背景 这几天在做管理后台的功能开发时 需要添加一个可以进行 标签打分的模块，方便后期对接单人员的 信息收集 根据需求，我选取的是常用的 layui.rate 组件 在嵌入页面是发现： 如果直接在页面上进行显示，按照文档指导是很容易实现的 但是，当前项目毕竟是在前人开发的代码基础上进行优化 此时，代码处理逻辑为 js-post 请求回调后 并且使用了 layer.open() 弹窗，在表格中进行显示 那么，就会出现 layui.rate 组件渲染不完整或失效的情况 【评分组件文档 -
从浏览器打开一个网站,需要dns解析、tcp三次握手、发送请求、dom渲染、js加载等以一系列操作,最终在用户面前展示完整的页面.
云是从传统 IDC 机房演进而来，一开始云的定位只是为了解决数据中心的弹性计算，高可用等问题。可以说，公有云让成千上万家企业灵活地按需租用数据中心资源成为可能，同时在推动社会数字化发展上起到了关键作用。
本软件是基于 Vue 和 SpringBoot 的学生综合素质评价系统，包含了学生端、教师端和教务处端。
立即地 调用 （函数 表达式 ）
该系统为基于协同过滤算法的Django电影推荐系统， 点击跳转 详情介绍如下所示。
近些年的顶会，出现了一部分利用互信息取得很好效果的工作，它们横跨NLP、CV以及graph等领域。笔者最近也在浸淫（meng bi）这一方向，在这里和大家简要分享一些看法，如有雷同，不胜荣幸。
本文介绍了国际竞赛DSTC10开放领域对话评估赛道的冠军方法MME-CRS，该方法设计了多种评估指标，并利用相关性重归一化算法来集成不同指标的打分，为对话评估领域设计更有效的评估指标提供了参考。相关方法已同步发表在AAAI 2022 Workshop上。希望能给从事该技术领域工作的同学一些启发或帮助。
师生评教小程序，学生可以对老师进行评价，老师可以对班级行进评级。管理员可以创建不同的评教模板（单选题0分或者10分，打分题0-10分，意见框-不计分），管理员可以把不同的模板分配给不同的课程和老师，学生对老师（课程）评价后计算百分制的结果（60以下为差，60-70及格，70-80良，80-90好90分以上是优秀），老师也可以对班级进行评价打分根据评分排序，可以双方相互输入建议或者意见。
互联网智能广告系统架构 （争取用最简单的图，最简洁的语言描述清楚） 一、业务简述 从业务上看整个智能广告系统，主要分为： 1）业务端：广告主的广告后台 2）展现端：用户实际访问的页面 业务端，广告主
这个秋天高中和大学的老师们在准备开学之际，注意：帮学生打分数的工作将会轻松不少。 一名加州大学柏克莱分校的教授和三名前研究生正在对一项人工智能技术进行最后调整，这项技术可以将学生们的答案进行集合分类，再一起打分数。 这项正在进行测试的功能采用人工智能技术，今年秋天将正式推出在线打分数程序 Gradescope 的最新功能。研究团队两年前成立公司时推出这项 app，目的在遏止作弊歪风。将打好分数的试卷制作成数位纪录档案，让学生难以修改原先写好的答案，没有打错分数的借口。 Gradescope 在跟多个大学课程
很多朋友估计没有做过这一块，争取最简洁的语言描述清楚。 一、业务简述 从业务上看 整个智能广告系统，主要分为： 1）业务端：广告主的广告后台 2）展现端：用户实际访问的页面 业务端，广告主主要有
本文是推荐系统系列的第三篇了，主要来讲一下 LFM 算法，与之前一样，注重原理方面，不会在算术上多做纠结，以方便快速理解该算法
上个月，国际体操联合会（FIG）宣布，将日本富士通公司开发的「竞技体操辅助打分系统」用于 2019 年 FIG 主办的系列体操赛事上。系统将于明年的体操世界杯系列赛事上进行测试，并在明年 10 月于德国斯图加特举办的体操世锦赛上正式启用。FIG 的目标是在 2020 年东京奥运会上，将一半项目的打分完全自动化，在 2024 年的巴黎奥运会上实现全部项目打分自动化。
它只会判断生成文本的整体效果，不会仔细判断细节是否存在事实性错误、信息不完整和相关度等问题。
授权转载自知乎: SCUT 胡杨 除了干货，我们还约了作者本人和大家聊一聊！用线上免费直播的形式，把原理和思考都讲透！还有和作者互动提问的机会哟！拉至文末即可扫码进群听课！ 1、基础：文本生成模型的标准框架 文本生成（Text Generation）通过 机器学习 + 自然语言处理 技术尝试使AI具有人类水平的语言表达能力，从一定程度上能够反应现今自然语言处理的发展水平。 下面用极简的描述介绍一下文本生成技术的大体框架，具体可以参阅各种网络文献（比如：CSDN经典Blog“好玩的文本生成”[1]），论文等。
腾讯云推出的智聆口语评测（中文版），可以针对儿童或成人的中文发音，进行自动化打分，评分维度包括发音准确度、流利度、完整度等，与专家打分相似度在95%以上。
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目，而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目，所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门，最终的目标是不变的，将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
相信大家在日常的建模工作中都会或多或少地思考一个问题：建模可不可以被自动化？今天将围绕这个问题向大家介绍一个开源的自动建模工具H2O。本文将会cover以下三个部分：
随着对话系统的不断发展和成熟，如何评价对话系统的回复质量，成为了一个新的研究方向。
使用Selenium模拟浏览器点击翻页操作，并配合Request实现了携程网爬虫封锁和自动化的采集民宿UGC内容的功能，提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。
链模式是实现链式调用的主要方法，通过在自身方法中返回自身的方式，在一个对象连续多次调用自身方法是可以简化写法的。
slashdot.org创办于1997年，是一个著名的科技新闻网站。它的稿件都是由读者投稿，编辑审核后发表。但是，真正有趣的部分却是它的读者留言。
本文转载自： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTA1NTQ3NA==&mid=2247484192&idx=1&sn=55070a51c19535427
本文作为Elastic search系列的开篇之作，简要介绍其简要历史、安装及基本概念和核心模块。
内容来源：2018 年 5 月 26 日，美团点评技术专家杨一帆在“饿了么技术沙龙·第25弹【搜索推荐】”进行《Why WAI: 美团点评搜索推荐机器学习平台》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
引言 最近在做HTTP2技术相关调研，想确认一下HTTP2在什么情境下性能会比HTTP1.x有显著提升，当我把http2的本地环境（nginx+PHP）部署完成后进行相关测试时，我遇到了以下问题： （1）平时使用的都是在线分析工具，如google的PageSpeed Insights和GTmetrix，这些工具无法提供线下测试环境； （2）自己通过chrome dev-tool的Perfomance进行分析，需要手动刷新，并手动记录，需要大量的重复工作，尤其是要控制变量测试的情况； （3）通过代码打log，
不管是输入什么内容都提示“评论内容不能为空或过长”，开始以为是主题的原因，是不是程序升级后主题不能适配，排查了半天也没发现什么异常。
本文介绍了NIMA的评分标准和审美标准，以及未来AI在摄影领域的影响。作者认为，NIMA能够一定程度上代表了大众审美，未来AI在摄影领域的应用前景非常广阔。但是，AI无法完全代替人类在摄影中的情感和创造力，摄影艺术仍然具有不可替代的价值。
【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘GAN在NLP领域的潜力，请大家阅读。 专知公众号转载已获知乎作者SCUT 胡杨授权。 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2916880 1. 基础：文本生成模型的标准框架 文本生成（Text Generation）通过 机器学习 + 自然语言处理 技术尝试使AI具有人类水平的语言表达能力，从一定程度上能够反应现今自然语言处理的发展水平。 下面用极简的描述介绍一下文本生成技术的大体框架，具体可以参阅各种网络文献（比如：CSDN
本文是对发表于自然语言处理领域顶级会议ACL 2021的论文“Towards Quantifiable Dialogue Coherence Evaluation（面向可量化的对话连贯性评估）”的解读。
通过自我克制，自我学习的形式，把基础搭建好。在平常的工作中，很难腾出有效的，充足的时间去学习。所以自我学习阶段，我给自己定的时间点是晚上下班后。这样在不影响正常工作的前提下，自我提升。从目前的情况来看，在实际工作中，主要是缺乏对基础概念的理解，基本工具细节的使用，所以自我学习的重点在夯实基础。
来源：Deephub Imba 本文约700字，建议阅读9分钟 本文为你介绍7个不常见但是好用且高效的Jupyter扩展。 今天将介绍7个不常见但是却很好用且能够提高效率的Jupyter扩展。 1、voila 这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同，每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核，所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调，他的web是通过tornado来开发的，这个扩展在GitHub上有超过
LLM Agent中间插个队，总结下指令微调、对齐数据相关的方案，已经凑够7篇论文可以召唤神龙啦！Data-Centric的观点比较一致：指令微调也就是对齐阶段的数据质量>>数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型。注意以上三者是充分必要关系，不是说数据越少越好，是三者的有机统一。
导语 “ 随着移动设备的普及和短视频行业的兴起，大量视频被存储到云端并经由互联网进行大规模地传播。以COS上的视频内容生产流程为例，从被生产出来到被消费者观看，视频大多在数据万象经历了摄取、压缩、处理、传输和恢复等诸多环节，不可避免地对视频产生各种画面失真与降质。例如，视频编码技术虽然能够帮助我们节约存储与传输所消耗的带宽，但却会对视频带来不可逆的画质损失；传输过程中的网络问题，同样会导致视频画面的缺失与播放卡顿。对于视频生产服务而言，能够量化并监控这些质量下降显得尤为重要，有助于维持并提升整个平台的服务
这个扩展将将Jupyter笔记本变成独立的网络应用程序。与通常的html转换的笔记本不同，每个连接到Voilà 应用程序的用户都会启动一个Jupyter内核，所以通过这个web应用我们可以对Jupyter代码进行修改和回调，他的web是通过tornado来开发的，这个扩展在GitHub上有超过4k star。
AVQT 是 Advanced Video Quality Tool 的缩写，是苹果在 WWDC 21 上推出的一款评估视频感知质量的工具。
大家好，我是英特尔亚太研发中心OWT测试负责人张琰彬，这次给大家带来的议题是OWT（Open WebRTC Toolkit））云游戏自动音视频测试探索。
1. 背景介绍 随着直播、短视频以及各种音视频类应用的兴起与迅猛发展，如今全民K歌与QQ音乐活跃用户数以亿计，终端每天都会产生海量的UGC视频（包括直播和短视频等）。面对内容多样化的大规模视频带来的挑战，如何更好的把控端到端视频画质体验对整个直播、视频的全链路优化尤为关键。同时，为保障直播视频质量、对视频画质进行评估度量和实时监控，建设一个高效、准确的视频画质评估系统十分必要。 本文主要分享腾讯音乐技术团队针对细分直播视频场景定制的无参考的清晰度评估算法 TDQA（TME Deeplearning bas
近些年来，深度生成模型取得了巨大的进展，诞生了很多有趣的应用，然而，并非所有生成的结果都很完美。
本文我们将讨论一些经常用在微服务应用中可扩展的设计模式: 事件流 事件溯源 通晓多语言的持久性 内存镜像 命令查询职责分离 起因 Uber, Gilt和其它的公司由于需要做应用扩展，已经将单体应用转变
昨天发布了一个Page页面：WordPress 精品插件大全。有些朋友比较感兴趣是如何做的，本篇简单写一下整个开发过程，作一个小结，也顺便整理一下代码，本地开发环境里写的比较脏乱差。
摘要 在这篇论文里，我们提出了 gcForest，这是一种决策树集成方法（decision tree ensemble approach），性能较之深度神经网络有很强的竞争力。深度神经网络需要花大力气调参，相比之下 gcForest 要容易训练得多。实际上，在几乎完全一样的超参数设置下，gcForest 在处理不同领域（domain）的不同数据时，也能达到极佳的性能。gcForest 的训练过程效率高且可扩展。在我们的实验中，它在一台 PC 上的训练时间和在 GPU 设施上跑的深度神经网络差不多，有鉴于 gcForest 天然适用于并行的部署，其效率高的优势就更为明显。此外，深度神经网络需要大规模的训练数据，而 gcForest 在仅有小规模训练数据的情况下也照常运转。不仅如此，作为一种基于树的方法，gcForest 在理论分析方面也应当比深度神经网络更加容易。 级联森林（Cascade Forest）
在当前疫情下，我们已经离不开居家学习了，各种备考也得提到日程上。机器之心的读者大多数都是理科生，数学、计算机都还是有一些「天赋」。然而对于英语，貌似这些天赋帮不到我们什么，缺乏「语感」的我们在写作文时经常会犯一些拼写、语法错误。
本文继续聊设计思维与技术思维的mix，基于志荣做的访谈《第三期采访：设计师如何在智能化时代持续学习和成长？》，mixlab社区重新梳理了4个内容跟大家分享下。
最近有朋友在问怎么做用户分群，刚好看到有个RFM客户价值模型，就移过来用python简单演示一下，感觉还是有一定的作用的。
随着电影行业的蓬勃发展，越来越多的电影出现在了观众的视野中，丰富了大家的生活，好的电影也能让大家在放松自我的同时收获一些对人生的思考。
从使用的数据类型，以及相关的机器学习技术的观点来看，互联网搜索经历了三代的发展历程。
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