SpeechRecogntion的质量非常差，尤其是与Word相比 - 腾讯云开发者社区

在Word文档中制作这类文书时，为了减少重复性操作、以及提高效率，可以使用邮件合并功能，而Python也可以制作这类文书，我们来看下二者的具体操作。材料一份合同信息表： ?...Word word批量制作合同用的是自带的邮件合并功能，可能大家都用过；他并不难，多做几遍基本会了，下面我们开始讲解。...我们的需求是弄成文档出来，所以直接点击【编辑单个文档】，然后点击【确定】就可以了！但生成的数据是全都保存在一个文档上的，并不是一个一个的word文档。...导入需要的库： from docxtpl import DocxTemplate import pandas as pd import os 使用DocxTemplate他是用一定的要求的，需要在word...结语 python与word二者相比各有各的好，word面向大众，普遍性较强；python能节省时间，运行速度相比word还是很快的，因为word一次性新建那么多内容，挺卡的。

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技术写作的个人选择与经验分析

目录前言简洁性与专注度版本控制与协作跨平台兼容性转换和发布社区和工具支持实际使用案例性能和资源消耗可访问性和无障碍性结束语前言在技术写作的时候，选择合适的工具对于提高写作效率和保证文章质量至关重要，作为一名前端开发者和技术文章创作者...2、Word的格式丰富性相比之下，Word提供了丰富的格式设置选项，这在某些情况下是有优势的，但对于技术写作来说，这些复杂的格式选项往往会导致分神。...版本控制与协作在技术文章创作的时候，关于版本控制也很重要，尤其是不是一次性写完一篇文章的时候，更是如此。...1、Markdown的轻量级特性其实，Markdown编辑器通常非常轻量级，它们不需要大量的系统资源来运行，这使得Markdown编辑器在性能上具有优势，尤其是在处理大型文档时，不容易卡死、崩溃。...2、Word的资源消耗虽然Word作为一个功能丰富的文字处理软件，但其资源消耗相对较高，尤其是在处理大型文档时，Word可能会变得缓慢，甚至导致系统崩溃，遇到这种情况的都知道，让人苦不堪言。

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词向量的新进展

就推出的ULMFiT OpenAI提出的GPT 谷歌出品的的BERT 从预训练说起早在2015年的时候，微软研究院的何恺明和他的同事们发表了残差网络的论文，第一次通过残差的方式将卷积神经网络推进到了100...这是因为预训练好的网络参数，尤其是底层的网络参数抽取出特征跟具体任务越无关，越具备任务的通用性，而高层特征跟任务关联较大，实际可以不用使用，或者采用Fine-tuning用新数据集合清洗掉高层无关的特征抽取器...所以问题就在于通过这种方式训练之后的词向量是静态的，上下文无关的，不能解决一词多义。这实际上是一个比较大的问题，因为多义词在语言中还是非常见的，也是语言灵活性和高效性的一种体现。...注意力机制的核心思想是去计算一句话中的每个词对于这句话中所有词的相互关系，然后认为这些词与词之间的相互关系在一定程度上反应了这句话中不同词之间的关联性以及重要程度。...因此再利用这些相互关系来调整每个词的重要性（权重）就可以获得每个词新的表达。这个新的表征不但蕴含了该词本身，还蕴含了其他词与这个词的关系，因此和单纯的词向量相比是一个更加全局的表达。

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ESRGAN - Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks论文翻译——中文版

通过所有这些技术，与面向PSNR的方法相比，SRGAN显著改善了重建的整体视觉质量。然而，如图1所示，SRGAN结果与真实(GT)图像之间仍然存在明显的差距。...我们像[20]中一样也移除了批归一化(BN)[19]层，使用残差缩放[21,20]和更小的初始化来促进训练一个非常深的网络。...基于观测，更多的层和连接总是可以提升性能[20,11,12]，与SRGAN中的原始残差块相比，提出的RRDB采用了更深更复杂的架构。...与常规用法相反，我们提出使用激活层之前的特征，这将克服原始设计的两个缺点。首先，激活特征非常稀疏，尤其是在非常深的网络之后，如图6所示。...与SRGAN声称的更深的模型越来越难训练相比，由于上述提供的改进尤其是提出的没有BN层的RRDB，我们更深的模型展示了它容易训练且优越性能。

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为啥有的期刊要求用latex投稿论文了

LaTeX 和 DOC（通常指的是 Microsoft Word 文档）是两种不同的文档处理工具，它们各自有不同的优势和劣势：LaTeX 的优势：排版质量：LaTeX 以其高质量的排版而闻名，尤其是在处理复杂的数学公式...一致性：LaTeX 提供了强大的宏和模板系统，可以确保文档的一致性，这对于撰写学术论文和书籍非常有用。跨平台：LaTeX 是一个跨平台的工具，可以在不同的操作系统上使用。...图形用户界面：LaTeX 的图形用户界面通常不如 Word 那样直观和用户友好。DOC（Microsoft Word）的优势：用户友好：Word 有一个直观的图形用户界面，大多数用户都能快速上手。...版本控制：Word 的版本控制功能不如 LaTeX 那样强大，尤其是在多人协作编辑时。格式问题：Word 文档在不同的版本和操作系统之间可能会有格式兼容性问题。...总的来说，LaTeX 更适合需要高质量排版和复杂格式的专业文档，如学术论文和书籍。而 Word 则更适合日常的文字处理和文档编辑，因为它更加用户友好和易于使用。

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word中图片太大压缩

电子文档word中经常需要插入图片，然而过多的图片会使word占用空间大，导致word打开缓慢，编辑卡顿等现象。word过大还非常不利于文档的网络传输和拷贝使用。...导致word过大的原因往往是插入的图片未经过压缩，word中文字占用的空间是非常小的。我们只需要在word中对图片进行压缩，就能够在不影响使用的前提下大大降低图片的体积从而减小word文档的体积。...“删除图片的剪裁区域”针对的是在word中进行过图片剪裁操作（剪裁操作只是将不需要的部分隐藏了，并没有删除）的，压缩操作会把剪裁隐藏的部分删除。分辨率一栏可以设置图片压缩后的质量。...虽然有一个“Web（150ppi）”选项，但是一般不选这一项，打印（220ppi）一样可以很好的在网上和投影仪上使用。分辨率一栏从上往下表示的图片压缩率越来越大，图片质量清晰度也越来越差。...word的图片压缩功能十分强大也非常好用，学会使用这一功能，以后不管多大的图片，不需要使用其他软件压缩直接插入编辑后一键就能轻松实现高质量压缩，保证文档质量的同时也非常可观地减小了文档的体积。

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【Embedding】fastText：极快的文本分类工具

fastText 与 Word2Vec 的 CBOW 架构是非常相似的，但与 CBOW 不同的是：fastText 输入不仅是多个单词 Embedding 向量，还将字符级别的 N-gram 向量作为额外的特征...3.2 Classification 分类实验的精度 fastText 比 char-CNN、 char-RCNN 要好，但比 VDCNN 要差。...而在 Word2Vec 中没有看到类似的效果？我觉得是因为 fastText 的标签数量相比 Word2Vec 来说要少很多，所以速度会变的非常快。...其次 Hierarchical softmax 是必要的，如果不同的话速度会慢非常多。...另外，fastText 可能没有什么创新，但他却异常火爆，可能有多个原因，其中包括开源了高质量的 fastText，类似 Work2Vec，当然也会有 Mikolov 大佬和 Facebook 的背书。

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GPT-2的探究：对虚假新闻生成的恐惧，源于技术还是人？

一般来说，这种生成方法是非常受限的，因为它的表现单一，尤其是它更倾向于出现概率大的单词，其中一些是虚词，如限定词(the，a，.)，介词(on，in，of，.)。诸如此类。...我以后可能会再写一篇文章专门讨论将文本编码为向量的方法。本文我们仅将其视为黑匣子。下图说明了训练方法（尤其是基于RNN的编码器）： ?...评估文本生成比较两个用于解决相同任务的分类器的性能很容易。有一个测试集，每个数据点带有真实标注;使用模型预测测试数据的标注，并计算每个模型与真实标注相比的准确度。...目前最好的方法就是，我们手动去查看模型生成的部分文本的质量来评判一个模型是否足够优秀。...困惑度虽然是最常见的文本生成评价指标，但由于种种原因也备受质疑。主要是因为困惑度的改善并不等同于语言模型的改进(它基本上不是象征质量好的指标)。

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NLP->IR | 使用片段嵌入进行文档搜索

本文所述的文档搜索方法除产生更相关的结果外，还可以减少搜索系统中存在的这种认知负担，尤其是在搜索句子片段时。...文档的向量化表示——从Word2vec和BERT的嵌入空间中提取的单词、短语或句子片段都具有独特的互补属性，这些属性对于执行广泛而深入的搜索非常有用。...将用户输入映射到术语和片段嵌入不仅具有增加搜索广度和深度的优势，而且还避免了创建与用户输入匹配的高质量文档嵌入的问题。...具体来说，片段扮演文档索引的双重角色，并使单个文档具有可搜索的多个“提取摘要”，因为片段嵌入在文档中。与纯粹使用术语或短语查找此类文档相比，使用片段还会增加找到大篇幅文档中目标关键词的几率。...Word2vec与BERT嵌入合作，为文档搜索提供了一种解决方案，这种解决方案在搜索结果的质量和收敛时间方面都有可能改进传统方法(这种要求需要进行量化)。

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文本挖掘：手把手教你分析携程网评论数据

，需要将其转换为向量格式，即： mystopwords <- as.vector(mystopwords[,1]) head(mystopwords) 现在有了停止词词库，接下来需要将分割后的词与停止词词库进行比对...这是一个非常繁工的过程，需要耐心的查看这些评论中都是怎么表达的情感的。经过约3个小时的人为选词（不断反复查看），将这些词组成词典，并导入为自定义词汇。...,'态度不好','素质差','质量不错','房间不错','浴缸不错','早餐不错','早餐质量差','自助餐不错','下午茶不错','强烈推荐','推荐入住','值得推荐','性价比不错','隔音不错'...#根据业务情况、需要在原始评论中删除的字和词 pattern <- c('还是','很也','了','点','可以','还','是','真心','都','相当','大家','确实','挺','非常','...，说明房客中的一部分来源于携程 4）当然也有一些负面评价，如“不便”，“施工”，“修路”等 5）最后，房客觉得这家酒店非常值得推荐，间接将给酒店带来额外客户

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LCEVC：概述和性能评估

尤其是在视频传输相关码率的情况下。...它的核心思想是使用常规视频编解码器作为较低分辨率的基本编码器，并通过将解码后的低分辨率视频与使用专用低复杂度编码工具编码的最多两个残差增强子层进行组合来重建全分辨率视频。...使用与子层1所述相同的工具对残差进行转换，量化和编码。 LCEVC不是独立的编码器，但是需要基本编码器才能运行。基本编码器无需满足任何条件即可和LCEVC结合使用。...LCEVC的MOS增益相比AVC和HEVC分别提高了46%和31%。和VVC相比，LCEVC的VMAF增益为7%。...在相同比特率情况下，LCEVC使用的电压和功率比硬件H.264低。在相似质量下，LCEVC使用非常低的电压和较低的功率。 LCEVC的编码和解码时间都显著低于相应的基准编码器。

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10年前，word2vec经典论文就预定了今天的NeurIPS时间检验奖

该方案利用了差分隐私机器学习系统能够独立添加或删除多个训练示例的并行性。研究者们从这一点入手，分析了差分隐私和统计泛化的联系，从而避免了群体隐私的成本。...在 DP-SGD 中，本文中提出的框架只需要训练一个模型，就能实现有意义的经验隐私下界。相比之下，标准方法需要训练数百个模型。...研究者发现，在计算预算固定、数据受限的情况下，使用重复数据进行 4 个周期（epoch）的训练，与使用不重复的数据相比，损失的变化可以忽略不计。然而，随着重复次数的增加，增加计算量的价值最终会降至零。...目前获得这种可控性通常依靠人类反馈强化学习（RLHF）这种方法实现，收集人类对各种模型生成质量打出的标签，并根据这些偏好对无监督语言模型进行微调。然而，RLHF 是一个复杂并且经常不稳定的过程。...值得注意的是，与 RLHF 相比，使用 DPO 进行微调在控制生成内容的情感、提高摘要和单轮对话的响应质量方面表现更好，同时实现和训练过程大大简化。

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广告行业中那些趣事系列20：GPT、GPT-2到GPT-3，你想要的这里都有

但是Word2vec模型存在一个问题，一个word在不同的语句中可能表达不同的语义，但是在Word2vec的向量空间中只有唯一的一个点，所以存在词的歧义性问题。...上面也说了GPT相比于ELMO模型效果更好的原因就是Transformer的特征抽取能力远远强于LSTM，这是非常明智的。...这些数据因为覆盖主题广，所以训练出的模型具有更好的通用性。GPT-2不仅使用了更多的训练数据，而且对数据的质量也进行了筛选，过滤出更高质量的网页内容。 GPT-2还是坚持使用单向语言模型。...对于下游任务直接使用无监督数据去完成任务，主要思想是因为我的预训练模型足够好，所以下游不需要有监督的数据去微调模型了。虽然相比于无监督模型效果好很多，但是相比于有监督模型效果还是差了点。...论文同时对比了Zero-shot、One-shot和Few-shot下GPT-3模型在不同数据集中的效果，尤其是在一些数据集中效果超越了最好效果的微调模型。

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广告行业中那些趣事系列20：GPT、GPT-2到GPT-3，你想要的这里都有

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offer总包50w，写一篇测试面试实记

通过这两个题目基本都够看出来你在公司的一个段位和思考力，无论你在管理层和执行层面没有思考沉淀这样的同学价值不会很大，所以这两个问题其实非常有针对性，可以结合你现实的情况多思考，多沉淀话术。...业务类：最常见的就是画业务流程图，深入一点可能还会问你部署架构图，尤其是你有性能相关的经验。...关键步骤：每个单词数量统计： count={} for word in list: if word in counts: counts[word] = counts[word] + 1...当然这位同学offer是50w+（一线城市），相关的项目经验问的也比较仔细，实战经验还是很丰富的；与职位薪酬相比，上述面试官准备的技术题偏简单，不过蛮实用。你觉得难度如何？可以留言。...CC简介：测试实干派，目前在近70人测试团队担任质量委员会负责人，曾就职于一线互联网公司，在知名App上发布过测试专栏，付费订阅人数10000+

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基于 CNN 的视频压缩预处理研究

目前，大部分的滤波技术集中在环路内，作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩，尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。...网络与 VGG 网络类似，这样更适合于图像去噪任务。与 VGG 相比，它去除了所有的池化层。这样处理，深度为的 DnCNN 网络的感受野是（）（）。...因此，如果我们想比较压缩噪声视频与压缩去噪视频的图像质量，我们不能使用 HEVC 编码器计算的直接结果。相反，我们需要使用外部库来衡量压缩视频与原始视频的质量差异。...结果压缩性能分析表 2 显示了与原始灰度视频 HEVC 编码结果相比，噪声和去噪视频的压缩比特率。...，特别是当 QP 很小时，与原始视频相比，噪声视频的平均压缩 181.6%；Bitrate_denoised 表示压缩去噪灰度视频的比特率，与原始视频相比，去噪视频的平均压缩为 112.5%。

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NLP︱词向量经验总结（功能作用、高维可视化、R语言实现、大规模语料、延伸拓展）

（适用范围1e-3到1e-5） · 文本（window）大小：skip-gram通常在10附近，CBOW通常在5附近词嵌入的质量也非常依赖于上下文窗口大小的选择。...1、维数，一般来说，维数越多越好(300维比较优秀)，当然也有例外； 2、训练数据集大小与质量。训练数据集越大越好，覆盖面广，质量也要尽量好。...：GloVe、fasttext、wordRank、tfidf-BOW、word2vec 根据Ranking算法得到的wordRank，与 word2vec、fastText三者对比 ?...差即是投影，就是一个单词在不同上下文中的相对出现。平均两个向量更好，而不是取其总和。...：主题分类主题分类主要在意的是词粒度，所以SWEM效果非常好（其中concat最好），CNN/LSTM ?

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CVPR 2022 | 大连理工提出自校准照明框架，用于现实场景的微光图像增强

与采用弱光观测和照明之间的直接映射（现有工作中常用的模式相比，学习残差表示大大降低了计算难度（即公式的第二行的来源），同时也能保证性能、提高稳定性，尤其是曝光控制。...此外，我们在图 4 中提供了视觉对比，可以很容易地观察到，我们的 SCI 在不同设置下都会使弱光观察变亮，显示出非常相似的增强结果。...如图 6-7 所示，高级深层网络生成未知面纱，导致不明显的细节和不自然的颜色。相比之下，我们的 SCI 以生动的颜色和突出的纹理获得了最好的视觉质量。...显然，与其他网络相比，我们提出的 SCI 是最轻量级的，并且明显优于其他网络。 4.3 IntheWild Experimental Evaluation 野外场景中的微光图像增强非常具有挑战性。...我们比较了图 13 中不同模式的性能。直接学习照明会导致图像曝光过度。学习照明和输入之间残差的过程确实抑制了过度曝光，但总体图像质量仍然不高，尤其是对于细节的把握。

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人工智能之文本摘要自动生成

抽取式的摘要目前已经比较成熟，但是抽取质量及内容流畅度均差强人意。伴随着深度学习的研究，生成式摘要的质量和流畅度都有很大的提升，但目前也受到原文本长度过长、抽取内容不佳等的限制。...同时还有一些其他的Trick：引入单词的位置信息，残差网络，计算Attention时候对高层语义信息和低层细节信息，兼收并取等。最后在生成翻译和摘要时，速度相比之前最快的网络，提升了近9倍。...Self-Attention相比于之前的模型更加关注句子的内部结构，也就是word-pairs的信息，附图是论文中Attention可视化的结果，可以发现仅在源文端，模型便学习到了“making more...difficult”的word-pairs信息。...而且深度学习非常依赖有标签的样本，标注工作也是一笔非常大的开销。总的来说，文本摘要自动生成是个非常具有前景但也非常具有挑战性的技术。

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102个模型、40个数据集，这是你需要了解的机器翻译SOTA论文

其实机器翻译也走过一条漫漫长路，从早期基于规则与实例的方法，到基于统计的机器翻译，再到目前基于深度神经网络的翻译系统，我们探索了非常多的可能性与思路。...但是随着 GNMT 等神经机器翻译模型的崛起，尤其是 Transformer 展现出强大的能力，体验上，机器翻译效果已经非常惊人了。...图中还显示了 DeepL 的准确率，这是一个依赖于高质量人工翻译的专业翻译服务，此前该服务在该基准测试上表现最佳。 ?...相比 BERT 只有编码器，MASS 联合训练编码器与解码器，能获得更适合机器翻译的表征能力。 ? MASS 整体框架，其中「_」表示被 Mask 掉的词。...Oracle Word：训练与预测之间有 Gap 目前 NMT 的训练范式有两大局限性。

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python是否如广告说的能一秒制作1000份合同？word与之相比如何？

技术写作的个人选择与经验分析

词向量的新进展

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10年前，word2vec经典论文就预定了今天的NeurIPS时间检验奖

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