近年来，自然语言处理和机器学习的进步导致了像ChatGPT这样功能强大的语言模型的发展。这些基于GPT-3.5架构的模型旨在理解和生成类似人类的文本响应。尽管这些模型已广泛用于各种应用，但它们在化学领域及其子领域的潜力仍未得到充分探索。通过利用该领域中丰富的知识和数据，ChatGPT有潜力帮助研究人员、学生和专业人员获取相关信息、解决问题并促进科学交流。ChatGPT有可能彻底改变我们在化学及其子学科领域中获取和互动科学知识的方式。生成的内容可以涵盖有机化学、无机化学、分析化学、物理化学、生物化学等广泛的主题领域。已经有一些关于化学和ChatGPT的论文发表，例如药物发现、教学学习、计算化学等。ChatGPT可以用于快速、易于访问地提供有关化学各个方面的信息，可能成为研究人员、学生和专业人员的宝贵工具。此外，ChatGPT可以用更简单的语言解释化学概念，帮助学生更好地理解复杂的主题，可能有助于解决问题。ChatGPT适用于多样的数据集，包括科学交流，从而可以使用与化学相关的技术术语和行话，有助于生成与特定查询相关的上下文相关响应。因此，评估ChatGPT在化学领域生成的内容的准确性和可靠性需要适当的评估方法，以衡量生成内容的质量，如检查其相似性。因此，作者研究的目标是调查ChatGPT在生成与化学相关的内容方面的能力，并检查相似性指数以评估生成响应的质量和准确性。
字符串的模式匹配是NLP领域的基础任务，可以帮助我们在大量的文本内容中快速找到需要的文本信息，比如在文章中搜索关键词的位置和数量。
在上两篇文章里，《这30个CSS选择器，你必需熟记（上）》和 《这30个CSS选择器，你必需熟记（中）》这两篇文章里，我们一起学习了前20个，本篇文章我们一起学习剩下的10个选择器。
最近遇到一个小问题，这里把问题模型简化，记录一下处理方式，也算是一个小纪念。先说一下场景，如下所示：
前两天，因为一个没有经过深思熟虑的建议，让一位粉丝朋友写的一行代码，足足跑了一下午还没跑完，深感内疚；而且发现这个问题在实际的开发中也很容易遇到，且很难发现，今天来反思总结一下；
Grep是一个命令行实用程序，可以使用常见的正则表达式语法搜索和过滤文本。它无处不在，动词“to grep”已经成为“搜索”的同义词。它grep是一个有用的工具，用于在选择的文件中查找所有出现的搜索词，过滤日志文件或流，或作为一部分脚本或命令链。
问题及算法描述 更具体地描述上面的问题：有序列x和y，其中y是包含结构域的序列，x是要从中找到多重匹配的序列。将x分割成一段一段的不交叠的子序列，这些子序列要么不参与和y的联配，要么与y的某一段子序列联配且联配的分值不低于一个阈值T。如果将x的某一子序列的联配分值减去T作为其“标准联配分值”，那么最终目标是找到这些参与联配的x的子序列的“标准联配分值”之和的最大值。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-fgrep.html
部门树节点 平常在做后台管理系统的时候，多多少少都会涉及部门管理，部门有上下级，所以架构会呈现出树形，下图是一个简单的部门节点图： 这个和平时的二叉树很像，如果部门比较多的话，那么这个树就会很复杂。做
获取一系列格式 sheet[‘A1:A5’] sheet[‘A’] sheet[‘A:C’] sheet[5] .rows
时隔一年，用新知识重构一个老库一年前，用 Java 写了一个高可扩展选择按钮库。单个控件实现单选、多选、菜单选，且选择模式可动态扩展。
在我们的实际开发中，一般应用都部署在Linux上，为了后期方便排查bug或者记录代码执行的流程。对于开发者而言，遇到问题经常需要去看log文件（或者使用Kibana这样的工具），这里介绍几个开发常用而又重要的日志查找技巧。
vi是linux中最经典的文本编辑器,vi一共有3种工作模式,分别是命令模式,末行模式,编辑模式.打开文件首先进入的就是命令模式，是使用vi的入口。在命令模式按i进入编辑模式,按esc再退出到命令模式,输入:进入末行模式 vim 是从vi发展出来的文本编辑器, 支持代码补全、编译 及 错误跳转等方便编程的功能提别丰富, 在程序员中被广泛 使用, 被称为编辑器之神!
前几天，有一位用户使用OCR产品识别多栏论文后向我们询问：要怎么解决不合适的断句、分段以及错误阅读顺序的问题？
前两天有个朋友向我求助，她在写毕业论文时，不小心将论文里的中文双引号替换为英文的了，各种原因导致无法回退，8万多字的论文，眼看就要交了，该怎么办？
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。
fgrep命令是用来搜索file参数指定的输入文件（缺省为标准输入）中的匹配模式的行。fgrep命令特别搜索Pattern参数，它们是固定的字符串。如果在File参数中指定一个以上的文件，fgrep命令将显示包含匹配行的文件。
在没有图形界面的环境下, 要编辑文件, vi是最佳选择 每一个使用linux的程序员,都应该或多或少的学习一些vi的常用命令
搜索引擎是人们获取信息的重要途径，其中包含了很多问答型的query。但传统的搜索只能返回TopK的网页，需要用户自己从网页中分析甄别答案，体验较差。原因是传统搜索引擎只是对query和doc做“匹配”，并不是真正细粒度地理解query。智能问答正好可以弥补这个局限，它的优势在于能够更好地分析query，直接返回精准、可靠的答案。
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
据个人的编程经验，相邻的兄弟选择器匹配选择的一般是写在选择器1匹配到的元素1后面的那个元素2，而不是写在元素1前面的元素。可以参考下方的实例代码。
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。
awk： awk -F '：' '{print $1}' 文件名字 =把第一段打印出来， $1 表示第一段，1可以根据需求修改，如果想打印全部出来那么 $1 更改为 $0 即可。 不指定分隔符那么
竖线(|)代表光标的位置；波浪号(~)代表该行没有任何内容。如果没有 ~，也看不到任何内容，那说明这一行肯定是有空白字符（空格、tab 缩进、换行符等）或不可见字符。
jQuery 是一个高效精简并且功能丰富的 JavaScript 工具库。它提供的 API 易于使用且兼容众多浏览器，这让诸如 HTML 文档遍历和操作事件处理动画和 Ajax 操作更加简单。目前超过 90% 的网站都使用了 jQuery 库，jQuery 的宗旨：写的更少，做得更多！
一直憧憬 vim 的全键盘操作, 于是开始折腾将 obsidian 和 vscode 的编辑模式都转到 vim, obsidian 使用自带的 vim 模式加 vimrc 插件, vscode 使用 vim 插件
.bind() 为一个元素绑定一个元素处理程序。 .bind(eventType[,eventData],handler(eventObject)) eventType 一个包含一个或多个DOM事件类型的字符串，或自定义事件的名称。 eventData 一个对象，它包含的数据键值对映射将被传递给事件处理程序。 handler(eventObject) 每当事件
配置 属性 默认 描述 zeppelin.python python 已经安装的Python二进制文件的路径（可以是python2或python3）。如果python不在您的$ PATH中，您可以设
根据文章内容总结摘要。
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。
【新智元导读】昨天，新智元介绍了谷歌的全新搜索工具“Talk to Books”，基于自然语言文本理解，用户能够凭语义而非关键词来实现搜索功能。谷歌搜索的“AI化”令人眼前一亮，谷歌是否即将从当今的搜
python实现word转成自定义格式的excel文档（解决思路和代码）支持按照文件夹去批量处理，也可以单独一个文件进行处理，并且可以自定义标识符。
1. jQuery创建DOM标签 1.1 DOM动态创建标签的方法 DOM时代我们通过document的createElement方法动态创建标签。创建标签后，动态的给他添加属性。例如代码： // 动
| 导语 阅读理解是当前火热的自然语言处理应用方向之一，但在大多数业务场景下都缺少有效的标注数据，这种情况下常常需要借助传统的信息检索方法。本文总结了TREC-9和TREC-10上几个比较经典的基于段落检索的无监督文档型问答系统，并介绍了这类系统的主要框架。 背景 在自动对话机器人或是智能客服中，根据用户问题，从文档中寻找可能的答案是一种很常见的需求。当前有很多基于神经网络的阅读理解模型，但是这些模型都需要大量的标注数据进行训练。在很多业务场景下，却常常难以拿到数量足够的监督数据，有时候甚至没有监督数据。
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。
上一篇文章介绍了，如何利用自有知识库的训练：突破chatGPT的局限性 这一篇文章，将继续探讨这一话题，把里面的一些技术细节展开
化学文献中蕴含着丰富信息，通过“化学文本挖掘技术”提取关键数据，从而构建庞大的数据库，不仅能够为实验化学家提供详尽的物理化学性质和合成路线指引，还能够为计算化学家提供丰富的数据和洞见用于模型构建和预测。然而，由于化学语言的复杂性和论文风格的多样性，从化学文献中提取结构化数据是一项极具挑战性的任务。因此，许多文本挖掘工具应运而生，旨在解决这一棘手难题，助力科学研究迈向新的高峰。然而，这些针对特定数据集和语法规则构建的文本提取模型往往缺乏灵活的迁移能力。近两年，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLMs）风靡全球，引领了人工智能和自然语言处理领域的快速发展。能否利用通用大语言模型强大的文本理解和文字处理能力，从复杂化学文本中灵活准确地提取信息，解放数据标注工人的劳动力，加速领域数据的收集呢？
代码、数据、实验地址：https://worksheets.codalab.org/worksheets/0x9a15a170809f4e2cb7940e1f256dee55/
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【导读】本文将基于作者在中国计算机大会方案宣讲PPT中的内容，给出此次比赛的完整方案，主要从赛题理解、建模核心思路、算法核心思想等角度阐述，同时对相关细节进行了适当的拓展讲解。涉及SIF Sentence Embedding、InferSent、Bi-LSTM和BERT等算法及相关概念。
本文将基于在中国计算机大会方案宣讲PPT中的内容，给出此次比赛的完整方案，主要从赛题理解、建模核心思路、算法核心思想等角度阐述，同时对相关细节进行了适当的拓展讲解。涉及SIF Sentence Embedding、InferSent、Bi-LSTM和BERT等算法及相关概念。
末行命令 主要是针对文件进行操作的：保存、退出、保存&退出、搜索&替换、另存、新建、浏览文件
今日（6月13日），斯坦福NLP团队对外宣称，机器阅读理解数据集SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）完成新一波更新，将由SQuAD 1.1版本迭代至SQuAD 2.0。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、Smith 近日，斯坦福大学、微软联合发表了一篇论文，提出了一种在机器理解（MC）中使用 2-阶段合成网络（SynNet) 进行迁移学习的技术。论文作者之一
在Linux/UNIX系统中，awk是一个功能强大的编辑工具，逐行读取输入文本，并根据指定的匹配模式进行查找，对符合条件的内容进行格式化输出或者过滤处理，可以在无交互的情况下实现相当复杂的文本操作，被广泛应用于Shell脚本，完成各种自动化配置任务。
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