本文转载自InfoQ: http://www.infoq.com/cn/articles/more-than-react-part02 本系列的上一篇文章《为什么ReactJS不适合复杂交互的前端项目》中列举了前端开发中的种种痛点。本篇文章将详细探讨其中的“复用性”痛点。 我们将用原生DHTML API、ReactJS和Binding.scala实现同一个需要复用的标签编辑器,然后比较三个标签编辑器哪个实现难度更低,哪个更好用。 标签编辑器的功能需求 在InfoQ的许多文章都有标签。比如本文的标签是“bin
今天介绍如何使用Python杰出的文本处理功能,包括使用正则表达式将纯文本文件转换为用HTML和XML等语言标记的文件。如果不熟悉这些语言的人编写了一些文本,而你要在系统中使用并对其内容进行标记,就必需具备这些技能。
按照 ECMA 376 的说法,此属性的作用是指定用户在此段落后开始输入其他文本时要保留的属性。只有在此段落的样式与段落本身不同时,才应设置此属性
作者:Siva Reddy、Danqi Chen、Christopher D. Manning
现在最热门的前端框架有AngularJS、React、Bootstrap等。自从接触了ReactJS,ReactJs的虚拟DOM(Virtual DOM)和组件化的开发深深的吸引了我,下面来跟我一起领略 ReactJS的风采吧~~ 章有点长,耐心读完,你会有很大收获哦~ 一、ReactJS简介 React 起源于 Facebook 的内部项目,因为该公司对市场上所有 JavaScript MVC 框架,都不满意,就决定自己写一套,用来架设 Instagram 的网站。做出来以后,发现这套东西很好用,就在2
我们先看一句简单的代码: let x = y + 5; 编译器在解析这条语句前,它需要做一项分析工作,它会把上面的语句各个要素进行分类如下: 1:let 2: x , y 3:= 4:+, 5:5 6:; 也就说 编译器把一句代码中的不同元素分成了六组,第一组是由关键字’let’组成的集合;第二组是三个字符串或是字符的集合;第三组由等于号’=’组成;第四组是一个个特殊符号’+’组成的集合;第五组是由数字‘5’组成的集合;第六组是符号’;’独自组成的一个集合;为了区分不同的集合,我们为每一个集合赋予一个不同的
视频活动定位(Video activity localisation)因其在自动定位未修剪和非结构化视频中,根据语言描述定位最显著视觉片段方面的实际价值,获得了越来越多的关注。对于监督模训练,必须对一个句子对应视频段的开始和结束时间进行时间标注。这种标注不仅代价非常大,而且对模糊性和主观注释偏差也很敏感。
现在最热门的前端框架有AngularJS、React、Bootstrap等。自从接触了ReactJS,ReactJs的虚拟DOM(Virtual DOM)和组件化的开发深深的吸引了我,下面来跟我一起领略 ReactJS的风采吧~~ 章有点长,耐心读完,你会有很大收获哦~ 一、ReactJS简介 React 起源于 Facebook 的内部项目,因为该公司对市场上所有 JavaScript MVC 框架,都不满意,就决定自己写一套,用来架设 Instagram 的网站。做出来以后,发现这套东西很好用,就在
尽管LLM(大型语言模型)的模型和数据规模不断增加,但它们仍然面临事实错误的问题。现有的Retrieval-Augmented Generation (RAG)方法可以通过增强LLM的输入来减少知识密集任务中的事实错误,但可能会影响模型的通用性或引入无关的、低质量的内容。
官方文档:https://zh-hans.reactjs.org/docs/reconciliation.html#the-diffing-algorithm
大型语言模型(LLMs)具有出色的能力,但由于完全依赖其内部的参数化知识,它们经常产生包含事实错误的回答,尤其在长尾知识中。
在 Office 里面的文本解析最全的范围是 Word 文本,就是属性数量本身就特别多。本文只是简单和大家聊聊 Office 里面的 PPT 的文本的解析入门。尽管 PPT 的文本也是采用 DrawingDL 的文本属性为主,不过会用到的属性将比 Word 少很多。本文将和小伙伴介绍 PPT 的文本存放的方式
人类从一百二十万年前就开始制造机器了。阿基米德的杠杆给了我们力量,伽利略与达芬奇的动力学给了我们速度与空间,而计算机科学将取之不尽的信息从广阔的世界里吸收过来呈现在我们眼前:它试图让人类更「渊博」,用可以无限扩充的存储帮助大脑去记忆;也试图让人类更「聪明」,能够用可叠加的算力帮助人跨越自身处理大量数据和高维数据的极限。
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元,帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里,我们针对常见的机器学习任务,提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下: 周一:【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二:【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三:【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四:【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五:【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言
Petuum 专栏 作者:Baoyu Jing、Pengtao Xie、Eric Xing 机器之心编译 在过去一年中,我们看到了很多某种人工智能算法在某个医疗检测任务中 「超越」人类医生的研究和报
本文研究了如何利用计算机视觉和自然语言处理技术自动生成医学影像报告,提出了一个多任务学习框架,包括用于预测标签的视觉-语言多模态编码器、用于生成描述性文本的序列到序列模型以及用于生成图像描述的图像解码器。实验结果表明,该方法在自动生成医学影像报告方面具有竞争力,为未来的医学影像数据分析提供了新的思路和方法。
官方文档:https://zh-hans.reactjs.org/docs/refs-and-the-dom.html#gatsby-focus-wrapper
要注意,安装的时候是python-pptx,而实际调用时均为pptx。这里和docx模块相同
答案: HTML指的是超文本标记语言(HyperText Markup Language)。它是一种用于创建网页的标记语言。
ClongEval: A Chinese Benchmark for Evaluating Long-Context Large Language Models
前言 在嵌入式linux开发中,进行需要修改一下配置文件之类的,必须使用vi,因此,熟悉 vi 的一些基本操作,有助于提高工作效率。 一,模式 vi编辑器有3种模式:命令模式、输入模式、末行模式。掌握这三种模式十分重要: 命令模式:vi启动后默认进入的是命令模式,从这个模式使用命令可以切换到另外两种模式,同时无论在任何模式下只要按一下[Esc]键都可以返回命令模式。 输入模式:在命令模式中输入字幕“i”就可以进入vi的输入模式编辑文件。在这个模式中我们可以编辑、修改、输入等编辑工作,在编辑器最后一行显示一个“--INSERT--”标志着vi进入了输入模式。当我们完成修改输入等操作的时候我们需要保存文件,这时我们需要先返回命令模式,在进入末行模式保存。 末行模式:在命令模式输入“:”即可进入该模式,在末行模式中有好多好用的命令。 二,复制 a,复制整行 命令模式下,光标位于要复制的当前行,输入 yy b,复制一个单词 命令模式下,光标位于要复制的当前单词的第一个字母,输入 yw 三,黏贴 命令模式下,输入 p 四,删除 a,删除整行 命令模式下,光标位于要删除的所在行,输入 dd b,删除一个单词 命令模式下,光标位于要删除的单词的第一个字母,输入 dw 五,撤销 命令模式下,输入 u 六,跳转 命令模式下,输入 要跳转的行数,然后再输入 gg 如:要跳转到当前文件的第150行,输入 150gg
前言 在嵌入式linux开发中,进行需要修改一下配置文件之类的,必须使用vi,因此,熟悉 vi 的一些基本操作,有助于提高工作效率。 一,模式 vi编辑器有3种模式:命令模式、输入模式、末行模式。掌握这三种模式十分重要: 命令模式:vi启动后默认进入的是命令模式,从这个模式使用命令可以切换到另外两种模式,同时无论在任何模式下只要按一下[Esc]键都可以返回命令模式。 输入模式:在命令模式中输入字幕“i”就可以进入vi的输入模式编辑文件。在这个模式中我们可以编辑、修改、输入等编辑工作,在编辑器最
HTML(英文Hyper Text Markup Language的缩写)中文译为“超文本标签语言”。是用来描述网页的一种语言。
幸运的是,有 Python 模块可以让您轻松地与 PDF 和 Word 文档进行交互。本章将介绍两个这样的模块:PyPDF2 和 Python-Docx。
每个网页都有一个基本的结构标签(也称骨架标签),页面内容也是在这些基本标签上书写。HTML页面也称为HTML文档。
【导读】CMU邢波(Eric Xing)团队最近在arXiv上发布新论文,采用深度学习方法自动地从CT医疗影像中生成诊断报告,大大提高医生诊疗效率。写作报告对经验丰富的医生来说也是容易出错的,而且在人口高度密集的国家,写报告对医生来说无疑是费时和繁琐的。为了解决这些问题,其团队研究了医学影像报告的自动生成方法,以帮助医生更准确和有效地生成报告,未来可能对医疗领域产生重大影响。 邢波,生物和计算机双博士。 1988-1993年 清华大学物理学、生物学本科;1994-1999年 美国新泽西州立大学(Rutger
今天本文将基于第三方库pptx,详细讲解如何使用Python操作Office全家桶最后一位——PPT。
CSS(层叠样式表)是一种用于描述网页上元素样式的语言。要想有效地使用CSS,了解CSS选择器是至关重要的,因为它们允许你选择要应用样式的HTML元素。在本文中,我们将详细介绍CSS选择器的各种类型和用法,以便你能够更好地掌握这一关键概念。
一部问答系统发展史就是一部人工智能发展史。早在1950年的图灵测试就提出:如果人类无法通过问答将机器和人区分开,那么这个机器就可以被认为具有智能。问答系统和人工智能有着密不可分的关系。从基于规则和结构化数据的自动问答,到基于精细设计神经网络的文本问答,再到T5[1]将一切文本任务都转化为问答,我们足以看出自动问答系统在走向机器智能的过程中的重要性。
在以 ChatGPT 为首的大模型出来之后,为大语言模型设计提示词的研究已经成为一个重要的研究方向,包括 OpenAI 官方也出品了针对 ChatGPT 用户的提示工程指南 [1] ,其包含了六条书写准则:1)写出清晰的指令;2)提供参考文本;3)将复杂的任务拆分为更简单的子任务;4)给模型时间「思考」;5)使用外部工具;6)系统地测试更改。
主要包括结构(Structure)、表现(Presentation)和行为(Behavior)三个方面。
具备相同父元素的平级元素称之为兄弟元素,兄弟选择器用于基于当前元素,选择相邻或附近的有兄弟关系的其他元素
文本嵌入模型在自然语言处理中扮演着重要角色,为各种文本相关任务提供了强大的语义表示和计算能力。
prompt 通常指的是一个输入的文本段落或短语,作为生成模型输出的起点或引导。prompt 可以是一个问题、一段文字描述、一段对话或任何形式的文本输入,模型会基于 prompt 所提供的上下文和语义信息,生成相应的输出文本。
> Dorothy followed her through many of the beautiful rooms in her castle.
大家好,这里是NewBeeNLP。智能问答是人工智能领域中一个比较受关注的方向,目前广泛应用于各种垂直或综合的搜索引擎、智能客服、智能助手以及智能手机、车载音箱等。
《 3R: Reading - Ranking - Recognizing for Multi-Passage Reading Comprehension》
最近一直在学习异步asyncio,但是一直学不会,可能是他太过于高深但我的水平还没到吧,看了还几天也没啥收获,爬虫也学了一些了,到我比较满意的程度,现在要开始学习前端知识了,但是不代表我会放弃python啦,两个都要学习,爬虫还要继续学习,python还有很多库我还没学习。
选择最适合项目需求的JavaScript框架,可以提高你发布有竞争力的web app的能力。 最后,你对基于JavaScript的app或网站找到了一条奇妙的思路。选择正确的框架可能对你项目的成功有着
作为还在慢慢前端学习路上的一位自学者。我以写教程文章的方式来整理自己对于知识的理解,同时也希望能够把自己的理解作为一个分享。希望能够和大家共同进步,如有任何纰漏的话,希望大家多多指正。感谢万分!
chrismaltby/gb-studiohttps://github.com/chrismaltby/gb-studio
本文主要分享 OPPO 知识图谱建设过程中算法相关的技术挑战和对应的解决方案,主要包括实体分类、实体对齐、信息抽取、实体链接和图谱问答 query 解析等相关算法内容。
次优的嵌入模型、低效的分块以及缺乏元数据过滤可能会影响LLM响应的相关性。以下是应对方法。
前两天刷到一篇有意思的paper,文中将信息检索工具Anserini和BERT结合,实现了一个开放域的问答系统。
在智慧司法领域中,针对法律裁判文书的分析和挖掘已经成为计算法学的研究热点。目前公开的裁判文书资料大都以长篇文本的形式出现,内容主要包含案号、当事人、案由、审理过程、裁判结果、判决依据等,篇幅较长、表述复杂,无论对于普通民众或是司法领域从业人员而言,通过阅读裁判文书来准确、快速地了解案件要点信息,都是一项复杂、耗时的工作。因此,借助AI技术快速准确解构裁判文书,结构化展示文书中的关键信息,成为了大数据时代司法领域的迫切需求之一。
这六个标题标签在页面中的重要性是有区别的,其中 h1 标签的重要性最高,h6 标签的重要性最低。
每天给你送来NLP技术干货! ---- ---- 分享嘉宾:姚婷 腾讯 专家研究员 编辑整理:王惠灵 合肥工业大学 出品平台:DataFunTalk 导读:智能问答是人工智能领域中一个比较受关注的方向,目前广泛应用于各种垂直或综合的搜索引擎、智能客服、智能助手以及智能手机、车载音箱等。本次分享的主题是QQ浏览器搜索中的智能问答技术,主要分为以下几个部分: 1.背景介绍 智能问答在搜索中的应用 搜索中的Top1问答 2.关键技术 搜索问答的技术框架 KBQA:基于知识图谱的问答 DeepQA:基于搜索+机器
大语言模型如 ChatGPT 和 GPT-4 在各个领域对人们的生产和生活带来便利,但其误用也引发了关于虚假新闻、恶意产品评论和剽窃等问题的担忧。本文提出了一种新的文本检测方法 ——Fast-DetectGPT,无需训练,直接使用开源小语言模型检测各种大语言模型生成的文本内容。
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