这个时候, 纠错码出现了. 简单介绍一下, 其中所有有关数学的内容的去掉了, 毕竟太高深, 咱也不懂. 思考 因为计算机传输中只存在0和1, 所以可以简单将其类比为数字. 但是, 如果只是通信间传输几k的数据还好, 如果下载一个1G的电影, 为了纠错, 需要你耗费10G的流量下载10遍, 你能接受么? 方案二 方案一被pass了. 既然多次传输不行, 又该如何是好呢? 至此, 其实纠错的任务已经接近完成了. 通过数据的冗余, 已经可以将出错的概率降低到很小了. 方案三 能否使用更少的数据来进行纠错呢? 下面介绍的就是了, 一种称为校验和的手段. 完成纠错. 最后将纠正后的正确的数字从中取出来. 得到原始的数据: 1234123412341234. 这种纠错方式被称为: 二维奇偶校验码. ---- 计算机硬盘, 网络通信等都有着纠错码的身影, 它保证了数据的传输可靠. 在TCP的每个包中都存在校验和内容, 若校验出错, 则包会被直接丢弃.
什么是ECC内存 对于大多数企业来说，消除数据损坏是一项关键任务——这正是 ECC（纠错码）内存的目的。 ECC 是一种指令纠错技术，能够检测并纠正常见的各种内存数据损坏情况，即Error Checking and Correcting。 是什么导致错误？ 内存错误是电脑内部的电磁干扰造成的。 在将数据写入到内存时，ECC 内存使用附加位来存储加密代码，同时存储纠错码（Error Correcting Code）。 读取数据时，会将存储的纠错码与读取数据时生成的纠错码进行比较。
常用纠错工具：medaka，pilon，racon，nanopolish，nextpolish 等，可以利用三代测序进行纠错，也可以加入二代数据进行纠错。 三、 pilon 组装结果纠错 pilon 是由 broadinstitute 研究所开发的纠错工具，输入原始拼接结果以及原始测序数据比对到拼接结果的 bam 文件即可。 四、racon 组装结果纠错 Racon 是一个基于 minimap 和 miniasm 的，构建一致性序列（consensus）的一款软件，也可以用于纠错。 既可以用于三代数据也可以用于二代数据的纠错。 数据结果为纠错后的 contig 序列。一般 racon 纠错也可以进行多轮，一般3轮纠错。 mkdir racon #连接原始拼接结果 DRAFT=..
引入ECC ECC：Error Checking and Correction，是一种差错检测和修正的算法。 NAND闪存在生产和使用中都会有坏块产生，...
文本纠错任务是一项NLP基础任务，其输入是一个可能含有错误字词的句子，输出是一个正确的中文句子。ASR（语音识别）文本的错误类型很多，有多字、少字、错别字、同音近音字等等。 1. position embeding+segment embeding，经过Bi-GRU得到各个字符错误的概率G = (g1，g2，…，gn)，其中g在0-1之间，越靠近1表示该字符错误的概率越大，其损失函数为 mask，使得得分高(错误概率高)的地方更大概率被mask，公式如下： Correction Correction的输入是经过soft-masked的embeding，输出的是生成的字符，损失函数是 ： Loss 模型没有分阶段训练，而是直接end-to-end，使用Bert的per-trained模型，损失函数由Detection和Correction线性组合，如下： 2. FastCorrect 上述模型都是在自编码模型上进行检错与纠错。也就是说，文本的输入输出序列长度是不变的，且输出纠错结果的token位置必须是与输入位置对齐的。
本系列前面两篇已经介绍了纠错码的基本原理和在魔术中的应用和一些魔术例子，相关内容请戳： 纠错码与魔术（二）——魔术《矩阵感应》等 纠错码与魔术（一）——纠错码与汉明码简介 在mathematical card magic书中，还有很多基于纠错编码中重要的一类——hamming编码的设计精良的效果，在此和大家分享。 a, b, a + b)的共5个位中所有可能的4种情况里，1的可能数量数一下会发现，恰好是{0，3，4}个（00000，01011或10101，11110），而这5位里剩下的就是0了，所以做一个减法函数在上面这个集合上 也就是说，无论观众选出来的牌到底有几个表示1的红色，都存在一个排列，使得上面纠错编码的暗含等式成立，当数量是1，2，5时，那就让黑色代表1就好了，而告诉魔术师到底谁代表谁，这1bit的信息，岂不是易如反掌 扫描二维码 关注更多精彩 纠错码与魔术（二）——魔术《矩阵感应》等 破解魔术的秘密（四）——前移原理介绍和案例分享 你真的分得清“前后左右”和“东西南北”吗？
引言在过去的几十年里，文本纠错技术已经取得了巨大的进展，从最初的基于规则的纠错系统到现在的基于机器学习的纠错系统，技术的发展已经帮助人们解决了大量的文本纠错问题，随着机器学习技术的发展，文本纠错技术也发生了重大变化 本文将介绍一款新的基于机器学习的纠错技术，并详细列出实际的可应用场景。工作原理今天介绍的智能文本纠错 API 是基于机器学习的纠错系统通过分析大量的文本数据来学习语言模型，从而识别和纠正文本中的错误。 基于机器学习的文本纠错系统通常分为两个主要部分：语言模型和纠错算法。 纠错能力智能文本纠错技术是针对字词错误、标点、地名、专有名词、敏感信息、意识形态等进行智能校对，具体的纠错能力如下：图片应用场景当前的基于机器学习的智能文本纠错 API 已经非常成熟，并且广泛应用于各种领域 ，例如写作工具、手机输入法和翻译软件等，下面是一些常见的应用场景：图片快速接入智能文本纠错 API1.注册并获取智能文本纠错 API 密钥进入 【智能文本纠错】详情页，点击【免费试用】，即可唤起注册按钮
备选模型：c∈candidatesc∈candidates 这一部分告诉我们考虑哪些单词作为备选。 语言模型：P(c) 单词c出现在语料库中的概率。 我们用条件概率 P(w|c)P(w|c) 和先验概率P(c)P(c) 这两个便于考虑和学习的因素替代了后延概率P(c|w)P(c|w) ，这样问题更容易分析和解决。 python具体实现过程 1、选择机构 ：由python的max函数实现 2、备选模型 ：通过一些简单的操作（edits），生成一个set作为备选单词库。 定义函数 word 来把语料文本打碎成一个一个单词的形式，然后构建一个计数器counter，统计每个词的出现频率，概率P代表了每个词出现的概率： def words(text): return re.findall ('the') 0.07154434228832886 >>> P('outrivaled') 8.9645577245801e-07 >>> P('unmentioned') 0.0 定义出一个函数
今天我们来学习编码中一个非常重要的编码类型——纠错码，以及自然地，这种纠错码的思想是如何应用到魔术中的。 此外，还有作为散列函数的循环冗余校验CRC，以及加密散列函数等，而格雷码则是在编码的过程中引入相邻数代码仅有1位不同，使得其自动具有纠错码的功能。 自然是取2的整数次幂位置，1, 2, 4, ......2 ^ (r - 1)共计r位设其值为p1, p2, ......, pr，其余k位顺序填在依次相应的空格里，分别为c1, c2, ......, 而在整个加了校验位的序列上，即为p1, p2, c1, p3, c2, c3, c4, p4,......, pr, ......, ck，重新设这个序列为sn。 这本质也是C2群的性质，f ^ 2 = e也即f ^ - 1 = f。表面上它也表述为亦或运算的逆运算和本身相同，不进位减法性质同加法，但本质都是C2群性质。
在上一篇中，我们介绍了两个汉明纠错码思想构造的魔术，哪两个都是最基本的应用，相关内容请戳： 纠错码与魔术（三）——汉明纠错码魔术初步 纠错码与魔术（二）——魔术《矩阵感应》等 纠错码与魔术（一）—— 要知道，编码可比解码容易多了，前者已知函数去计算，后者是要通过不完全的现象反推，而鬼知道你用的什么思路！ 比较好玩的是，如果你把a, b写成后两个变量的表达式的话，就是(c + d) / 2和(c - d) / 2，这恰好是最初阶的小波分析对变量信息拆解的方式，没想到这里给用到魔术里来了。 这个设计是很巧妙的，不然，要么漏掉浪费了一些变换，比如只能翻转，要么，搞不清到底是哪种行为，比如允许换正面的牌成背面的，就会与直接把它翻过来这两个行为区分不开，也就是这个动作在扑克牌上的编码不是一个可逆函数 扫描二维码 关注更多精彩 纠错码与魔术（三）——汉明纠错码魔术初步 破解魔术的秘密（四）——前移原理介绍和案例分享 你真的分得清“前后左右”和“东西南北”吗？
平时常常会打错命令行，很烦，然后就找到了这个工具thefuck，简单粗暴的命令行纠正工具
C++调用其它语言的函数，由于编译器生成函数的机制不一样，所以需要经过特殊处理，才可以调用。调用C语言的函数，需要在函数声明的地方语句extern "C"。 DeleteStack@@YAXPAU_Node@@@Z)，该符号在函数 _main 中被引用。 然后是如何使用？ 应该怎么使用该语句呢？ 因为C++源文件已经引入了C的头文件，在头文件里，声明该函数时没有extern修饰，而这里有extern修饰，所以冲突了。解决的办法有两个。 一。在C头文件中加上extern修饰符。 直接加，也不行。 因为C源文件也包含了这个头文件，当编译C源文件时，就会出现错误。所以，需要一种机制来区分是编译C还是C++文件。 以上为单个形式，复合形式可以同时将几个函数声明为extern "C" extern "C" { void DeleteStack(Stack stack); void PrintStack(Stack
在用到位运算的时候用这些函数会更加快捷 1. __builtin_ffs(x) 返回 x x x的最后一位 1 1 1是从后向前第几位 2.
今天遇到的问题; 自己定义a.h文件 里面有一个方法 c实现的方法 然后有定义了一个b.h b.cpp文件 我引入了a.h 在b.cpp文件使用 c的方法 搞了半天都编译通过 原因： 因为C++ 源文件已经引入了C的头文件， 在头文件里，声明该函数时没有extern修饰 解决办法： 验证： aa.cpp: extern "C" { #include "a.h" } #include "aa.h
中文文本纠错任务是一项NLP基础任务，其输入是一个可能含有语法错误的中文句子，输出是一个正确的中文句子。语法错误类型很多，有多字、少字、错别字等，目前最常见的错误类型是错别字。 1. position embeding+segment embeding，经过Bi-GRU得到各个字符错误的概率G = (g1，g2，…，gn)，其中g在0-1之间，越靠近1表示该字符错误的概率越大，其损失函数为 mask，使得得分高(错误概率高)的地方更大概率被mask，公式如下： Correction Correction的输入是经过soft-masked的embeding，输出的是生成的字符，损失函数是 ： Loss 模型没有分阶段训练，而是直接end-to-end，使用Bert的per-trained模型，损失函数由Detection和Correction线性组合，如下： 2. spm=1001.2014.3001.5502 ErnieCSC PaddleNLP模型库实现了百度在ACL 2021上提出结合拼音特征的Softmask策略的中文错别字纠错的下游任务网络，并提供预训练模型
今天分享一个拼写纠错的功能实现，其关键在于给定一个错误的关键词，如何返回一个正确的关键词。 状态转移 字符 f = f ，因此单元格 B2 的值为 0 ，相应的 f 与 fa 的编辑距离为 1 因此 C2 的位置是 1，同理可得第 1 行和第 A 列的编辑距离。 接下来求 C3，C3 的值可以 C2 增加一个字符，B3 删除一个字符，或者 B2 替换一个字符转化而来，这三者的最小距离为 min(1+1,1+1,0+0) = 0 ，同样的道理可以得出其余所有格子的数值 = t[j - 1]) + table[i - 1][j - 1]) return table[-1][-1] 为了得到正确的函数，你还需要类似以下功能的函数： def get_right_word min_distance = distance right_word = item return right_word 结果前文中的前辍树，你可以很容易实现拼写纠错功能
C语言作为面向过程的语言，函数是其中最重要的部分，同时函数也是C种的一个难点，这篇文章希望通过汇编的方式说明函数的实现原理。 函数的调用 我们通过这样一段代码来说明函数的调用过程 int add(int a, int b) { int c = a + b; return c; } int main(int argc 这样在函数栈中仍然保持着定义时候的顺序，这么做与C在底层对结构体的处理有关。其实对于参数大于4个字节的情况，一般是采用拷贝的方式，将参数所在内存中的内容依次拷贝到函数栈中。 我们用第一段C代码来说明函数是如何返回的，下面是add函数和main函数的return语句对应的反汇编代码： ;main函数的反汇编代码 17: return 0; 004012B4 xor cdecl方式 这种方式是C/C++默认的函数调用方式。
二、函数的调用过程 在任何一个有效的C++程序中, 都有一个被称为主函数的函数 - main(), 该函数又被称为C++程序的入口函数, 该函数的作用是告诉程序应该从这里开始执行指令, 也就是说 , 任何一个C++程序都是从 main() 函数处开始执行, 直到执行过程中遇到程序的结束指令。 C++中, 函数的之间可以互相调用, 不存在函数的等级关系而导致的不行调用的情况。 可以看到, 图中 main() 函数一共调用了 函数1()、函数2()、 ... 函数n()这些函数, 而 函数1() 的实现又调用了 函数3, 函数3 的实现又调用了 函数2 才得以完成。 函数名 函数名只要符合C++标识符定义的要求即可, 即只能以字母、数字、下划线组成, 并且不能以数字开头。
文本纠错又称为拼写错误或者拼写检查，由于纯文本往往来源于手打或者OCR识别，很可能存在一些错误，因此此技术也是一大关键的文本预处理过程，一般存在两大纠错类型。 1.拼写错误 第一种是Non-word拼写错误，表示此词汇本身在字典中不存在，比如把“要求”误写为“药求”， 2.少字多字 中文文本纠错比较难，不多说。 2.得有一个文档txt,供编辑距离函数操作的。命名 编辑距离.txt 如下图 ? 本文代码 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 纠错 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 代码： 1导入包 和标点符号 ? 9.主函数 ? ?----
任务简介 中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作，中文的文本纠错，应用场景很多，诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等，例如： 写作辅助：在内容写作平台上内嵌纠错模块，可在作者写作时自动检查并提示错别字情况 公文纠错：针对公文写作场景，提供字词、标点、专名、数值内容纠错，包含领导人姓名、领导人职位、数值一致性等内容的检查与纠错，辅助进行公文审阅校对。 纠错排序 该阶段主要目的在于，在上一阶段基础上，利用某种评分函数或分类器，结合局部乃至全局的特征，针对纠正候选进行排序，最终排序最高（如没有错误识别阶段，则仍需比原句评分更高或评分比值高过阈值，否则认为不需纠错 但考虑到端到端任务，我们评价完整的纠错过程： 应该纠错的，即有错文本记为 P，不该纠错的，即无错文本记为 N 对于该纠错的，纠错对了，记为 TP，纠错了或未纠，记为 FP 对于不该纠错的，未纠错，记为 中文输入纠错任务整理 nlp 中文文本纠错_百度中文纠错技术 中文拼写检测（Chinese Spelling Checking）相关方法、评测任务、榜单 中文(语音结果)的文本纠错综述 Chinese
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