当你寻找一张几年前某次野餐拍摄的照片时，你肯定不记得相机设置的文件名是“2017-07-0412.37.54.jpg”。
直到一个文明在包括数学、统计学和语言学在内的几个学科中达到足够复杂的学术水平，密码分析才能被发明出来。
对于那些不知道的人来说，《炉石传说》是一款策略纸牌游戏，其目标是创建一个包含30张纸牌的卡组并与对手对抗，将对手降至0命值的玩家将首先获胜。在竞技场游戏模式中，玩家一次抽30张牌，每次在3张牌中选择。
对于 ES，当我们了解了 mapping 和 analysis 的相关内容之后，使用者更关心的问题往往是如何构建查询语句从而搜索到自己想要的数据。因此，本文将会介绍 Query DSL 的相关内容。
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。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，它允许你在几乎实时的情况下快速存储、搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎/技术，为企业级搜索应用程序和大数据分析提供支持。在本文中，我们将深入探讨Elasticsearch的核心技术和功能，包括其架构、数据存储、查询和分析、以及如何实现高可用性和扩展性。
在快速发展的自然语言处理领域，Transformers 已经成为主导模型，在广泛的序列建模任务中表现出卓越的性能，包括词性标记、命名实体识别和分块。在Transformers之前，条件随机场(CRFs)是序列建模的首选工具，特别是线性链CRFs，它将序列建模为有向图，而CRFs更普遍地可以用于任意图。
1. Hub架构。一个中心的kafka集群做中央调度，对应多个本地的kafka集群。
参考资料：https://help.salesforce.com/articleView?id=managing_duplicates_overview.htm Salesforce 很重要的一个平台
选自arXiv 作者：虞立成 等 机器之心编译 参与：程耀彤、路雪 北卡教堂山分校 (UNC) 虞立成等人近日发表的 CVPR 2018 论文提出了模块化注意力模型 MAttNet，将 Referring Expression（指示表达）分解为三个模块：主语、位置和关系，并基于句子和图片的联合注意力解析，解决基于指示表达的目标定位问题。实验表明 MAttNet 在基于自然语句的目标检测和分割两种任务上都大幅优于前文的方法。该论文已被 CVPR 2018 录取，并提供了代码以及 demo。 代码链接：http
物体姿态估计在许多现实世界应用中起到至关重要的作用，例如具身智能、机器人灵巧操作和增强现实等。
语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。
语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。因而，让聊天机器人完美回复问题，是语义匹配的关键目标。作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队，百度在NLP领域积极创新、锐意进取，在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上，提出了效果最优的深度注意力匹配神经网络DAM，并开源了基于PaddlePaddle的模型实现。本文对该模型的相关原理和应用加以介绍。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
本篇作为scala快速入门系列的第二十九篇博客，为大家带来的是关于模式匹配的内容。
比如要求身高最低160，但是159也不会就完全被砍掉。只是会降低最终的匹配分数而已。
我们知道kafka的主题中数据数据是按照分区的概念来的，一个主题可能分配了多个分区，每个分区配置了复制系数，为了可用性，在多个broker中进行复制，一个分区在多个broker中选举出一个副本首领，消费者只访问这个分区副本首领，这些在本章节不重要，本章节阐述一个消费者如何选定一个主题中多个分区中的一个分区，和kafka的分区分配策略核心源码解析。
今年，我们见识了许多令人眼花缭乱的机器学习的应用成果。其中OpenAI训练的GPT-2模型就展示出了惊艳的能力，它能够撰写出连贯而富有激情的论文，比当下其他所有的语言模型写的都好。
生信技能树公众号之前已经介绍了很多有关细胞注释的工具或软件了，如：ToppCell Atlas:单细胞分析中针对细胞类型的富集分析，但是其中很多都是偏向于对人来源的细胞进行注释。然而，对于搞基础研究的科研工作者来说，小鼠是进行功能机制研究中最常用的动物模型。因此，在单细胞测序产生的数据中，除了最多的人来源的研究外，紧接着就是小鼠的数据了。那么分析小鼠的单细胞数据时会有一个巨大的挑战，就是如何准确的对小鼠各种细胞类型进行命名。
如何把一个字符串的特征或规则告诉给计算机，让计算机知道你要描述的东西。被称为正则。
几十年来，统计机器翻译在翻译模型中一直占主导地位 [9]，直到神经机器翻译（NMT）出现。NMT 是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个大型神经网络，该网络读取输入文本并输出译文 [1]。
题记 Elasticsearch当清理缓存（ echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches ）的时候，出现 如下集群健康值：red，红色预警状态，同时部分分片都成为灰色。
前置知识：原创 Seurat 包图文详解 | 单细胞转录组(scRNA-seq)分析02
Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。同一个Operator操作符，并行执行和串性执行相比，在成本优化器CBO看来，并行执行的成本更低。
1、有一只免子要下台阶，每步只能下2阶台阶或3阶台阶，现在有一段楼梯，台阶数未知，请写一段代码能算出来他最少需要几步能下完所有的楼梯。（如果无论下多少次都无法下来请返回-1） n表示台阶数
文章：Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
文本数据需要特殊处理，然后才能开始将其用于预测建模。
Elasticsearch（后文简称 ES）的基础是 Lucene，所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中，具体的路径可在ES 的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置，如下：
AI科技大本营按：目前的NLP领域有一个问题：即使是再厉害的算法也只能针对特定的任务，比如适用于机器翻译的模型不一定可以拿来做情感分析或摘要。
3）、红色——部分主分片不可用。（此时执行查询部分数据仍然可以查到，遇到这种情况，还是赶快解决比较好）
众所周知，Apache Kafka是基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统（当然，目前Kafka定位于an open-source distributed event streaming platform），由Scala和Java编写。
翻译 | 于之涵 编辑 | Leo 出品 | 人工智能头条 （公众号ID：AI_Thinker） 人工智能头条按：目前的NLP领域有一个问题：即使是再厉害的算法也只能针对特定的任务，比如适用于机器翻译的模型不一定可以拿来做情感分析或摘要。 然而近日，Salesforce发布了一项新的研究成果：decaNLP——一个可以同时处理机器翻译、问答、摘要、文本分类、情感分析等十项自然语言任务的通用模型。 Salesforce的首席科学家RichardSocher在接受外媒采访时表示：我们的decaNLP就好比NL
翻译：于之涵 编辑：Leo 出品：AI科技大本营 （公众号ID：rgznai100）
客服机器人是一种基于人工智能技术的自动化客服解决方案，它可以模拟人类客服工作并与客户进行对话，以提供即时且准确的帮助和支持，我在自己客服系统中使用了下面的算法实现关键词匹配，先计算分值，然后拿出分值最高的匹配项
Elasticsearch 集群在运行的过程中，由于各种原因，经常会出现健康问题。比较直观的是：kibana监控、head插件监控显示集群非绿色（红色或者黄色）。
本周推出的最新版谷歌移动操作系统Android Pie，其最轻松的功能之一就是Smart Linkify。它是一种API，可在文本中检测到地址，电话号码和其他此类实体时添加可点击链接。虽然这可能听起来像是魔法一般，但这一切都归功于AI。
在计算机科学中，字符串模糊匹配（ fuzzy string matching）是一种近似地（而不是精确地）查找与模式匹配的字符串的技术。换句话说，字符串模糊匹配是一种搜索，即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索，也能够找到匹配项。因此，它也被称为字符串近似匹配。
Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索引擎，用于在大规模数据集中进行搜索、分析和存储。 Elasticsearch是一个分布式系统，可以通过多个节点进行水平扩展。
中文分词算法大致分为基于词典规则与基于机器学习两大派别，不过在实践中多采用结合词典规则和机器学习的混合分词。由于中文文本是由连续的汉字所组成，因此不能使用类似英文以空格作为分隔符进行分词的方式，中文分词需要考虑语义以及上下文语境。本文主要介绍基于词典规则的中文分词。
已知，Kafka 集群中有两个 kafka broker ，id 分别为 200、201 。
当前，我们正在通过自监督学习的方式来训练越来越强大的基础模型。这些大型预训练模型(LPM)充当高效的压缩器，压缩大量互联网数据。这种压缩使得我们可以通过自然语言描述方便地提取这些模型中编码的知识。尽管还处于起步阶段，但这种方法显示出超越传统搜索引擎的潜力，成为知识和信息获取的优质来源。与改进搜索引擎的查询类似，提供给LPM的提示(Prompt)也必须精心设计。然而，与传统搜索引擎相比，提示的复杂性、模型响应的不可预测性带来了独特的挑战。为了理解LPM如何对各种提示做出反应，一些研究检验了重写提示以提高特异性的可行性。然而，在无法访问用户个人数据和行为的情况下，定制提示以准确满足用户的需求仍然具有挑战性。
今天分享来自 NAACL 2021的一篇文章，一种基于上下文倒排索引的信息检索模型：「COIL(COntextualized Inverted List)」。
在本文中，作者提出了HERO，一个新的大规模视频+语言综合表示学习框架。HERO以层次结构编码多模态输入，其中视频帧的局部上下文 通过多模态融合被跨模态Transformer（Cross-modal Transformer） 捕获，而全局视频上下文 由时间Transformer（Temporal Transformer） 捕获。
这一篇详细介绍一下如何使用beautifulsoup或正则表达式来提取网页中的信息。
https://godweiyang.com/2019/04/20/NAACL19-URNNG/godweiyang.com
随着王者荣耀与吃鸡的游戏全民化，匹配也深入人心，对于多人竞技游戏，通常是多个人组成一组对抗对面的多个人，队伍的输赢跟你匹配的队友有密切的关系，也正是由于这种机制，很多人吐槽系统分给自己的队友真的是垃圾，一顿操作猛如虎，一看战绩0-5。一般来说，现在的匹配系统考虑的因素还算全面，之所以遇到垃圾队友，跟自己的关系很大，电子竞技，菜是原罪。
本篇主要讲述Kafka Producer端拦截器，对消息进行拦截或修改，也可用于Producer的Callback回调之前进行预处理。
Exchange分发消息时根据类型的不同分发策略有区别，目前共四种类型：direct、fanout、topic、headers 。headers 匹配 AMQP 消息的 header 而不是路由键， headers 交换器和 direct 交换器完全一致，但性能差很多，目前几乎用不到了，所以直接 看另外三种类型：
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