作者 | Claudio Masolo 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 eBay 基于自然语言处理（NLP）技术，特别是 BERT 模型开发了一个新的推荐模型。...这个被称为“Ranker”的新模型使用词袋之间的距离得分作为特征，从语义角度分析商品标题信息。...其中获取 Promoted Listing Similar，也就是所谓的“召回集”，是最为相关的。...在离线评估中，这个 eBERT 模型在 eBay 的一组标记任务上的表现显著优于开箱即用的 BERT 模型，F1 得分为 88.9。...这种新的排名模型在购买排名（售出商品的平均排名）方面有 3.5% 的改进，但其复杂性导致难以进行实时的推荐。
本研究成功地从直接神经录音中重建了可识别的歌曲，并量化了不同因素对解码精度的影响。...为了减少计算负荷和特征的数量，输出了一个从188到6745 Hz的32个频仓的简化谱图(图1A，底部)。...(C)原始歌曲(上)和使用线性(中)或非线性模型(下)从所有响应电极解码的重建歌曲的听觉谱图。(D)仅使用患者P29电极的非线性模型重建歌曲的听觉谱图。...然后，本研究通过将原始歌曲与解码歌曲谱图的摘录相关联来量化解码歌曲的可识别性。...通过基于编码和解码模型的综合解剖功能方法，本研究证实了右半球偏好和STG在音乐感知中的主要作用，证明了一个新的STG亚区适应音乐节奏，并定义了一个对音乐元素表现出持续和开始反应的前后STG组织。
在Rust中，多线程编程不仅可以通过传统的线程模型来实现，还可以通过更高层次的抽象，如Mutex和Actor模型，来实现高效的并发处理。I....消息传递模型：如基于mpsc（多生产者单消费者）的通道（channel），实现线程间的通信。Actor模型：通过消息传递避免共享状态，提升程序的可扩展性和安全性。...本文将以实例为核心，详细介绍 Rust 中的多线程编程，包括基础的线程管理、数据同步，以及更高效的 Actor 模型。II....在main函数中，我们启动了一个新的Actor并发送了Increment消息。3. 消息传递与并发Actor模型的核心是消息传递。每个Actor在自己的上下文中运行，它的状态和行为都是私有的。...Rust的并发模型为多线程编程提供了强大的保障，使得开发者能够高效地编写安全的并发程序。通过对Mutex和Actor模型的应用，我们可以解决不同的并发问题，并在高性能应用中取得良好的效果。
）中，您需要一个预先训练好的模型、一个运行时环境、数据清洗，特征转换，以及后期逻辑处理转换模型，以便得到期望的结果。...如果您在本地计算机上安装了 Docker（或者可以将 docker 容器部署到云端），您将在不到五分钟的时间内运行基本的即用型深度学习服务。...注意：模型资产存储库还包括一个用于部署到 Kubernetes 的启动器配置文件。...入门 从 MAX 网站中选择所需的模型，克隆引用的 GitHub 存储库（它包含您需要的所有内容），构建并运行 Docker 映像。 注意：Docker 镜像也在 Docker Hub 上发布。...Docker 容器提供了从 Model Asset Exchange 探索和使用深度学习模型所需的所有功能。
DRUGAI 原文链接 https://www.science.org/content/blog-post/computational-care 今年早些时候，一款基于扩散方法的小分子配体对接新程序——...在更具挑战性的场景中（如计算生成的非结合蛋白质结构），DiffDock据称仍然表现出色，预测的22%结果可以达到2Å以内的准确性（相比之下，其他模型通常只有不到10%的成功率，甚至低至1.7%）。...由于训练集中包含大量类似于测试集的案例，模型在解决测试问题时很可能已经“见过”或“记住”了类似答案，这与传统对接工具从第一性原理处理问题的方式截然不同。...药物设计的核心目标是创新——发现新蛋白质和新化学分子，而不是简单地复制已知数据。 炒作的后果 类似DiffDock这样的新方法因其“魔术般”的宣传引起广泛关注，但也导致了时间和资源的浪费。...结论 DiffDock展示了扩散模型方法在分子对接中的潜力，但其当前的表现暴露出深度学习在药物设计中的显著局限性。
随着计算机技术的发展，IO模型经历了从最初的阻塞IO（Blocking IO）到非阻塞IO（Non-blocking IO），再到IO多路复用（IO Multiplexing）和异步IO（Asynchronous...内核在数据准备好后，将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区，并通知用户线程IO操作完成。...内核在数据准备好后，将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区，并通知用户线程IO操作完成。3.2.2 Java示例BIO模型的Java示例与OIO模型相同，这里不再赘述。...内核在数据准备好后，将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区，并通过回调函数通知用户线程IO操作完成。用户线程在收到通知后，执行相应的业务逻辑。...同时，作为Java技术专家，我们也需要不断学习和掌握新的IO模型和技术，以应对日益复杂的业务需求和技术挑战。
大模型技术在安全威胁检测中的应用：从传统到未来的跃升大家好，我是Echo_Wish！今天我们来聊聊一个在网络安全领域越来越火的话题——大模型技术在安全威胁检测中的应用。...大模型技术（如深度学习、大规模预训练模型等）则能够通过以下几方面提升威胁检测的能力：自适应学习：大模型能够在不断的训练中自适应地发现新的威胁模式，无需手动定义规则。...在实际场景中，网络流量数据的特征远比这个示例复杂，但核心思想是一样的：通过深度学习，模型能够自动从数据中提取特征，从而进行更精确的异常检测。...在安全领域，透明和可解释性尤为重要，特别是当模型的决策可能影响到整个系统的安全时。训练成本与资源：大模型的训练需要大量计算资源，特别是在海量数据的基础上，训练过程的成本不容忽视。...从恶意软件检测到异常行为识别，再到自动化响应，大模型都展现出了巨大的潜力。然而，面对数据隐私、可解释性等挑战，我们依然需要在技术、法规和实践中不断探索和优化。
一、Python在数据挖掘中的应用 1.1 数据预处理 数据预处理是数据挖掘的第一步，是确保数据质量和一致性的关键步骤。良好的数据预处理可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。...特征选择 特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以减少数据维度，提高模型的性能和训练速度。...'] selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5) X_new = selector.fit_transform(X, y) 特征提取 特征提取是从原始数据中提取新的...Scikit-learn是Python中常用的机器学习库，提供了丰富的模型和工具。 分类 分类任务的目标是将数据点分配到预定义的类别中。以下示例展示了如何使用随机森林分类器进行分类任务。...通过特征构造，可以从原始特征中生成新的、更有用的特征。
从模糊搜索到语义搜索的进化之路——探索 Chroma 在大模型中的应用价值 一、引言 在信息检索领域，搜索技术的不断演变从根本上改变了我们获取信息的方式。...内容推荐：Chroma 可基于用户兴趣和行为记录生成语义嵌入，并通过相似度计算为用户提供个性化推荐内容。...也就是说需要理解搜索的语义而并非简单的获取文本高匹配度的词条，就可以使用Chroma。...2、安装Chroma（python环境） 首先安装 Chroma 及其依赖的 NLP 模型，确保环境中可以运行预训练的大模型： pip install chroma pip install...在信息爆炸的时代，语义搜索的出现满足了人们对高效信息获取的需求。随着大模型的发展，Chroma 等技术将会进一步提升信息检索的智能化水平，为各类应用场景带来更多可能性。
在分享和回顾了我们多年来从大学本科课程中收集的课程材料、笔记和经验之后，汇编出的这门 Wolfram U 课程代表了两位主要作者 Mariusz Jankowski 和 Leila Fuladi 以及在团队中共同努力的所有成员...我们现在很高兴向您介绍新的免费交互式课程信号、系统和信号处理，我们希望这门课程可以帮助您理解和掌握这个困难但非常重要的学科。...他是南缅因大学的电气工程教授，曾获得艾姆斯实验室、Wolfram Research 和南缅因大学的奖项。 通过许多工程教育工作者的分享，我观察到信号和系统课程是学生本科经历中较难的课程之一。...本文的接下来几节将详细描述课程的不同组成部分。 课程 该课程由 33 节精心挑选的课时和视频组成。每节课一个视频长度从 7 到 15 分钟不等，每个视频都附有一个显示在屏幕右侧的成绩单（课程）笔记本。...将 Wolfram 语言输入直接从脚本笔记本复制并粘贴到嵌入式暂存笔记本中，这样学生可以亲自尝试范例。观看视频并完成 8 个测验可能需要大约 10 个小时。
这些模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学习到丰富的特征表示和复杂的映射关系。 大模型在众多领域都有广泛的应用，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。...# 使用模型进行语音识别 predicted_text = asr_model.predict(preprocessed_features) # 后处理预测的文本（如解码） final_text...如果你打算使用特定的大模型进行语音识别或语音生成，建议查看该模型的官方文档或相关教程，以获取更详细的信息和具体的代码示例。...由于视频生成是一个高度专业化的领域，通常需要自定义模型、数据预处理和生成后处理步骤。因此，实际应用中的代码会更加复杂，并可能涉及到视频编码/解码、帧间一致性维护等多个方面的处理。...再次强调，这些代码片段仅用于说明概念，并不构成实际可用的实现。在实际应用中，你需要根据所选的模型和库查阅相关文档，以获取准确的实现方法和代码示例。
在IPD（集成产品开发）的模式中，需要企业或者团队在限定的时间内，开发完成高质量的产品，协同供应链制造系统，交付能够及时满足市场需求的产品。...在这种模式下，企业的产品研发、交付过程，都相应地从产品层面、研发层面，统一聚焦到用户和市场层面，也就是我们所说的：“从用户中来，到用户中去”！...PDT团队成立的目的，就是更加客观、科学地洞悉市场变化、把握用户需求。在新品研发的过程中，需要在新产品、技术、功能的需求确定阶段，就要从用户和市场的角度出发。...从用户的角度分析各要素之间的内在关系，由新产品功能分解出支撑关键技术以及功能给用户带来的利益，确定待开发的技术项目和产品卖点。...FFAB模型能够起到“转换器”的作用，最好的做法是把产品经理、销售人员和技术开发人员聚在一起共同制作完成新需求、新产品、新功能。
由中国网络安全产业联盟（CCIA）、科技云报道共同主办的“解码2022中国网安强星”活动正式拉开帷幕。...小到手机中的App、智能家居产品，大到智能汽车、工业领域各种设备，无处不在的移动应用、智能设备与网络连接在一起，连接点越多，被攻击可能性越大。...8月9日，梆梆安全创始人、董事长兼CEO阚志刚做客“解码2022中国网安强星”直播间，与大家共同分享了关于移动应用安全和物联网安全的最新观点。...新革命 从“移动应用”到“万物互联” 每一次应用场景和应用需求的大变迁都在孕育新的机遇。后疫情时代，业务在线化比例急速提升，万物智联真正成为产业发展的主旋律。...梆梆安全从“保护您的App”到“保护您的软件”，从提供移动App全生命周期的一体化安全服务解决方案，到如今可以提供满足车联网、智能家居等物联网领域的泛应用保护需求，梆梆安全正跑在万物互联的赛道上，期待它为产业创造更多惊喜
由中国网络安全产业联盟（CCIA）、科技云报道共同主办的“解码2022中国网安强星”活动正式拉开帷幕。...本次活动以“网安力量 照见未来”为主题，邀请荣获“2022年中国网安产业竞争力50强、成长之星、潜力之星”的企业高层做客直播间，从行业、技术、市场等多角度探讨网安相关话题，探究企业背后的创新力量和安全实力...面对不确定的未来，企业安全人员既要全方位保护网络安全，又必须像攻击者一样思考。 7月27日，奇安信集团副总裁张龙做客“解码2022中国网安强星”直播间，与大家分享了网络攻防和安全防护的最新观点。...从“技术思维”到“全局视角” “安全对处于数字化转型过程中的企业来说，已不再是一个单纯的技术问题，而是一个从企业观念、流程建设、组织建设、运营体系到IT架构设计的全局视角来思考的问题，更多的需要转变思维方式...张龙表示，企业应当将安全的地位应该提升到最高层级，从全局安全的思路出发，设计全局的安全架构，从而让企业在不断通过新技术拓展新业务的时候，不至于遭受不可估量的伤害。
get_example_from_tensor_dict ( tensor_dict ) 从带有 tensorflow 张量的字典中获取一个示例。...如果新标记不在词汇表中，则它们将被添加到词汇表中，索引从当前词汇表的长度开始，并且在应用分词算法之前将被隔离。因此，添加的标记和分词算法的词汇表中的标记不会以相同的方式处理。...kwargs（其他关键字参数，可选）— 将传递给底层模型特定的解码方法。 返回 List[str] 解码后的句子列表。 通过调用解码将标记 id 的列表列表转换为字符串列表。...如果新标记不在词汇表中，则它们将被添加到其中，索引从当前词汇表的长度开始，并且在应用分词算法之前将被隔离。因此，添加的标记和分词算法的词汇表中的标记不会以相同的方式处理。...将词汇表中添加的标记作为标记到索引的字典返回。
，TFrecord文件的格式定义中，一定要包含“image/encoded”和“image/format”两个关键字 ，第一个关键字的值为图像的二进制值，第二个为图像的格式。...key_to_features这个字典需要和TFrecord文件中定义的字典项匹配。...items_to_handlers中的关键字可以是任意值，但是它的handler的初始化参数必须要来自于keys_to_features中的关键字。...(filename_queuq)方法，这个read()方法先用reader从filename_queue中读取数据然后enqueue到common queue中，然后从common queue中dequeue...4、调用provider的get方法从items_to_tensors中获取响应的items对应的tensor，比如[image, label] = provider.get(['image', 'label
如果create中返回的是一个字典，那么接口中的serializer.data返回的就是一个字典。...业务逻辑 1.获取redis链接对象 StrictRedis 2.拼接key 3.从redis中获取登录用户浏览的商品sku_id。 4.根据商品sku_id获取对应商品数据。...2.将商品的数据序列化并返回。 self.kwargs:是一个字典dict，保存的是从url地址中提取的所有命名参数。...# 指定搜索结果序列化时所使用的序列化器类 # 搜索结果中每个对象都包含两个属性： # text：索引字段的内容 # object：从数据库中搜索出模型对象 serializer_class...base64.b64decode(编码之后的bytes字节流|str):将传入的内容进行base64解码，返回解码之后的内容。
模块 5 file()函数 6 内置函数 7 __init__.py 文件的作用 8 判断键是否存在于字典中 9 异或运算 10 内建函数 isalnum() 11 内建函数 callable() 12...特殊地：a[::-1] 相当于 a[-1:-len(a)-1:-1]，也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍，即倒序。...，可以使用 global 关键字进行更改，更改后的全局变量将以新的值在全局范围内继续起作用。...global关键字：声明此变量为全局变量 在一个函数中，对全局变量进行修改的时候，是否需要使用 global 进行说明要看是否对全局变量的执行指向进行了修改如果修改了执行指向，即让全局变量指向了一个新的地方...sys.argv 用法 sys.argv[] 用来获取命令行参数，sys.argv[0] 表示文件路径本身，所以参数是从 sys.argv[1] 开始 super() 函数 深入理解 super() 函数在类的继承中
我很喜欢这门语言，因为它的简洁灵活，易学，易读，可移植并且功能强大。 高级 可以说，每一代编程语言的产生，我们都会达到一个新的高度。...从汇编语言，到C Pascal等，伴随着C语言的诞生，产生了C++、Java这样的现代编译语言，之后有了强大的可以进行系统调用的解释性脚本语言Python、 Perl......在 Python 中,由于内存管理是由 Python 解释器负责的,所以开发人员就可以从内存事务中解放出来,全神贯注于最直接的目标,仅仅致力于开发计划中首要的应用程序。...解决方法： 1.知道系统所使用的编码格式 2.把获取的页面先用系统格式解码，然后在编码为utf8格式 3.你的脚本中统一使用uft8编码 4.处理结束，把你的字符串先utf8解码，然后系统格式编码...假设字典包含了1万个汉字，我们要查某一个字，一个办法是把字典从第一页往后翻，直到找到我们想要的字为止，这种方法就是在list中查找元素的方法，list越大，查找越慢。
dictcomp（dict 推导）通过从任何可迭代对象中获取 key:value 对来构建一个 dict 实例。示例 3-1 展示了使用 dict 推导从相同的元组列表构建两个字典的用法。...update 方法允许从任何其他映射、提供 (key, value) 对的可迭代对象以及关键字参数进行批量插入或覆盖项目。...映射构造函数也在内部使用 update，允许实例从映射、可迭代对象或关键字参数初始化。...因此，我们从 Python 3 的str中获取的项目是 Unicode 字符，就像在 Python 2 中的unicode对象中获取的项目一样——而不是从 Python 2 的str中获取的原始字节。...' 构建bytes或bytearray实例的其他方法是使用它们的构造函数，并提供： 一个str和一个encoding关键字参数 一个可提供值从 0 到 255 的项目的可迭代对象 一个实现缓冲区协议的对象
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