在DevOps Master中讲持续交付一课，其中讲到发布频率的篇章，中文版里面的翻译是这样的（来源于精益企业）： ? 英文版本是这样的（原版书）： ?...同样的位置，请注意【灰度发布】和【Dark lauching】的表述。直到有个学员不断的问我灰度发布到底是什么？我在课堂讲过，灰度发布这个术语貌似是不存在的，但 一直没有去看英文原书。...I like "dark launching", so I'll mostly use that in this post :-) 其实dark lauching，就是不改变客户端程序（变更）的情况下，...启动了新的功能，类似特性开关，当打开之后，用户变可以使用新的功能。
Identifying and correcting repeat-calling errors in nanopore sequencing of telomeres 论文摘要 纳米孔长读长测序是研究基因组的一种新兴方法...作者发现了跨纳米孔数据集、测序平台、碱基识别器和碱基识别模型的端粒重复序列中广泛的碱基识别错误，包括许多生物体中的端粒经常被错误判别。...作者开发了纳米孔碱基识别模型可以改善端粒区域的恢复和分析，而对其他基因组区域的负面影响最小。作者认为工作中在长、重复和定义不明确的区域中验证纳米孔碱基调用是十分重要的。
错误 认识错误 在Go中，错误是一种表示程序错误状态。包含了在程序在运行时、编译时的状态信息。一般我们在编写Go代码中，都会碰到如下的处理方式。...err表示文件创建失败时的错误信息。当存储错误时，我们则对程序做错误处理；不存在错误时，则正常执行其他的逻辑代码。 自定义错误 在Go中是允许我们自定义错误信息的。...自定义错误信息需要利用自带的error报中的New()函数。...recover只能在defer修饰的函数中使用：用于取得panic调用中传递过来的错误值，如果是正常执行，调用recover会返回 nil，且没有其它效果。...在包外部，向包的调用者返回错误值（而不是panic）。 Go 库的原则是即使在包的内部使用了 panic，在它的对外接口（API）中也必须用 recover 处理成返回显式的错误。
此外，还有两个需要说明的点，一个是上篇提到的汇率的影响，如果是用价值计算就可以看出，汇率是不用考虑的，虽然标普500的1点和中证全指的1点有汇率差异价格不一样，但权重确定的情况下，汇率只影响能买到的份额...代码中变量沿用公式中的符号，每个函数中，weights是各资产的权重，N是各资产的份额，price是各资产的价格，V是组合的价值，但是份额数据这里只是代表一个比例，是相对数，不是绝对数，10:20跟1:...04 等资金 有了之前的推导可以看出，等资金的推导逻辑是错误的，权重并非是份额的占比，而是价值的占比，所以等资金就是等权重，这个就略过了。...07 GMO+卖空限制 有卖空限制后，模型没有解析解，只能通过最优化方法求数值解，我们使用python的scipy库中的minmum函数进行优化求解，funs为优化目标。...总体来说，净值曲线有肉眼可见的差别，说明这样的纠正是非常有必要的！！！ 13 参考文献 Bodnar T, Schmid W.
这种错误是程序的bug，一般来说写再多的代码也避免不了。因为在node应用中，我们一般会监控挂掉的进程并自动重启，所以立即crash是比较好的方式。...调试这类问题的最佳方式，是在捕获到uncaught exception的时候，记录相关信息。...如果函数调用顺序如下：funcA -> funcB -> funcC，funcC返回一个加载配置失败的错误，funcB连接服务器失败。 那么，在funcA中，更希望得到包含这2个错误的信息。...所以在funcB中捕获到funcC的错误时，包装并传递这些错误是有价值的。 包装底层的错误信息时，尽可能保留原始的信息，除了名称name，但不要改写原始的error对象。...一般来说，在nodejs中，同步函数导致的操作错误是比较少见的，使用try...catch会很少，常见的是用户输入验证如JSON、解析等。 一个函数的参数、类型、预期错误、如何捕获都应该是明确的。
像人类一样，AI会在打字时会产生错误，发现错误，并在之后纠正错误。 ? AI出现拼写错误，并进行检测和更正。其中，蓝色和绿色分别代表眼睛和手指的运动轨迹。...其中，绿色表示眼睛的位置，蓝色表示手指的位置， 阴影越深，说明注视时间就越长，移动的次数越频繁。 最佳监督模型的架构 ? 模型由四个不同的代理组成：监督控制，引导，视觉和校对。...这三个子任务代理与任务环境（移动设备）交互：引导代理可以按键盘的按键并观察当前手指的位置。校对代理会观察输入的文本并检查是否存在错误。...在纠正拼错的单词方面，AI模型显然是在试图避免出错。因此模型预测的按删除键的次数（Backspaces）会比人类实际操作中略少。...对于普通人来说，可以从个人写作风格中（例如在文本中反复出现的错误），为用户推荐哪种键盘或自动纠错系统最适合用户。
这种错误是程序的bug，一般来说写再多的代码也避免不了。因为在node应用中，我们一般会监控挂掉的进程并自动重启，所以立即crash是比较好的方式。...调试这类问题的最佳方式，是在捕获到uncaught exception的时候，记录相关信息。...如果函数调用顺序如下：funcA -> funcB -> funcC，funcC返回一个加载配置失败的错误，funcB连接服务器失败。 那么，在funcA中，更希望得到包含这2个错误的信息。...所以在funcB中捕获到funcC的错误时，包装并传递这些错误是有价值的。 包装底层的错误信息时，尽可能保留原始的信息，除了名称name，但不要改写原始的error对象。...一般来说，在nodejs中，同步函数导致的操作错误是比较少见的，使用try...catch会很少，常见的是用户输入验证如JSON、解析等。
它产生错误，发现错误（虽然并不总是立即发现），并像人类一样纠正它们。该模拟还可以预测人们如何适应交替的环境，例如当他们开始使用新的自动校正系统或键盘设计时，他们的写作风格会如何变化。...负责这项工作的Jussi Jokinen博士说。 这项研究将于5月12日在ACM CHI上发表，为开发更好甚至个性化的文本输入解决方案奠定了基础。...Jokinen解释说：“现在，我们已经对人在触摸屏上的打字方式进行了逼真的模拟，优化键盘设计以实现更好的打字应该容易得多，这意味着更少的错误，更快的打字速度，并且对我来说最重要的是，减少了挫败感。”...对于那些没有特殊挑战的人，可以从个人写作风格中得出结论（例如，注意到在文本和电子邮件中反复出现的错误），哪种键盘或自动校正系统最适合一个用户。 可视化键入时用户指向和查看的位置。...团队发现了一种使用此方法来产生与人类行为非常相近的行为的新方法，包括错误，纠正和所有错误。 ‘我们赋予模型与人类一样的能力和界限。当我们要求它有效地键入内容时，它便找到了如何最好地利用这些功能的方法。
在实现 Damerau-Levenshtein 算法 时，常见的错误包括边界条件处理不当、转置操作的遗漏或误用、矩阵初始化错误等。...该算法计算两个字符串之间的编辑距离，考虑到这四种操作的最小代价。以下是一个典型的 Damerau-Levenshtein 算法的 Python 实现，以及可能出现的错误和更正方法。...他在debug过程中发现问题似乎出在算法中用于记录编辑距离的行其中一行被错误地填满了1，而参考方法中，这一行中的值是正确的。...解决方案：对于第一个问题，问题出在循环中对数组 thisrow 的更新方式。在原始代码中，thisrow 的每一行都是通过取前一行的数据然后加1来初始化的。...这种初始化方式导致 thisrow 中的所有行都包含相同的数据，因此算法无法正确计算编辑距离。正确的初始化方式应该是只初始化 thisrow 的最后一列，其他列的值则通过计算获得。
这种优势表明，Brain2Qwerty模型的三阶段架构（卷积模块、转换器模块和语言模型）对于解码脑活动中的文本具有重要作用。...更有趣的是，Brain2Qwerty的语言模型可以纠正受试者的输入错误。...下图3A显示了Best(最佳)、Median(中位数)和Worst(最差)MEG受试者的句子字符错误率。每个点代表一个独特的句子。...图C显示打字错误与较长的按键间隔相关。图D证明打字错误会导致解码性能下降，表明运动过程的准确性直接影响解码质量。...打字错误对Brain2Qwerty的影响 研究人员发现，打字错误占总按键次数的3.9%，65%的句子中都存在打字错误，实验中不允许参与者使用退格键纠正错误。 错误按键的按键间隔明显长于正确按键。
image.png 登录时自动启动 AutoKey 使用 AutoKey 纠正常见的打字排版错误 修复常见的打字排版错误对于 AutoKey 来说是一个容易解决的问题。...创建一个新的子文件夹，可以在其中将所有“打字排版错误校正”配置分组。...image.png 在 AutoKey 中设置缩写 限制对特定应用程序的更正 你可能希望仅在某些应用程序（例如终端窗口）中打字排版错误时才应用校正。...与别名不同，只要是面向命令行，无论你使用什么应用程序，AutoKey 都可以按规则纠正错误。...例如，我在浏览器，集成开发环境和终端中输入的另一个常见打字错误 “openshfit” 替代为 “openshift”。别名不能完全解决此问题，而 AutoKey 可以在任何情况下纠正它。
进行绘图时，一直都没有比较方便的办法像R中的ggtext那样，向图像中插入整段的混合风格富文本内容，譬如下面的例子： 而几天前我在逛github的时候偶然发现了一个叫做flexitext的第三方库...，它设计了一套类似ggtext的语法方式，使得我们可以用一种特殊的语法在matplotlib中构建整段富文本，下面我们就来get它吧~ 2 使用flexitext在matplotlib中创建富文本 ...在使用pip install flexitext完成安装之后，我们使用下列语句导入所需模块： from flexitext import flexitext 2.1 基础用法 flexitext中定义富文本的语法有些类似...html标签，我们需要将施加了特殊样式设置的内容包裹在成对的与中，并在中以属性名:属性值的方式完成各种样式属性的设置，譬如我们想要插入一段混合了不同粗细、色彩以及字体效果的富文本： from...color与backgroundcolor属性接受matplotlib中合法的颜色值输入，可用于对标签所囊括文本的色彩及背景色进行设置，譬如下面我们配合调色库palettable来制作一些花里胡哨的文字
为了改变这一点，最近谷歌团队为Gboard for Android提供了许多改进，致力于创建一个智能机制的 键盘，能够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误，从而实现更快更高质量的输入。...事实上，移动键盘将触摸输入转换为文本的方式类似于语音识别系统将语音输入转换为文本的方式，雷锋网了解到，该团队将利用语音识别的经验来实现触摸输入。...神经空间模型 移动键盘输入的错误通常归结于“胖手指打字”（fat finger typing，或在滑动打字中定位到空间位置相似的词，如下图所示）以及认知和操作错误（表现为拼写错误，字符插入，删除或互换等...模型中的状态代表一个（直到）n-1个字的上下文，并且离开该状态的弧，将被标记为一个后续字符以及跟随该上下文的概率（由文本数据估计）。...然而，该团队的工作为强大的机器智能算法的转变开辟了新的空间，谷歌正在积极探索为全球用户提供更有用的工具和产品。
哥伦比亚大学的研究人员开展的新项目深入了对此的研究，利用深度学习技术将加密信息嵌入到普通文本中。...它们包括稍清晰的曲线或在特定字母上描绘的稍粗，每个字母都有52个不同的变化形式，这使得在字母表的每个字母中都可以同时编码小写字母和大写字母，以及标点符号和数字。...研究人员随后训练了一个深度学习神经网络来识别这些字母，并将它们与秘密信息中的编码字母相匹配。使用正确的智能手机应用程序，只需很短的时间处理数据，就可以从嵌入的文档中解密秘密消息。...只要把你的设备对准文本，就像用魔法一样，可以提取隐藏的信息。 这样的技术是否会被应用于现实世界呢?几乎可以肯定的是，在日常会话中，将简短的隐藏信息嵌入到文本文档中的想法听起来太荒谬了。...我们完全可以想象Daniel Craig在下一部007电影中使用的“Fontcode”算法!
为了改变这一点，最近谷歌团队为Gboard for Android提供了许多改进，致力于创建一个智能机制的 键盘，能够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误，从而实现更快更高质量的输入。...事实上，移动键盘将触摸输入转换为文本的方式类似于语音识别系统将语音输入转换为文本的方式，雷锋网了解到，该团队将利用语音识别的经验来实现触摸输入。...神经空间模型 移动键盘输入的错误通常归结于“胖手指打字”（fat finger typing，或在滑动打字中定位到空间位置相似的词，如下图所示）以及认知和操作错误（表现为拼写错误，字符插入，删除或互换等...模型中的状态代表一个（直到）n-1个字的上下文，并且离开该状态的弧，将被标记为一个后续字符以及跟随该上下文的概率（由文本数据估计）。...然而，该团队的工作为强大的机器智能算法的转变开辟了新的空间，谷歌正在积极探索为全球用户提供更有用的工具和产品。 via research.googleblog，AI科技评论编译
具体来说，他们依靠一套语音脑机接口（BCI）系统，识别人类说话中相关的口腔、面部神经活动情况，通过解码其动作控制信号，再去输出受试者想表达的文本。 基于上述思路，科学家们开展了一系列实验。...下一步是将说话的相关神经活动和文本关联起来。...科研工作者预先准备了一个RNN解码器，以80ms为间隔，检测识别神经活动信号，这当中，神经网络会依靠最大概率判断输出单词，错误的发音也将被纠正，最终输出文本。...2021年登上Nature封面的意念打字研究中，他也是一作。跟上次一样，此番他表示——将会公布研究的代码和数据。...另值得一提的是，去年末马斯克及Neuralink还让猴子搞了一回“意念打字”，虽说是用训练猴子意念点击屏幕中的黄色按钮，但也算“蹭”了一波。
背景在很多中文NLP相关的落地场景都会涉及到文本纠错的相关技术，例如跟各种形式机器人的语音或者文字对话，或者用手机扫描相关的PDF或者图片，或者跟人聊天时用输入法打字等等，无论是通过ASR识别的语音信息...中文文本纠错任务就是检测出文本中的错误并且进行纠正，这跟小学语文老师给大家改作文的方式如出一辙，不仅要注明那个位置出错了，还要给出相应的改正措施。...中文文本纠错任务包括两部分，一方面是检测任务，一方面是纠正任务，必须同时正确检测到错误的位置并且完成纠正才能算完整的纠错。...b)如果文本有错误，那么随机选择的要mask的位置的字，如果处于错误的位置，那么设置对应的标签为纠错后的字，也就是相对应的正确的字。如果不是处于错误的位置，那么设置对应的标签为原来文本中的字。 ...具体如下图所示，所以如果检测网络判断当前位置是错别字的概率较高，那么在纠正网络中该位置的词嵌入中[MASK]的权重就更高，反之，如果检测网络判断当前位置是错别字的概率很低，那么在纠正网络中该位置的词嵌入中
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