以PLSA和LDA为代表的文本语言模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。这类语言模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型，然后 利用观察到的语料数据对模型参数做估计。有了语言模型和相应的模型参数，我们可以有很多重要的应用，比如文本特征降维、文本主题分析等等。本文主要介绍文 本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。 1、最大似然估计ML
NTC负温度系数热敏电阻工作原理
NTC是Negative Temperature Coefficient 的缩写，意思是负的温度系数，泛指负温度系数很大的半导体材料或元器件，所谓NTC热敏电阻器就是负温度系数热敏电阻器。它是以锰、钴、镍和铜等
金属氧化物为主要材料， 采用陶瓷工艺制造而成的。这些金属氧化物材料都具有
半导体性质，因为在导电方式上完全类似锗、硅等半导体材料。
编辑: ShuYini 时间: 2020-07-24Paper: https://arxiv.org/pdf/1611.01603v6.pdfCode: https://github.com/allenai/bi-att-flow **论文简述：**机器理解(Machine comprehension, MC)主要用于回答关于给定上下文段落的查询，它需要对上下文和查询之间的复杂交互进行建模。最
1，语音认别技术发展过程 语音识别技术是指机器自动将人的语音的内容转成文字，又称 Automatic Speech Recognition，即ASR技术。语音识别是一门交叉的、非常复杂的学科，需要具备生理学、声学、信号处理、计算机科学、模式识别、语言学、心理学等相关学科的知识。 语音识别的研究是个漫长而且艰难的过程，它的发展可以追溯到20世纪50年代，1952年贝尔实验室首次实现Audrey英
本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 —— 文本语义匹配，并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE-Gram 搭建效果优异的语义匹配模型，来判断 2 段文本语义是否相同。1. 背景介绍文本语义匹配任务，简单来说就是给定两段文本，让模型来判断两段文本是不是语义相似。在本案例中以权威的语义匹配数据集 LCQMC 为例，LCQMC 数据集是基于百度知道相似问题推荐构造的通问
1. 我们不禁要问，什么是"服务集群"？什么是"企业级开发"？ 既然说了EJB 是为了"服务集群"和"企业级开发"，那么，总得说说什么是所谓的"服务 集群"和"企业级开发"吧！ 这个问题其实挺关键的，因为J2EE 中并没有说明白，也没有具体的指标或者事例告诉 广大程序员什么时候用EJB 什么时候不用。于是大家都产生一些联想，认为EJB"分布式运 算"指得是"负载均
BERT 在问答系统中的表现达到人类水平意味着什么？BERT 是否有史以来最好的搜索引擎，可以找到任何我们抛出的问题的答案?在本文第一部分，我会解释 BERT 用于 QA 的真正含义，并展示一些细节.第二部分包含了示例代码，我们下载一个已经在问答系统中微调好的模型，在我们的文本中测试在文本分类中，你会想在自己的数据集对BERT进行微调。但是对问答系统，可能会觉得使用已经在SQuAD benchma
视觉语言模型（Visual Language Models）是可以同时从图像和文本中学习以处理许多任务的模型，从视觉问答到图像字幕。在这篇文章中，我们将介绍视觉语言模型的主要组成部分：概述，了解它们的工作原理，弄清楚如何找到合适的模型，如何使用它们进行推理以及如何使用新版 trl 轻松微调它们！1、什么是视觉语言模型？视觉语言模型被广泛定义为可以从图像和文本中学习的多模态模型。
实验一 Matlab语音处理基本指令
1.实验目的1.学习与掌握如何使用Matlab对语音信号进行数字信号处理和分析。2.掌握Matlab语音处理的基本指令。2.实验设备及软件应用软件Matlab2018a3.实验原理（1）语音信号的采集采样定理,在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率大于信号中最高频率的2倍时，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中
I. 正则表达式（regular expression）正则表达式是专门处理文本字符串的正式语言（这个是基础中的基础，就不再详细叙述，不了解的可以看这里）。[]: 分割符，匹配任何在中括号里面的字符。比如[Ww]匹配大小写W；[0-9]匹配所有数字^(在字符前): 负选择，匹配除括号以外的字符。比如[^A-W]匹配所有非大写字符；[^e^]匹配所有e和^以外的字符|：或者。比如a|b|c等价于[a
PADS9.5入门基础知识在正式进行进行PCB设计之前，必须提前做好PADS的相关参数设置。相关参数设置主要包括：1.颜色显示2.原点3.板层参数4.过孔设置5.设计规则1.颜色设置颜色设置可以对PCB进行直观的观察，保证设计可读性。需要注意的是层对象有几个特殊的层数。1.1 solder mask top/bottom（阻焊层）阻焊层，定义了PCB板顶层/底层不可焊区域，以保护铜箔不被氧化等机械
语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元，你就可以买到一个Amazon Echo Dot，这是一个可以让你订外卖、收听天气预报、甚至是买垃圾袋的魔术盒，而这一切你只需要大声说出：Aleax，给我订一个pizza！Echo Dot 在2015年的圣诞假期一经推出就大受欢迎，在亚马逊上面立刻售罄。但其实语音识别已经存在很多年
鱼我所欲也，熊掌亦我所欲也。 痛点我之前用 BERT ，就没有痛快过。最初，是 Google 发布的原始 Tensorflow 代码，一堆堆参数，一行行代码，扑面而来。让人看着，就眼晕。后来，Google 把 BERT 在 Tensorflow Hub 上面打了个包。还是需要很多行代码，许多参数设置，才能让它学习你自己提供的数据。不过我还是很兴奋地帮你重构代码，搞了个十行代码可执行版本。
乾明量子位 报道 | 今天(2月11日)，微软发布史上最大语言模型，名为Turing-NLG。170亿参数量，是此前最大的语言模型英伟达“威震天”（Megatron）的两倍，是OpenAI模型GPT-2的10多倍。“随着更大的自然语言模型导致更好结果的趋势，微软引入了Turing-NLG，”微软在研究博客中写道。“它在各种语言建模基准方面的表现超过了最先进的水平，并且在许多实际任务的应用上，比如回
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、相关理论基础 二、实验数据集准备 三、基于生成对抗网络的图像超分辨率重建 实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑
1. 概述
1.1 节点信息
2. 节点准备
3. 部署NTP服务器
4. 部署LDAP服务器
5. 部署Munge认证服务
6. 部署Mysql数据库服务
7. 部署slurm
7.1 创建slurm用户
7.2 挂载全局文件系统
7.3 slurm下载
7.4 编译安装
8. slurm配置
8.1 配置sl
paddleocr部署训练全流程1.GPU及环境配置GPU：GTX1050TI环境：win11+anacondapaddleocr版本：PaddleOCR-release-2.42.paddle安装2.1快速开始安装方法（为后续使用标注工具做准备）能够快速的使用paddleocr创建conda虚拟环境conda create -n paddle_quickstart python=3.8接下来按照
当代自然语言处理都是基于统计的，统计自然需要很多样本，因此语料和词汇资源是必不可少的，本节介绍语料和词汇资源的重要性和获取方式NLTK语料库NLTK包含多种语料库，举一个例子：Gutenberg语料库，执行：nltk.corpus.gutenberg.fileids()返回Gutenberg语料库的文件标识符[u'austen-emma.txt', u'austen-persuasion.txt'
我与计算机之间的故♂事rush！！！异常捕获补充(了解)try:
被监测的代码
except 错误类型 as e:
...
else:
被监测的代码不报错的时候执行
finally:
无论是否报错最终都会执行
# 断言(了解)
name = 'jason'
assert isinstance(name,str)
# 主动报异常
raise 错误类型for
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。随着深度学习在图像识别、语音识别领域的大放异彩，人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。自然语言处理作为人工智能领域的认知智能，成为目前大家关注的焦点。目录基本概念研究的基本问题研究的主要内容面临的困难发展趋势一、 基本概念自然语言处理既是一
文章结构 0.什么是“应用程序的安全”？许多攻击并不直接利用操作系统内核的弱点，而是攻击不安全的程序。这些程序甚至是非内核的操作系统程序 (如更改密码程序)，它的运行权限要高于普通用户的权限。因此，要保护这些应用程序免受特权提升的攻击。 1. 编译与链接编译：将源程序转换成处理器能执行的机器代码指令的过程。使用静态链接和动态链接都能对程序进行编译。静态链接：程序执行期间所需的所
在实际的生产环境中, SAP HANA的分布式系统很常见, 因为随着数据量的扩充, 通常单机SAP HANA往往内存会越来越吃紧,所以有必要搭建分布式系统, 从而分散查询压力, 保持SAP HANA的高速性. 在另一方面, 在实际生产环境, 为了防止单机故障, 通常也会做HA, 以便当某个结点主机宕机之后系统能够保持稳定.以上便上SAP HANA分布式系统及高可用性的实际需要, 但是受限于测试条件
又到月底了，对于财务人员小张来说，每个月末都是他最忙的时刻。 整个集团有大大小小有数十个业务主体，每个主体都拥有上千上万名员工，小张和其他财务人员需要向各地的税务系统中填报所有员工的个人所得税。 但这次，公司 IT 给他带来了新帮手——RPA 机器人。 这个机器人可以帮助财务人员每月自动向各地税务系统中填报多个业务主体所有员工的个人所得税，大大减少了月底集中填报时数个
Machine Learning Lab由于算法工程师这个岗位根据不同的业务场景和应用方向，各自的工作差异相对较大。所以很难有一个一概而论的算法工程师技术栈。比如说做图像方向的有机器视觉算法岗、做文本方向的有自然语言处理算法岗、做语音的又有语音识别算法岗。本文仅对算法工程师常用的、基础的、必备的研发技能进行梳理。也就是说，不论你是做哪个业务场景下的算法工作，这些基础研发技能都是必知必会的。这组技能
1 应用场景学习工作中，我们有时需要获取现实中的商铺、小区、饭店等地理数据，并整理到EXCEL表格中。传统方法需要外采或通过一些专业地图网站去搜索和复制粘贴想要的数据，操作起来很不方便。为此，笔者研发了一款软件，能够将地图集成到EXCEL软件中，提供地图搜索、选择及复制结果功能，能够快速的将想要的地理数据复制到表格中。本文适合以下需求的用户：1、获取地图中POI数据至EXCEL表格（属性包括名称、
引言 本次的两篇文章主要和Attention相关。第一篇是FaceBook AI团队基于Transformer提出的一种自适应注意力跨度算法，该算法在Transform的时候能够显著的扩展上下文的跨度。第二篇提出了一种新的Tree Transformer模型，该模型只需通过注意力机制进行递归遍历，就可以捕获用于选区树的短语语法，以及用于依赖树的单词依赖性。First Bl
Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单，为了满足Twitter每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，这些id还需要一些大致的顺序（方便客户端排序），并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同。Snowflake算法核心时间戳，工作机器id，序列号组合在一起。 默认情况下41bit的时间戳可以支持该算法使用到2082年，10bit的
BERT模型(BidirectionalEncoder Representations from Transformer)是2018年google 提出来的预训练(pre-train)的语言模型（通过无监督的学习掌握了很多自然语言的一些语法或者语义知识，之后在做下游的nlp任务时就会显得比较容易）。它的目标是利用
1.查询目录中内容 lsls 【选项]】【文件或目录】 选项： -a 显示所有文件，包括隐藏文件 -l 显示详细
Win7一问一答 如何在Win7中打开摄像头 问题描述：以前在XP的时候，可以直接在“我的电脑”里打开摄像头，但是到了Win7里好像没有了。有什么办法，在Win7中直接打开摄像头呢？ 问题分析：在Win7中，也有办法像XP一样直接打开摄像头的，只不过，那个程序被隐藏了，要把他找出来才行。 解决方法：把amcap.exe文件复制到Network Shortcuts 文件夹中。 第一步，先