，Python 3.7 共有 69 个内置函数，一些是我们耳熟能详的函数，另一些却不是很常见，这里主要介绍一些新手必备函数及其用法。
不仅能按角色的性别、说话的习惯和姿态，合成不同风格的动作，还可自由替换或指定待定动作。
图 1：MoFusion 可根据文本或音频输入合成 3D 人体动作长序列。我们的模型大大提高了通用性和真实性，并能以文本和音频等模态为条件。即使音乐不在训练数据分布之中，生成的舞蹈动作仍与条件音乐节奏相匹配。
Recurrent Neural Network Grammarsgodweiyang.com
距离上次的小项目已经休息了很长一段时间，是时候来继续本系列教程了。这一节开始我们将深入python中的数据结构。
今天聊一道 4 键键盘问题，这个问题挺有意思，而且可以明显感受到：对 dp 数组的不同定义需要完全不同的逻辑，从而产生完全不同的解法。
有一个变量x初始值为0，有一组只包含“-”和“+”操作序列，“-”代表x的值-1，“+”代表x的值+1。有q次询问，每次询问给出两个整数l和r，表示忽略操作序列中下标为l到r的所有操作，要你计算出忽略这些操作后按顺序执行剩下的所有操作的过程中x可能的值的个数。
JDK 19 可能拥有大量功能，从通用泛型到值对象。但到目前为止，vector API和RISC-V端口是官方唯一针对JDK 19提出的功能。JDK 19将紧随3月22日抵达的JDK 18。标准Java的发布周期为六个月。
这一天，刚刚起床的达达画了一排括号序列，其中包含小括号 ( )、中括号 [ ] 和大括号 { }，总长度为
机器之心专栏 机器之心编辑部 近日，上海数字大脑研究院（简称 “数研院”）成功用强化深度学习方法，将 Transformer 大模型应用于四足机器人跨地形、跨具身运动控制，让不同具身的四足机器人成功在多种真实复杂地形上 “化险为夷”，如履平地，为自由、自主的运动控制奠定基础。相关成果以两篇论文的形式发表在国际机器人顶级会议 ICRA 2023 上。（文末附文章链接） 四足机器人运动控制的发展现状 足式机器人常见的有双足机器人和四足机器人，相比其他类型的机器人（例如轮式，履带式），它们有着更好的灵活性和通过性
为了进行聚合分析并确定每个操作的摊还代价，我们需要理解操作序列的性质，特别是代价的变化规律。根据题目描述，当操作的索引 i 是 2 的幂时（即 i = 2^k，其中 k 是非负整数），该操作的代价为 i；否则，代价为 1。
Typestate-Guided Fuzzer for Discovering Use-after-Free Vulnerabilities报告人:jxin本文发表于软件工程顶级会议ICSE 20，第一作者是来自蚂蚁金服集团的王海军博士。 一、主要内容 1. 关注点 程序中已分配的内存区域在释放后再次被访问，就会产生Use-after
管道是一种强大的工具，可以清楚地表示由多个操作组成的一个操作序列。管道%>% 来自于magrittr 包。因为tidyverse 中的包会自动加载%>%，所以一般我们不需要自己加载这个包。
RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKey keyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段落或文档的所有token。前馈网络的设计只是为了一次性地查看所有特征并将它们映射到输出。让我们看一个文本示例，它显示了为什么顺序或序列特性对文本很重要。I had cleaned my car和I had my car cleaned两个英文句子，用同样的单词，但只有考虑单词的顺序时，它们才意味着不同的含义。
在每次允许插入、删除、修改一个字符的前提下，用最少的动作把一个字符串变成另一个字符串，是一道著名的可以用动态规划解决的问题。但判题的麻烦之处在于，虽然最小代价是唯一的，但变换方法却是不唯一的。例如把 PAT 变成 PTA 最少需要 2 步，可以保持第 1 个字母不变，修改后面 2 个字母，也可以保持第 1、2 个字母不变，在 A 前面插入 T，后面删除 T。由于拼题 A 系统的默认判题程序只能通过比对输出文件来判断对错，对这种正确答案输出不唯一的题目就不能处理了，需要出题者额外编写一个自定义判题程序来解决问题。
《Multimodal Deep Generative Models for Trajectory Prediction: A Conditional Variational Autoencoder Approach》
最近发现一篇关于使用Chrome进行调试和优化的文章，写的特别全面和友好，虽然Chrome版本比较老了，但是和现在的功能基本没有大变化，还是非常值得参考的。下面是原作者的连接，但是已经打不开了
【AI100 导读】近年来在图像和语音识别等领域，深度学习技术所取得的突破引起了很大关注。目前在金融领域，深度学习的应用也越来越广泛。那么，深度学习可否应用到股市呢？又会给股民们带来怎样的福利呢？本文
以前对数据库的了解，大概就是一个存放数据的地方，可进行增删查改，更多的就…慢慢学吧。
2022 年 12 月 6 日，SIGGRAPH Asia 2022 大会官方公布了最佳论文等多个奖项。其中，最佳论文奖由北京大学刘利斌团队的论文“Rhythmic Gesticulator: Rhythm-Aware Co-Speech Gesture Synthesis with Hierarchical Neural Embeddings”获得，论文第一作者为北京大学 2020 级研究生敖腾隆。
内存储器、输入设备和输出设备从地址总线接收地址信息，从控制总线得到控制信号,通过数据总线与其他部件传送数据
这两天全球股市都可谓血雨腥风！ 这个时候，营长照例会点燃一根烟，看着满屏高高低低的K线，心中又出现了那个历史之问：这时候是该卖出手中持仓？还是用剩余资金抄底？ 作为关注 AI 多年的股市老韭菜，营长深知要想完全预测股市是不可能的，但并非无法预测。如果方法得当，就能提高成功的几率。可是什么样的方法才得当呢？心中默念使用数据科学投资的三个关键原则： 过去的表现并不是我们所关心的，我们关心未来的表现。 过去的数据是我们必须学习的，我们没有未来的数据。 不是所有过去发生的都会在未来再次发生。 还是不得操作要领
在栈的基本操作中，我们通常考虑的是单个元素的压入（push）和弹出（pop）操作，这些操作的摊还代价通常是 O(1)。摊还代价考虑的是一系列操作的平均代价，而不是单个操作的最坏情况代价。
首先，让我们用势能法来重新分析这个问题。势能法是一种用于分析数据结构操作的摊还成本的技术，它考虑了在每次操作后数据结构所保持的某种势能（或称为“额外”成本）。摊还分析将每个操作的直接成本与其对势能的影响相结合，从而得到每个操作的平均（或摊还）成本。
1 ====== <--移动方向 / 3 ===== \ 2 ====== -->移动方向 大家或许在某些数据结构教材上见到过“列车厢调度问题”（当然没见过也不要紧）。今天，我们就来实际操作一下列车厢的调度。对照上方的ASCII字符图，问题描述如下： 有三条平行的列车轨道（1、2、3）以及1-3和2-3两段连接轨道。现有一列车厢停在1号轨道上，请利用两条连接轨道以及3号轨道，将车厢按照要求的顺序转移到2号轨道。规则是：
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 写在前面 实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取的核心任务，其主要通过对文本信息建模，自动抽取出实体对之间的语义关系，提取出有效的语义知识。其研究成果主要应用在文本摘要、自动问答、机器翻译、语义网标注、知识图谱等。 1. 关系抽取任务简介 实体关系抽取作为信息抽取的重要任务，是指在实体识别的基础上，从非结构化文本中抽取出预先定义的实体关系。实体对的关系可被形式化描述为关系三元组〈e1,r,e2〉，其中 e1 和 e2 是实体，r 属于目标关系集 R{r1,r2, r3,…
编者按：自2017年提出以来，Transformer在众多自然语言处理问题中取得了非常好的效果。它不但训练速度更快，而且更适合建模长距离依赖关系，因此大有取代循环或卷积神经网络，一统自然语言处理的深度模型江湖之势。我们（赛尔公众号）曾于去年底翻译了哈佛大学Alexander Rush教授撰写的《Transformer注解及PyTorch实现》一文，并获得了广泛关注。近期，来自荷兰阿姆斯特丹大学的Peter Bloem博士发表博文，从零基础开始，深入浅出的介绍了Transformer模型，并配以PyTorch的代码实现。我非常喜欢其中对Self-attention（Transformer的核心组件）工作基本原理进行解释的例子。此外，该文还介绍了最新的Transformer-XL、Sparse Transformer等模型，以及基于Transformer的BERT和GPT-2等预训练模型。我们将其翻译为中文，希望能帮助各位对Transformer感兴趣，并想了解其最新进展的读者。
3.1❶若按教科书3.1.1节中图3.1(b)所示铁道进行车厢调度（注意：两侧铁道均为单向行驶道），则请回答： (1) 如果进站的车厢序列为123，则可能得到的出站车厢序列是什么？ (2) 如果进站
service一直被用来做后台运行的操作，包括一些保活，上传数据之类的，这个后台运行的弊端很多，比如耗电，比如设计用户隐私之类的，谷歌对这些后台行为进行了一些处理，从Android Oreo(API 26) 开始，如果一个应用的目标版本为Android 8.0，当它在某些不被允许创建后台服务的场景下，调用了Service的startService()方法，该方法会抛出IllegalStateException。并且出台了一些新政策：
对于一些给定了元素数据范围的题目，建议使用数据来进行统计，这样对于 Java 语言来说，代码会短些。
在 4.4-4.14 和5.0 releases 中 query server 及其 JDBC client 是内置的.
机器之心专栏 作者：深度好奇R&D 深度好奇（DeeplyCurious.ai）近日在 arXiv 上发布的论文提出了一种基于神经符号智能（Neural-symbolic）的特定领域文本解析框架：Ob
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周论文包括：受大规模语言建模的启发，Deepmind 应用类似的方法构建了一个单一的「通才」智能体 Gato，它具有多模态、多任务、多具身（embodiment）特点；计算机理论顶会 STOC2022 奖项公布。 目录 A Generalist Agent Language Models Can See: Plugging Visual Controls in Text Generation The Optim
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境下使用的命名字符集依赖于R所运行的系统和国家(系统的locale 设置)、允许数字、字母、“.”和“_”
In-Order Transition-based Constituent Parsinggodweiyang.com
烧饼排序是个很有意思的实际问题：假设盘子上有n块面积大小不一的烧饼，你如何用一把锅铲进行若干次翻转，让这些烧饼的大小有序（小的在上，大的在下）？
为多维数据集创建图表（表格）是销售、人力资源、投资、工程、科研、教育等许多领域的常见应用。为了执行常规分析和发现见解，人们花费大量时间构建不同类型的图表来展示不同的观点。这个过程通常需要数据分析方面的专业知识和广泛的知识储备来创建适当的图表。
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL，允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形，也可以显示为表格数据，或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
关注我们 知识回顾： 1、序列的运算，只能是加法和乘法 2、利用序列的乘法来做三角形 3、利用函数来操作序列 本节知识视频教程： 知识要求： 一、求最值 1、最大值max函数 2、最小值min函数 注意： 1、这两个函数使用后，都会返回一个值 2、求解最值的列表必须是数值，不能是数值与字符串等的混合 二、求存在性 1、使用in操作符，就可以直接判断某个元素是否存在于序列中 2、看看二维数组的情况？ in操作符同样可以检测某个一维数组的子元素是否存在于某个二维数组中，依次类推 三、案例：检查用户登录时是否存
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