Abstract Syntax Tree抽象语法树（通常被简写成AST）实际上只是一个解析树(parse tree)的一个精简版本。在编译器设计的语境中，"AST" 和 "语法树"(syntax tree)是可以互换的。
STM32的工作电压(VDD )为2.0～3.6V，通过内置的电压调节器提供所需的1.8V电源，当主电源VDD 掉电后，通过VBAT 脚为实时时钟(RTC)和备份寄存器提供电源（下图为STM32F1**系列电源框架图，STM32基本大同小异）。
原文地址点这里！https://towardsdatascience.com/introduction-to-nlp-5bff2b2a7170 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个研究领域，它的主要关注点就是人和计算机之间对于自然语言的理解。NLP的终极目标就是能够让计算机对自然语言的理解能力和人一样。这些研究推动了很多项目，诸如虚拟助手，语音识别，情感分析，自动摘要，机器翻译等等一些内容。在本文中，你将学到自然语言处理的基础内容，探索它的技术，并了解前沿科技深度学习是如何对NLP起到助力作用的。
在车载T-BOX中，MCU和SoC之间必然存在数据通信，本篇博文将分享一种基于SPI方式的通信方案。
句法分析（Syntactic Parsing）是自然语言处理（NLP）中一个关键且不可或缺的任务。如果我们把自然语言看作一个庞大的建筑，那么句法分析就好比这座建筑的蓝图。正是因为有了这份蓝图，人们才能理解语言的结构，从而更准确地进行语义分析、情感分析或者机器翻译等高级任务。
作者 | Dipanjan (DJ) Sarkar 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】在研究和处理自然语言处理的很多问题时，除了关注各种各样基础的数据，高级的深度学习模型、算法外，其实中间还涉及了很多处理技术，比如：词干提取、词形还原、句法分析、语义分析等，虽然不同的语言特征不同，但是这其中大部分步骤都是存在于大多数NLP领域任务中的。今天特别为大家准备了一篇包含NLP重要技术概念学习和实践的文章，希望无论是基础数据、技术理论还是代码实践大家都可
请务必首先检查第1部分，第2 部分和第3部分！
在《Python3 反爬虫原理与绕过实战》[1]一书中给出了“爬虫与反爬虫都是综合技术的应用”、“技术在对抗中进步”这样的观点。随着时间的推移、技术的普及和进步，Web 应用方给爬虫增加了越来越多的限制，其中效果最显著的就是代码混淆。
计算机非常擅长使用结构化数据，例如电子表格和数据库表。但是我们人类通常用文字交流，而不是使用电子表格来交流。这对计算机来说不是一件好事。
我编写了一个名为Rhodiola的工具，该工具可以分析目标数据（例如目标的tweets），并检测其中最常用的主题，以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。这是一个为密码猜测攻击创建新方法的实验性项目。
BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型，它在许多任务检测上表现非常好。如：问答、自然语言推断和释义而且它是开源的。因此在社区中非常流行。
视频-文本检索是视觉语言理解中一项重要但具有挑战性的任务，它旨在学习一个相关的视频和文本实例相互接近的联合嵌入空间。目前的大多数工作都只是基于视频级和文本级的嵌入来衡量视频-文本的相似性。然而，忽略更细粒度或局部信息会导致表示不足的问题。有些工作通过分解句子来利用局部细节，但忽略了相应视频的分解，导致了视频-文本表示的不对称性。
本系列为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。
在本文中，将介绍如何使用最新的AI算法自动生成“对或错”问题，例如您在学校教科书中看到的问题。
BERT 是谷歌近期发布的自然语言处理模型，它在问答系统、自然语言推理和释义检测（paraphrase detection）等任务中取得了突破性的进展。由于 BERT 是公开可用的，它在研究社区中很受欢迎。
软件行业隔一段时间大家就喜欢造一些名词，比如xx化，服务化，动态化，配置化等，你可以头脑风暴下，你可以搞出多少“化”来。比如最近火的都不是数据化，智能化了，而是什么“数智化”了，你说神奇不。
词法、语法解析模块会先介绍一下antlr环境（上）。然后举实际案例说明怎么使用antlr工具、利用antlr生成的Lexer、Parser、TreeParser代码，获取asttree。这些都是hive获取asttree的过程，理解了这些，再理解hive的asttree就很容易了（中）。 最后 详细介绍hive词法、语法解析的源码 以及hive AstTree的使用 （下）
最近，我们为 AutoDev 的 VSCode 版本中重新引入了先前设计的自然语言搜索代码功能。即，你可以使用自然语言提出问题，AutoDev 将搜索代码，并使用现有代码库作为上下文，来辅助你理解现有的代码库。你可以在 VSCode 的应用商店中搜索 AutoDev 或者 GitHub 上下载与安装最新版本。（由于精力所限，加现有的架构设计不够轻量，暂时没有支持 Intellij 平台的计划。）
当前企业环境面临的攻击越来越趋于隐蔽、长期性，为了更好的针对这些攻击进行有效的检测、溯源和响应，企业通常会部署大量的检测设备。安全运营人员需要根据这些检测设备的日志和告警来对攻击事件进行检测与溯源。然而攻击技术的发展通常领先于检测设备检测能力。当新攻击技术或是新漏洞被发现时，通常是以报告的形式公开，针对这些新攻击的检测能力往往很难快速的部署到检测设备中。
【导读】我们从日常每天都会用到的推荐系统到现在研究火热的开放性聊天、对话机器人，越来越多的产品与应用的背后都需要自然语言处理（NLP）和知识图谱的技术。也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢？如果计算机想要更好的理解人类的语言，拥有更好的人机交互体验，都离不开 NLP。那么，计算机到底是如何理解人类语言的？接下来让我们跟着作者 Adam Geitgey ，和他一起体会自然语言处理技术里那些有意思的事情。
授人以鱼不如授人以渔，今天的文章由作者Adam Geitgey授权在人工智能头条翻译发布。不仅给出了具体代码，还一步步详细解析了实现原理和思路。正所谓有了思路，无论是做英语、汉语的语言处理，才算的上有了指导意义。
【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域，从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据，以便计算机理解。本文用通俗易懂的语言深入浅出的介绍了自然语言处理，并用Python实现了几个非常有趣的实例。
当有域名自动跳转（CNAME）到某一个指定 WEB 服务网站（单域名）的需求时，一般是在域名注册商那里添加 CNAME 解析就可以了，但是如果目标站点与多个其他站点服务部署在同一台服务器上，且站点服务是以域名区分（根据不同域名区分不同服务，但公用同一个IP和端口）的情况时，由于 CNAME 解析主要的作用只是映射出 CNAME 的目标域名的 IP 地址，本身不会做域名路由跳转，这样的话就不能正常跳转到指定域名的网站页面了，常见做法是给原域名搭建一个WEB网站服务，然后再通过这个WEB服务专门去做重定向跳转，但是仅仅为了一个页面跳转的功能就再搭建一个web服务的话，就有点太浪费成本了，有没有比较简便的方式呢？实际上我们可以利用免费的Github Pages服务来实现这个需求。
日常编码中，代码的命名是个大的学问。能快速的看懂开源软件的代码结构和意图，也是一项必备的能力。那它们有什么规律呢？
作者：marinewu，腾讯 PCG 客户端开发工程师 There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things. -- Phil Karlton 软件开发中一个著名的反直觉就是“起名儿”，这个看上去很平凡的任务实际上很有难度。身边统计学显示，越是有经验的程序员，越为起名头痛，给小孩起名儿都没这么费劲。 命名的困难可能来自于以下几个方面： 信息压缩：命名的本质是把类/方法的信息提炼成一个或
阿兰·图灵与1950年提出，测试在测试者和被测试者相互隔开的情况下，通过一些简单的装置向被测试者随意提问。通过一些问题之后，若被测试者的答复有超过30%的部分无法让测试者确认出是人还是机器的回答，则此时这台机器通过测试， 且被认为具有人工智能；
在创建网站的时候，相信大家都接触过域名解析这个名词。那么域名解析是什么意思？又有着什么样的作用呢，首先我们要了解域名解析是什么样的作用之前，我们可以根据它们的工作原理来进行分析。域名解析在我们互联网的使用过程中是非常重要的，它能够将我们简化的域名与复杂的IP地址进行连接对应。
我相信有很多朋友，还不太理解域名解析是什么意思，但是或多或少都会对域名和IP地址有所了解。域名解析的存在也自然是与这两样名词有关。可以说，域名解析在我们平时的日常使用互联网的过程中占据了很重要的地位。没有这项功能的话，我们将无法使用域名进行访问IP地址网站。那么如此重要的功能，该如何进行使用呢。
chart 是指一个完整的图表，如折线图，饼图等“基本”图表类型或由基本图表组合而成的“混搭”图表，可能包括坐标轴、图例等
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
上次我们简单介绍了Spacy，学习了它的安装以及实体识别等基本的方法。今天我继续给大家介绍一下它的其他功能如何操作，主要有词性还原，词性标注，名词块识别，依存分析等内容。废话不多说，直接看代码。
1、递归神经网络 在这篇课笔记中，我们会一起学习一种新的模型，这种模型绝对是以前介绍的那种递归神经网络的加强版！递归神经网络(RNNs)十分适用于有层次的、本身就有递归结构的数据集。来，咱们一起看看一个句子，是不是就很符合上面的要求呢？比如这个句子，“三三两两的人静静地走进古老的教堂。”首先，咱们可以把这个句子分成名词短语部分和动词短语部分，“三三两两的人”和“静静地走进古老的教堂。”然后呢，在动词短语里面还包含名词短语部分和动词短语部分对不对？“静静地走进”和“古老的教堂”。也就是说，它是有明显的递归结
语法：格式 语义：规定要完成的功能 同步：操作的顺序 接口：访问服务点SAP，上层使用下层服务的入口 服务：垂直
相比起 Json，XML 是一种相对古老和复杂、但功能更加强大的数据存储/传输格式。也因为其复杂，有一些语法需要记录一下，在使用多种语言进行 XML 操作的时候备查。
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公司经营分析会提到家庭市场的重要性，我就问负责家庭模型的同事：去年做的家庭结构标签用得怎么样？然后同事给我拉出了下面这张表。
自然语言处理(NLP) 是人工智能方向一个非常重要的研究领域。 自然语言处理在很多智能应用中扮演着非常重要的角色，例如：
机器之心专栏 作者：触宝AI实验室Senior Engineer陈崇琛 在本文中，来自触宝科技的工程师介绍了如何在传统的解析算法中用上深度学习的技术。在实践中，深度学习减少了数据工程师大量的编码特征的时间，而且效果比人工提取特征好很多。在解析算法中应用神经网络是一个非常有前景的方向。 解析用户的真实意图 人类语言与计算机语言不同，人类的语言是没有结构的，即使存在一些语法规则，这些规则往往也充满着歧义。在有大量用户输入语料的情况下，我们需要根据用户的输入，分析用户的意图。比如我们想看看一个用户有没有购买某商品
GitHub 宣布，为了把开源软件留给子孙后代，将在 2020 年 2 月 2 日为所有公共存储库生成快照，保存在北极一个地下 250 米的废弃煤矿，快照储存在胶片上，寿命高达 1000 年。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在JAVA开发学习过程当中,总是会接触到很多概念性的名词。特此简单的总结记录一下相关名词对应的概念。
在过去的几年里，我一直从事于各种领域定义语言的设计，包含 unflow、guarding、datum、forming 等。在我刚入门这个领域的时候，我从《领域特定语言》、《编程语言实现模式》 等，一直研究到龙书等。我渐渐掌握了领域特定语言设计的一些技巧，也能快速（相对于过去）设计出一个领域特定语言。
现阶段的开发模式多以前后端分离形式存在，前后端开发人员需要通过大量 API 来进行数据交互，如果在交互过程中前后端人员经常遭遇如下问题：
如果有网站的朋友，我相信都听过cdn加速器这个名词，也知道cdn加速器的一些功能是为了能够让自己的网站流畅和传输速度更快，但是cdn加速器的原理是什么？他工作的时候是什么样的状态？他是怎样做到把这些不同的用户串联起来的？确实，很多朋友不知道的。那么，cdn加速怎么解析它的原理又是什么？接下来就为大家一一进行分析。
前言 在使用mysql的时候,为了查询速度,我们都会使用索引这个东西 现在问题来了,索引对 like "%xx%" 是不生效的,这就意味着无法快速的模糊匹配查询数据,那么有什么办法解决这个问题吗?
当下的互联网产品中 CDN 几乎已经成了标配，使用 CDN 能够加速网站资源的下载，能够避免浏览器对请求并发的限制。 那么它为什么能够实现加速资源下载呢？
DNS（Domain Name System）域名系统，也就是把某个网址解析成 ip 的服务，对于私有云的方案，有可能会自建 DNS 服务器，这样可以让所有的配置文件都以域名的形式存在，自动化部署的时候就不需要因为 ip 不同而改动太多的环境变量，是不是很方便？
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