本文记录自然语言基础技术之语义角色标注学习过程，包括定义、常见方法、例子、以及相关评测，最后推荐python实战利器，并且包括工具的用法。
先来看看语义角色标注在维基百科上的定义：Semantic role labeling, sometimes also called shallow semantic parsing, is a process in natural language processing that assigns labels to words or phrases in a sentence that indicate their semantic role in the sentence, such as that of an agent, goal, or result. It consists of the detection of the semantic arguments associated with the predicate or verb of a sentence and their classification into their specific roles.
需要注意的是，在依存句法当中，虚节点ROOT占据了0位置，因此节点的下标从1开始。
FPGA开发过程中经常会使用到移位寄存器，使用移位寄存器一般是为了将某个信号进行打拍，使得时序符合我们的需求。最常见的一种打拍方法就是在process过程语句中对信号进行移位（在verilog中是在always过程中进行移位）。XilinxFPGA中提供的一个原语SRL6E，可以最大实现16位移位寄存的移位寄存器。 需要注意的是，SRL16E原语在不同的器件中表现形式可能稍有区别，下面是在Artix-7系列器件中的SRL16E原语：
SRL_STYLE用于管理综合工具如何推断SRL（移位寄存器）。XilinxFPGA中，SLICEM中的LUT是可以配置为SRL的。SRL相应的代码如下。
本文介绍综合属性SRL_STYLE取register、srl、srl_reg、reg_srl、reg_srl_reg和block中的值时，对Schematic的影响。
Data Guard作为Oracle提供的一个高可用及灾备解决方案,理解并可以实施它对于DBA来说是非常重要套的技能
有两种代码风格可用来描述移位寄存器。第一种风格如图1所示，第二种风格如图2所示。相比而言，第一种风格易于参数化，且将移位深度设置为参数可实现设计复用。同时，这种风格还可方便地使用综合属性SRL_STYLE，从而达到控制综合结果的目的。第二种风格是无法使用SRL_STYLE的。SRL_STYLE的具体使用方法可参考这里Vivado综合属性：SRL_STYLE。
本文给出了当SHREG_EXTRACT设置为yes和no时，Schematic的差异，也验证了如下结论：
Soft Reinforcement Learning (SRL) 是强化学习的一个新的范式，脱胎于最大熵强化学习 (Maximum Entropy Reinforcement Learning)。相比之下，我称普通的强化学习为 Hard Reinforcement Learning (HRL)。
【新智元导读】被称为取得了NLP “2005 年以来首个大突破”的研究报告 Deep Semantic Role Labeling: What Works and What’s Next，已被 ACL-17 接收。论文的第一作者是华盛顿大学的华人博士生何律恒。该研究为语义角色标注（SRL）引入了一个新的深度学习模型，显著提高了现有技术水平。 日前，“Stanford NLP Group” 发推特表示，华盛顿大学、FAIR 和艾伦研究所的合作研究 Deep Semantic Role Labeling: Wh
ltp是哈工大出品的自然语言处理工具箱, pyltp是python下对ltp(c++)的封装.
从这期开始讲Oracle Data Guard方面的内容，先将基本的概念，然后介绍如何搭建Data Guard
句子的语义分析是对句子处理技术更高一级的要求，在信息检索、信息抽取、自动文摘等应用广泛。
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是一种公认的解决连续决策问题的有效技术。为了应对 DRL 的数据低效（data inefficiency）问题，受到分布式机器学习技术的启发，分布式深度强化学习 (distributed deep reinforcement learning，DDRL) 已提出并成功应用于计算机视觉和自然语言处理领域。有观点认为，分布式强化学习是深度强化学习走向大规模应用、解决复杂决策空间和长期规划问题的必经之路。
下拉刷新布局SwipeRefreshLayout是Android又一与时俱进的控件，顾名思义它随着用户手势向下滑动就会触发刷新操作。从实际的下拉效果来看，SwipeRefreshLayout秉承了Android一贯的简洁界面，可定制性并不太好，远不如开源的下拉刷新框架PullToRefresh，但毕竟是原生的控件，用起来比较方便，所以我们还是好好了解了解它。 SwipeRefreshLayout最早在19.1的support-v4库中引入，所以要先确保sdk的“Android Support Library”版本不低于19.1。另外，SwipeRefreshLayout的源码多次升级，因此有新版与旧版之分，两版之间不但支持的方法有区别，而且界面效果也有差异。 下面是SwipeRefreshLayout的常用方法说明： setColorScheme : 设置进度条/圆圈的颜色。（该方法在新版中已被废弃） setOnRefreshListener : 设置刷新监听器。在下拉松开时触发该监听器，需要重写该监听器的onRefresh方法。 setRefreshing : 设置刷新的状态。true表示正在刷新，false表示结束刷新。 isRefreshing : 判断是否正在刷新。 下面是新版增加的方法说明： setColorSchemeColors : 设置进度圆圈的圆环颜色。 setProgressBackgroundColorSchemeColor : 设置进度圆圈的背景颜色。 setProgressViewOffset : 设置进度圆圈的偏移量。第一个参数表示进度圈是否缩放，第二个参数表示进度圈开始出现时距顶端的偏移，第三个参数表示进度圈拉到最大时距顶端的偏移。 setDistanceToTriggerSync : 设置手势向下滑动多少距离才会触发刷新操作。 SwipeRefreshLayout的旧版与新版之间的界面区别主要有： 1、旧版的进度条是布局顶部的一条横线，而新版的布局顶部的一个圆圈。 2、旧版在下拉时，进度条不动，页面会随着向下滑动；而新版在下拉时，页面不再向下滑动，进度圆圈会向下滑动。 这两种显示效果各有千秋，开发者可按照个人喜好决定采用哪种效果。需要注意的是，想要旧版的效果，就得使用旧版的android-support-v4.jar；想要新版的效果，就得使用新版的android-support-v4.jar。新旧两版的v4包见本文末尾的代码工程。 下面是旧版SwipeRefreshLayout的下拉刷新效果截图：
选自GitHub 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型，并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上。 链接：http://allennlp.org (http://allennlp.org/) GitHub：https://github.com/allenai/allennlp Allen NLP 是一个基于 Apache 2.0 的 NLP 研究库，构建于 PyTorch 之上，可为开发者提供语言任务中的各
Xilinx FPGA SliceM中的LUT可以配置为移位寄存器（ShiftRegister）。以UltraScale芯片为例，SliceM中的8个LUT可级联构成深度为256的移位寄存器而不会消耗额外的触发器。移位寄存器的工作原理如下图所示（此图只是工作原理并非真实架构）。通过adddr的控制可实现移位深度的动态切换。
在实现阶段，Vivado会把最关键的路径放在首位，这就是为什么在布局或布线之后可能出现逻辑级数低的路径时序反而未能收敛。因此，在综合或opt_design之后就要确认并优化那些逻辑级数较高的路径。这些路径可有效降低工具在布局布线阶段为达到时序收敛而迭代的次数。同时，这类路径往往逻辑延迟较大。因此，降低这类路径的逻辑延迟对于时序收敛将大有裨益。
HITB AMS 2018 安全会议 4 月 12 日至 4 月 13 日在荷兰阿姆斯特丹举办。来自德国安全研究实验室的的研究员，在议题分享环节会公开一项让人惊讶的发现——他们逆向分析了数百款安卓手机
今天给大家介绍蒙特利尔算法研究所Yoshua Bengio教授课题组在ICML 2019发表的文章“GMNN:Graph Markov Neural Network”。作者在文章中提出了图马尔可夫神经网络GMNN，该模型可以结合统计关系学习方法和图神经网络的优点来研究关系数据的半监督对象分类问题，能够学习用于预测对象标签的对象表示以及对对象标签之间的依赖关系进行建模。经过实验证明，在对象分类，链接分类和无监督节点表示学习方面，GMNN均获得了最先进的结果。
ROS和RRT结合的示例比较多，之前博文提过两次（ 1 和 2 ），本文做一些汇总和整理，大部分都在roswiki和GitHub上有具体说明。需要认真阅读源码和说明文件，才能使用顺利。
依赖PyTorch、TensorFlow等深度学习技术，适合专业NLP工程师、研究者以及本地海量数据场景。要求Python 3.6至3.10，支持Windows，推荐*nix。可以在CPU上运行，推荐GPU/TPU。安装PyTorch版：
LTP 的全称为「Language Technology Platform」，是哈工大社会计算与信息检索研究中心（HIT-SCIR）历时多年研发的一整套高效、高精度的中文自然语言处理开源基础技术平台。
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containerLab支持很多节点和类型设置，相对比较复杂。实际使用中只需要掌握基本的组网即可
PaddlePaddle出教程啦，教程一部分写的很详细，值得学习。 一期涉及新手入门、识别数字、图像分类、词向量、情感分析、语义角色标注、机器翻译、个性化推荐。 二期会有更多的图像内容。 随便，帮国产框架打广告：加入TechWriter队伍，强大国产深度学习利器。https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . .
自然语言处理中的自然语言句子级分析技术，可以大致分为词法分析、句法分析、语义分析三个层面。
""" RC4加密算法 16*16 S盒 加密单元:short """ def RC4(pkey,keylen,pin,dlen): N=65536 S = list(range(N)) j = 0 for i in range(N): j = (j + S[i] + pkey[i%keylen])%N temp = S[i] S[i] = S[j] S[j] = temp i = j = 0 pout= b'' for x in range(dlen): i = i+1 j = (j + S[i])%N temp = S[i] S[i] = S[j] S[j] = temp pout += struct.pack('H',pin[x]^S[(S[i]+S[j])%N]) return(pout)
链接： https://blog.csdn.net/choose_c/article/details/90273333
pyltp 是 LTP 的 Python 封装，提供了分词，词性标注，命名实体识别，依存句法分析，语义角色标注的功能。
环境：RHEL 6.5 + Oracle GI 11.2.0.4 + Oracle DB 11.2.0.4 Primary RAC（2 nodes） + Standby RAC（2 nodes）
As an example, infants expect inertial objects to follow principles of persistence, continuity, cohesion and solidity before appearance-based elements such as color, texture and perceptual goodness. At the same time, these principles help guide later learnings such as object’ rigidity, softness and liquids properties.
目标：输入一篇文档，将文档进行关键信息提取，进行结构化，并最终组织成图谱组织形式，形成对文章语义信息的图谱化展示。
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。
Salesforce最新论文提出了一个可处理多项自然语言处理的通用模型：decaNLP，处理机器翻译、文本分类等NLP任务统统不在话下！
不同于英文等语言中天然的以空格为分隔的分词方式，中文的分词本身就需要针对语意进行理解，这使得其分词便成为了一个复杂的问题。
在 Flow Navigator 中点击设置, 然后选择Synthesis,或者 selectFlow > Settings > Synthesis Settings。如图1所示：
将陆续上传本人写的新书《自己动手写CPU》（尚未出版），今天是第17篇。我尽量每周四篇
实际上，在Tcl 8.5版本以前，大家常利用foreach命令的副作用将列表中的元素分发给独立的变量。例如，将列表xx中的值分别赋给变量x、y和z。这里break命令作为一个失效安全保障，以处理xx中包含了多余3个元素的情况。
现在再看这个代码，我觉得写得太恶心了，没有注释，没有说清楚关键的地方。我自己都忘了为什么这么写~~
AI科技评论消息，艾伦人工智能研究院（AI2）开源AllenNLP，它是一个基于PyTorch的NLP研究库，利用深度学习来进行自然语言理解，通过处理低层次的细节、提供高质量的参考实现，能轻松快速地帮
论文：Dependency or Span, End-to-End Uniform Semantic Role Labeling
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