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By 超神经内容提要：来自最强科研寺庙龙泉寺的贤超法师，近年来一直在研究人工智能与文献古籍的融合，目前，他已带领的《大藏经》团队实现 AI 自动标点、文白翻译、古籍文字识别等技术实践。关...
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- HyperAI超神经
- 2021年01月13日
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前言Flutter 近两年崛起的非常迅猛，正在成为移动开发中不的不重视的一股力量。如果你是一个有追求IOS或者Android程序员，我想你有必要尝试一下。本人是从事Android开发也有几年了，前段时间公司引入了Flutter技术，所以有幸尝试了一下，准备从我的切身体验总结一下快速掌握Flutter开发的一些技巧。思维转变因为Flutter的定位其实是一套跨平台的UI工具箱，下面是官方定义：Flutter is Google’s UI toolkit for building beautiful
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- ShuSheng007
- 2021年01月18日
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取个好名字不管是包名，类名还是函数方法和变量，不要随意命名，像什么 foo, bar, a,b,c 这种没有任何意义的名字会污染你的整个代码先构思再写代码拿到一个需求最开始是分析需求，拆解问题，将大问题拆解为更小问题，思路清晰了代码写起来才快。能用Google就不用百度百度搜出来的东西一是广告太多，难以辨识，二是质量太差，容易被带偏。写注释“最好的注释就是代码本身”，这句话不是你不写注释的借口，相信我你的代码时间久了自己都不知道什么意思。必要的地方加上注释不仅方便别人理解你的代码，也方便自己。
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- liu志军
- 2021年01月15日
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反思 系列博客是我的一种新学习方式的尝试，该系列起源和目录请参考 这里 。背景诸如EventBus\RxBus\LiveDataBus的事件总线库在业内正遭滥用。诚然，事件总线看起来 小而美 ，但随着业务复杂度上升，事件的发送和订阅到处分布，这个优势反而成为了负担，因此，笔者不建议在任何量级的项目中使用事件总线库。更多原因读者可参考 这篇文章 。更合理的方案是什么呢？在量级较小的项目中，开发者应该通过 依赖注入 将Callback进行不同层级的依次传递，以保证 层级间的依赖关系足够清晰。而对于.
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- 却把清梅嗅
- 2021年01月16日
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文章目录前言背景问题追踪排查分析排查一：JN服务本身问题排查二：NN 服务问题排查三：JN机器硬件层面问题推论四：JN受所在机器其它服务的影响总结前言众所周知，在HDFS集群中，NameNode服务是其中的核心服务。NameNode的性能处理效率的高低直接影响着其对外提供的服务能力。鉴于过往笔者已经写过诸多NameNode优化系列的文章，本文笔者来聊聊另外与NameNode相关的服务JournalNode（简称JN）服务。JournalNode是在HDFS HA模式下用来做共享editlog的存储的。
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- Android路上的人
- 2021年01月17日
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来自『央视新闻』 编辑 / 昱良9月18日，华为发布全球最快AI训练集群——Atlas 900。这款AI产品，取名自古希腊神话中的擎天巨神。它有什么特别之处？真能“擎天”...
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- 机器学习算法与Python学习-公众号
- 2019年09月20日
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文章目录一、互联网快讯二、程序员专属三、Github 每日精选四、CSDN 社区优质博文精选一、互联网快讯1、抖音将替代拼多多，成为 2021 年春晚独家红包互动伙伴据了解，1 月 16 日，字节跳动招聘官网上，已增加 57 个 「春节专项」 招聘职位，包括 56 个研发岗位和 1 个产品经理岗。此外，一名了解字节跳动相关业务的人士透露，抖音正在复盘 CDN（内容分发网络）系统。他还表示，春晚红包活动带来的高并发流量，对云计算、存储等基础架构是一次不小的挑战。2、原锤子团队被合并：不再研发坚果手.
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- 极客日报
- 2021年01月18日
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【CSDN 编者按】前一阵闹得沸沸扬扬的 GitHub 解雇犹太员工的事件终于落幕，GitHub 昨日承认错误并公开道歉，期间到底发生了什么呢？整理 | 郑丽媛出品 | CSDN（ID：CSDNnews）前几天，GitHub 引起了一场不小的争议：外媒报道称，一位犹太员工因 1 月 6 日在 Slack 会话消息中发表了“警惕纳粹”的言论，遭到了 GitHub 的解雇，理由是“行为模式不当”。事发后，众多 GitHub 员工联名上诉，要求得知其背后的真实原因。终于，1 月 17 日，GitHub.
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- CSDN资讯
- 2021年01月18日
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作者：HelloGitHub-小鱼干Twitter 有位程序员总结了本周的 GitHub 中文程序员的看点：国内程序员日常——考公务员、996、抢茅台、刷算法、整健康码。在本期热点速览里，小鱼干收录了考公务员的项目 coder2gwy，它有多受国内程序员欢迎呢？一周 star 获得 8k+，上一次遇到一周获得近万 star 的项目还是图片处理项目 Depix，它的神奇之处在于还原马赛克密码。而 coder2gwy 的神奇之处在于充分体现了国内程序员对 996 的“厌恶”，以及对自己私人时间的极度渴望。当.
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- 削微寒
- 2021年01月19日
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"努力做一个积极向上乐观开朗的人"重庆跨年之夜元旦跨年已过，是时候回顾下这一年的工作和生活，看看自己又成长了多少。再立一下 2021 年的 flag，争取在 35 岁之前实现自己财务自由的梦想。工作入职今年来到蚂蚁工作，职业生涯进入到一个全新的阶段，阔别杭州多年之后又回到了这里。依扬 | 取自木易楊谐音来了之后直接就感受到了全方位的压力，这和来之前所设想到的还是有些不同。在之前要么只需要专心的写业务，要么专心的写技术，相对来说比较轻松自在。在这里感受到的是对能力全方位
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- 木易杨说
- 2021年01月19日
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本文将会分享近期发布的七大GitHub机器学习项目。这些项目广泛覆盖了机器学习的各个领域，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉、大数据等。最顶尖的Github机器学习项...
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- 机器学习算法与Python学习-公众号
- 2019年09月20日
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经常是某司线上又出bug了，然后是给公司造成多少损失，追根究底总是可以找到一些原因，诸如：写代码逻辑考虑不全面，或者代码有硬伤，也有测试不充分，甚至不测试都有，也有是运维的问题等等。我对测试部专业，测试是否可以发现所有问题我不好说，但是可以肯定的是从很多大厂出过的问题来看，测试只能减少问题，不能彻底规避问题。可能你会说需要监控等手段并用，那是必须的，但是首先还是需要把代码写好。作为开发人员需要有些追求，写出高阶一点的代码，不然只是这次发现问题，但是一些不好的习惯或者代码水平不提高还是会出错。
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- 21aspnet
- 前天
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Pillow 库是python中处理图片最常用的库，我们用 Pillow 来实现一个图片裁剪的功能。先安装pillow库pip install pillow我们要实现的效果如下，随便找一张图，裁剪后的效果图首先通过open方法打开图片，得到一个Image对象from PIL import Imageimport requestsim = Image.open("test.jpg")也可以使用使用网络上的图片URL链接from PIL import Imageimport reque
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- liu志军
- 2021年01月16日
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本文将介绍由腾讯与欧洲顶级农业大学 WUR（荷兰瓦赫宁根大学）共同举办的第二届“国际智慧温室种植大赛”预赛情况。9月20日，腾讯与欧洲顶级农业大学 WUR（荷兰瓦赫宁根大...
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- 腾讯技术工程
- 2019年09月20日
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例题：请补充函数,该函数的功能是求一维数组a[N]的平均值,并对所得结果进行四舍五入保留两位小数。例如,当a[10]={ 23.1,12.3,5.3,56.4,10.0,13.7,24.5,42,1.2,9.9}时,输出结果为:average=19.840000。请勿改动主函数main与其它函数中的任何内容，仅在fun函数的横线上填写所需的若干表达式或语句。代码如下：#include<stdio.h>#include<conio.h>double fun(double a
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- 朽木自雕i
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| 快讯根据《晚点 LatePost》的独家消息，1 月 20 日，滴滴内部发公告称将成立技术委员会，CTO 张博担任技术委员会主席，橙心优选 CTO 赖春波、国际化 CTO 卜峥担任副主席。技术委员会将在稳定性保障和中后台降本增效进行持续投入。公告同时显示，高级副总裁章文嵩将于近期离职。他负责的基础平台工作，将由智能中台负责人杨毅接任；滴滴云将并入企业服务事业群，由蔡晓鸥负责。离职之后，章文蒿仍将继续担任滴滴技术委员会名誉主席。章文嵩于 2016 年从阿里云离职加入滴滴，曾负责基础平台、智慧交通、
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- 极客日报
- 昨天
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马斯克抱怨 GPT-3 不够 Open，开源的语言模型库来了你要不要学？一个名叫 EleutherAI 的团队开源了语言模型代码库 GPT-neo，其模型利用 mesh-tensorflow 库扩展到完整的 GPT-3 尺寸，官方预计可能会更大，不过该模型的名字还没完全确定，或许叫 GPT-HAHAHA 也说不好。有网友甚至说，它可以改名字叫做 realOpenAI，顺便还 Cue 了一下马斯克。作者 | 八宝粥出品 | CSDN(id：CSDNnews)这里还包括替代模型体系结构和线性注意实
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- 开源精选
- 昨天
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本文由『机器之心』授权转载参编辑 / 昱良链接：https://arxiv.org/pdf/1908.08847.pdf时尚电子商务平台通过搜索和个性化来简化服装购买。可...
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- 机器学习算法与Python学习-公众号
- 2019年09月19日
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你好呀，我是灰小猿，一个超会写bug的程序猿！欢迎大家关注我的专栏“每日蓝桥”，该专栏的主要作用是和大家分享近几年蓝桥杯省赛及决赛等真题，解析其中存在的算法思想、数据结构等内容，帮助大家学习到更多的知识和技术！标题：世纪末的星期曾有邪教称1999年的12月31日是世界末日，当然该谣言已经不攻自破，还有人称今后的某个世纪末的12月31日，如果是星期一则会...有趣的是，任何一个世纪末的年份的12月31日都不可能是星期一！！于是，“谣言制造商”又改为星期日，1999年的12月31日
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- 灰小猿
- 昨天
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与传统的文本摘要任务相比，商品摘要任务更具挑战性。一方面，商品给顾客的第一印象来自该商品的外观，这对顾客的购买决策有着至关重要的影响。因此，商品摘要系统必须能够充分挖掘商品视觉信息，反映商品的外观特色。另一方面，不同的产品有不同的卖点。例如，紧凑型冰箱的优点是节省空间，而环保型冰箱的优点是节能。因此，商品摘要应该反映商品最独特的方面，从而最大限度地促成消费者的购买。
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170亿参数加持，微软发布史上最大Transformer模型
BERT和GPT-2之类的深度学习语言模型（language model, LM）有数十亿的参数，互联网上几乎所有的文本都已经参与了该模型的训练，它们提升了几乎所有自然语言处理（NLP）任务的技术水平，包括问题解答、对话机器人和文档理解等。
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围绕语音语言，微信AI首席科学家牛成公布了最新开放方案，并重磅宣布全面开放各层次 NLP 能力。具体说来，微信 AI 迈出了“三大步”：以硬件合作为核心的智言小微硬件开放平台 2.0 正式亮相；公开以对话开放能力为核心的微信对话开放平台；全面开放以自然语言处理能力为核心的 NLP 基础技术平台。
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对自然语音处理（NLP）领域而言，2019年是令人印象深刻的一年，本文将回顾2019年NLP和机器学习领域的重要事件。内容 主要集中于 NLP 领域，但也会包括一些与 AI 有关的有趣故事，包括新发布模型、工程成果、年度报告以及学习资源等。
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一般来说，基于树形结构的模型在Kaggle竞赛中是表现最好的，而其它的模型可以用于融合模型。对于计算机视觉领域的挑战，CNNs (Convolutional Neural Network, 卷积神经网络)是最适合不过的。而对于NLP（Natural Language Processing，自然语言处理），LSTMs或GRUs是最好的选择。下面是一个不完全模型细目清单，同时列出了每个模型的一些优缺点。
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要搞清楚自然语言理解难在哪儿，先看自然语言理解任务的本质是什么。作为人工智能关注的三大信息类型（语音、视觉、语言）之一，自然语言文本是典型的无结构数据，由语言符号（如汉字）序列构成。要实现对自然语言的表意的理解，需要建立对该无结构文本背后的语义结构的预测。
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BERT之后，新的预训练语言模型XLnet、RoBERTa、ERNIE不断推出，这次，华为诺亚方舟实验室开源了基于BERT的中文预训练语言模型NEZHA（哪吒），寓意模型能像哪吒那样三头六臂、大力出奇迹，可以处理很多不同的自然语言任务。
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12月10日，百度ERNIE在自然语言处理领域权威数据集GLUE中登顶榜首，以9个任务平均得分首次突破90大关刷新该榜单历史，其表现超越微软MT-DNN-SMART, 谷歌T5、ALBERT等一众顶级预训练模型。
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清华大学教授、智源首席科学家孙茂松，畅谈当前人工智能技术与产业应用发展现状和存在的问题，包括自然语言处理研究面临的瓶颈、神经网络黑箱、常识、大数据与知识等，并提出了他对于改进 AI 实用性的看法和建议。本文将提炼孙茂松教授在访谈中表达的主要观点，供读者交流。
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2019 年 10 月 31日，在北京举行的智源大会上，清华大学教授、智源首席科学家孙茂松接受了媒体采访，畅谈当前人工智能技术与产业应用发展现状和存在的问题，包括自然语言处理研究面临的瓶颈、神经网络黑箱、常识、大数据与知识等，并提出了他对于改进 AI 实用性的看法和建议。本文将提炼孙茂松教授在访谈中表达的主要观点，供读者交流。
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10月，Google 在《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》这篇论文中提出了一个最新的预训练模型 T5（Text-To-Text Transfer Transformer），其参数量达到了 110 亿，完爆 Bert Large 模型，且在多项 NLP 任务中达到 SOTA 性能。有人说，这是一种将探索迁移学习能力边界的模型，它的意义究竟是什么？潜力还有多大？
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最近，一个名字相当接地气的“狗屁不通”文章生成器（BullshitGenerator）火了，截至目前 GitHub 上 Star 数已超过 3200，还上了微博热搜。这个神器可以生成各种各样奇葩文章，比如领导专用“彩虹屁”万字长文。只有你想不到，没有这个神器写不成的文章。但是，生成的文章确实也是“狗屁不通”。这次我们就来解读一下，这个生成器是怎么运行的，以此为例，延展探讨一下文本生成未来还有哪些改进的方向。
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最近，深度学习在自然语言处理领域（NLP）取得了很大的进步。随着诸如 Attention 和 Transformers 之类新发明的出现，BERT 和 XLNet 一次次取得进步，使得文本情感识别之类的等任务变得更加容易。本文将介绍一种新的方法，该方法使用图模型在对话中进行情感识别。
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京东集团副总裁兼人工智能事业部总裁、智源-京东联合实验室主任周伯文，斯坦福人工智能实验室负责人（SAIL）Christopher Manning，以《Next NLP Frontier After Deep Learning: A Conversation about Conversation and Beyond》为题，从语义、语境和知识，当前NLP的典型技术或应用以及以任务为导向的多轮和多模态对话三大部分出发，对下一个自然语言处理最前沿的课题展开尖峰对话。
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“劣币驱逐良币”的现象在很多领域都存在，包括自然语言研究领域。很多研究人员为了更容易让研究成果成功发表或获得奖项，往往会选择使用更容易走捷径的训练数据集，尽管这些数据集并不一定是最好和最合适的。本文中，阿伯丁大学计算机科学系教授和 Arria NLG 首席科学家 Ehud Reiter 就以自己的亲身经历为例，讨论了他对于这个话题的看法。
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刘群：华为诺亚方舟NLP预训练模型工作的研究与应用 | AI ProCon 2019
预训练语言模型对自然语言处理领域产生了非常大的影响，在近期由CSDN主办的 AI ProCon 2019 上，自然语言处理技术专题邀请到了华为诺亚方舟实验首席科学家刘群分享了华为诺亚方舟实验室在预训练语言模型研究与应用。他从以下三个方面介绍了他们的工作：一是刚发布的中文预训练语言模型——哪吒；二是实体增强预训练语言模型——ERINE；三是预训练语言模型——乐府。
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这是自然语言处理业界中长久以来悬而未决的一个命题——如何合理地表示语言的内在意义？对大规模语料的暴力拟合是不是真的能让模型理解语言的语义呢？
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自然语言处理的发展进化带来了新的热潮与研究问题，研究者们在许多不同的任务中推动机器推理（Machine Reasoning）能力的提升。基于一系列领先的科研成果，微软亚洲研究院自然语言计算组将陆续推出一组文章，介绍机器推理在常识问答、事实检测、自然语言推理、视觉常识推理、视觉问答、文档级问答、多轮语义分析和问答等任务上的最新方法和进展。
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在之前写过的《NLP的游戏规则从此改写？从word2vec, ELMo到BERT》一文中，介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径。而在BERT出现之后的这大半年的时间里，模型预训练的方法又被Google、Facebook、微软、百度、OpenAI等极少数几个玩得起游戏的核心玩家反复迭代了若干版，一次次的刷新我们这些吃瓜群众的案板上的瓜。
活动
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2021.03.31
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2020.12.25
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2020.10.24
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2020.06.02
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2020.06.12
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2020.07.04
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