大家都知道，我前天公布了一个开源项目SOHA，一个Golang 模板引擎的增强函数库，详见这篇 https://www.flysnow.org/2019/12/02/golang-template-soha-library.html 文章。也就是这篇文章中，我我手一抖，误写了三个字，差点引发一场微信群大讨论的血案~
摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的
大数据文摘作品 作者：Peter Gleeson 编译：周佳玉、丁慧、叶一、小鱼、钱天培 今天文摘菌要教大家制作一张编程语言的关系网络图。如果不知道什么是关系网络图，可以点击下方链接先来看一下最终成果： http://programming-languages.herokuapp.com/#， 我们可以在这里看到从过去到现在的250多种编程语言之间的“设计影响”的关系，下面是该演示的截图： 接下来，就让我们一起来学做这个关系网络图吧！ 在当今的超连接世界，网络在现代生活中无处不在。举个栗子，文摘菌的周末这
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
AI 科技评论按：语言词汇的多义性已经是一个越发让人头疼的问题。比如女生对男朋友说：「生日礼物我想要MAC」，本来心怀期待地揣测他买来的唇彩会是什么色，结果收到的可能是一台苹果笔记本电脑…… 苹果电
项目地址：https://github.com/WillKoehrsen/wikipedia-data-science/blob/master/notebooks/Book%20Recommendation%20System.ipynb
数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。
AI（人工智能）这个术语最早是在 1956 年由约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人提出的。当时，人们对 AI 的定义是：能够模拟人类思维过程的机器。
可以看到，Java虚拟机是在原有计算机的基础上虚拟出来的抽象计算机，提供Java程序的运行环境。JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使得Java程序只需要生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码），就可以在多种平台上不加修改地运行。JVM是Java平台无关的基础，使Java程序能够做到 “Write Once, Run Anywhere”。
韩国新剧《鱿鱼游戏》风靡全球，成为全球爆款。其发行商 Netflix 宣布，“鱿鱼游戏正式拥有 1.11 亿粉丝——这是我们有史以来最大的系列发行！” 它在包括美国在内的 90 个不同国家/地区的排行榜上名列前茅，并被称为“口碑全球轰动”，在新闻和社交媒体中随处可见。
几年前谁能想到，匿名贡献者们的义务工作竟创造出前所未有的巨大在线知识库？维基百科不仅是你写大学论文时最好的信息渠道，也是一个极其丰富的数据源。
维基百科的中文语料库质量高、领域广泛而且开放，其每月会将所有条目打包供大家下载使用，可以点击： https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 直接下载最新版（也可以访问：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ 获取历史版本）。
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
作者：Miriam Redi、Jonathan Morgan、Dario Taraborelli、Besnik Fetahu
源代码→ 预处理器→ 编译器→ 汇编程序→ 目标代码→ 链接器→ 可执行文件，最后打包好的文件就可以给电脑去判读运行了。
中学的时候参加朗诵比赛，老师教我在文字上“做记号”，把所有的停顿、重音、轻音、语速节奏等全都在文字上标记出来，这样再读就非常简单了。
选自arXiv 作者：Peter J. Liu、Mohammad Saleh 等 机器之心编译 参与：白悦、路雪 近日，谷歌大脑发布论文，提出一种通过提取多文档摘要来生成英文维基百科文章的方法，该方法可以处理长序列。 序列到序列框架已被证明在自然语言序列转导任务（如机器翻译）中取得了成功。最近，神经技术被应用于提取新闻文章中的单文档、抽象（释义）文本摘要（Rush et al. (2015), Nallapati et al. (2016)）。之前的研究以端到端的方式训练监督模型的输入——从一篇文章的第一
请务必首先检查第1部分，第2 部分和第3部分！
王新民 | 编译自Gizmodo 维基百科上的人类编辑，经常由于修改意见的不同而产生冲突。一份英国的新研究表明，维基百科上的软件机器人之间，也有类似的在线冲突。 PLOS ONE上发表的一项新研究提到，维基百科的机器人经常修改和撤消对方的编辑。这些在线算法有着独特的指令和目标，多年来在内容修改上进行着毫无结果的 “战斗”。这项研究表明，即使在“愚蠢”的机器人之间，也能够产生复杂的交互行为，开发人员需要时刻关注着机器人的一举一动。这一发现不仅影响着维基百科页面的质量，也对人工智能的发展有深远影响，特别是在
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】这个模型只用了64个例子，就在自然问题上达到了42%的准确率，并且超过了5400亿参数的PaLM。 最近，Meta推出了一个全新的检索增强的语言模型——Atlas。 和那些动辄上千亿参数的前辈们不同，Atlas只有110亿的参数。 不过值得注意的是，Atlas虽然只有PaLM的1/50，但它只用了64个例子就在NaturalQuestions达到了42%以上的准确率，比PaLM这个5400亿参数的模型还高出了3%。 论文链接：https://arx
如果一段文本中提到一个实体 ，算法将识别出该实体在知识库中的相应条目(例如一篇维基百科文章)。
此处举个例子来说明：如果一个程序由两部分组成，一部分A(必须由一个处理器执行)和一部分B(可以并行执行)，那么我们可以看到，向执行程序的系统添加多个处理器只能带来有限的好处。它可以极大地提高B部分的速度，但是A部分的速度将保持不变。
关于维基百科你不知道的十件事是专门让那些缺乏维基百科经验的人，如记者、新编辑者或新读者，能够对维基百科有一些较深入的认知。这些内容并不会带给那些已经很有经验的维基百科编辑者什么耳目一新的地方，但是我们希望它可以帮助世界上其他人对我们的工作能有更清楚的了解。
碰见过真正难相处的人，才知道身边的伙伴们多么值得珍惜。 前端开发人员应掌握以下核心网络技术（考虑按此顺序学习）： 统一资源定位器（又名URL） 超文本传输协议（又称HTTP） 超文本标记语言（又名HT
FACS，即Facial Action Coding System，面部表情编码系统。按照惯例，这里附上一段翻译自维基百科的内容：
2017-12-10 10:58
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术
规划是 AI 智能体的一种核心设计模式，其中我们利用大语言模型 (LLM) 自主选择一系列步骤，以完成一个较大的任务。比如，如果我们指派一个智能体去网上研究某个主题，我们可能就会用 LLM 帮助它将这个大任务拆分成若干小任务，例如具体研究几个子主题、整合研究成果、以及撰写报告。
最近在做词向量相关工作，词向量的训练数据采用中文维基百科数据，训练之前，要对维基百科数据进行处理，这篇文章记录了一些处理过程及相关的脚本。
HTML代码写起来很费事，因为它的标签多。 一种解决方法是采用模板， 在别人写好的骨架内，填入自己的内容。还有一种就是我今天想要介绍的方法----简写法。 常用的简写法，目前主要是Emmet和Haml
作者 | Yash Patel，Lluis Gomez，Raul Gomez，Marcal Rusinol，Dimosthenis Karatzas， C.V. Jawahar
今天为大家介绍的是来自Fabio Petroni团队的一篇论文。可验证性是维基百科的核心内容政策之一：所有的陈述都需要有引用来支撑。维持和提高维基百科参考资料的质量是一个重要挑战。作者展示了如何借助人工智能（AI）来应对改善参考资料的过程，这一AI系统由信息检索系统和语言模型驱动。我们称这个基于神经网络的系统为SIDE，它能够识别那些不太可能支持其声明的维基百科引用，并随后从网上推荐更好的引用。
Kiwix是由志愿者们开源的一个项目，允许人们离线下载和浏览网站，最重要的是，它免费！
又到周日了，这周小编依然在家勤勤恳恳地科（摸）研（鱼）。只不过有时（大部分时间）会网上冲浪（找沙雕图）一阵子。于是乎就发现了下面这个有趣的动图。
缓冲区溢出是一个场景，其中程序向缓冲区或内容区域写入数据，写入的数据比实际分配的区域要多。使用冰格来考虑的话，你可能拥有 12 个空间，但是只想要创建 10 个。在填充格子的时候，你添加了过多的水，填充了 11 个位置而不是 10 个。你就溢出了冰格的缓存区。
在这里，页中不存储元组数据，只会存储日志记录，即通过日志记录我们插入的数据以及我们如何更新系统中的数据，包括：插入元组的语句日志，删除元组的语句日志，更新元组的语句日志。 这种设计写得很快，因为不用在一个页里寻找并更新单个元组，就是在末尾追加写，这样写起来非常快，对于磁盘 I/O 也很好。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】数据集包含葡萄牙语和汉语普通话。 虽然全中国的人都在说汉语，但具体到各地的方言却略有不同，比如同样是小巷的意思，「胡同」一开口就知道是老北京了，而到了南方则叫「弄」。 这种细微的地域性差异反应在「机器翻译」任务上，就会显得翻译结果不够「地道」，而目前几乎所有的机器翻译系统都没有考虑地区性语言（即方言）的影响。 而在世界范围内也存在这种现象，比如巴西的官方语言是葡萄牙语，跟欧洲的葡萄牙语之间也有一些地域性差异。 最近谷歌发布了一个全新的，可用于Fe
「遇事不决先谷歌」已经是现在很多人查找信息的标准起手了。如果搜索一个词条，百科网站的结果通常会被显示在最显眼的位置。这种人人皆可编辑的网站存储着海量信息，虽然可能不够严谨，但也被很多人作为重要的信息、知识来源。
有没有想过你最喜欢的开源项目或者编程语言的名字是从哪里来的？ 从 a 到 z，让我们来了解科技术语背后的起源。
无论是大学期间的小论文还是令人头秃的毕业论文, 查找文献是必不可少的环节. 而这个过程说到底就两句话:
AI 科技评论：不久前，斯坦福大学的计算机科学博士陈丹琦的一篇长达 156 页的毕业论文《Neural Reading Comprehension and Beyond》成为「爆款文章」，一时引起了不小轰动。而本文是她与同样师从 Christopher Manning 的同学 Peng Qi 一起发表的文章，两位来自斯坦福大学的 NLP 大牛在文中一起探索了机器阅读的最新进展。AI 科技评论编译如下。
在《阿里巴巴Java开发手册》中提到，多层条件语句建议使用卫语句、策略模式、状态模式等方式重构。
UNIX 之父、图灵奖得主、C 语言的前身 B 语言的开发者、操作系统 Plan 9 的主要作者、Belle（一个国际象棋程序）作者之一，这些成就都出自一人之手，编程史上从来不缺大人物，但是肯·汤普逊(一般称之为 Ken Thompson，肯·汤普森）绝对是一个传奇。
很多人可能都听说人工智能已经可以写文章了，但是你可能不知道编辑机器人早就已经是维基百科最重要的贡献群体之一。 2001 年，维基百科引入了机器人编辑者的概念，任何用户可以为自己研发的机器人单独建立一个维基百科帐号，只要根据维基百科社区官方的规定对帐号进行标注，即可让机器人参与维基百科的编辑。 2014 年，机器人在维基百科的所有语言中完成了 15% 的编辑动作，他们识别、撤销破坏行为，锁定遭到频繁篡改的页面、识别错别字和病句、创建不同语言之间的链接、自动导入站外内容、进行数据挖掘、识别侵权的内容并为新手
UML类图（Class Diagrams）是一种面向对象分析和设计中，描述被分析系统中各个组成部分之间相互关系的图形。
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题？比如「世界上有多少个国家」，当你看到谷歌向你展示的是准确的答案，而不只是链接列表时，你是否感到十分惊讶？这个功能显然很酷炫也很有用，但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题，比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」，你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案（即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案）。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 MIT Media Lab，Center for Research in Social Complexity 编译团队| Aileen, Elaine，王婷 2016年，包括卡斯特罗、拳王阿里等数百位名人与世长辞。许多人认为，2016年是被诅咒的一年。但MIT Media Lab近期的一次数据分析结果告诉我们，其实不然。事实上相比2016年，数据预测，2017年将会有更多名人与世长辞…… 2016年，数百位各领域的佼佼者辞世： 大卫·鲍伊（David Bowie，英国知
做为一名程序员，都比较关注其使用编程语言的热度，一方面编程语言的热度决定了它拥有多大的市场，另一方面也关系到行业内程序员选择机会有多大。
@JFinal 波总在 JFinal 4.8 发布新闻的评论 中给出了下面的表述:
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