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未来5-10年，NLP将走向成熟
通过这样的一个模式对目标语言可以逐词进行生成，直到生成句尾。中间在某一阶段可能会有多个翻译，我们会保留最佳的翻译，从左到右持续。 无论是小冰这种闲聊，还是小娜这种注重任务执行的技术，其实背后单元处理引擎无外乎就三层技术： 通用聊天，需要掌握沟通技巧、通用聊天数据、主题聊天数据，还要知道用户画像，投其所好。 未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。 随着大数据、深度学习、云计算这三大要素推动，所谓认知智能，尤其是语言智能跟感知智能一样会有长足的发展。 最后，我认为也是非常关键的，通过无监督学习充分利用未标注数据。现在都依赖于带标注的数据，没有带标注的数据没有办法利用。但是很多场景下，标注数据不够，你找人工标注代价又极大。
1.5K71发布于 2018-02-12 - 来自专栏资讯分享
37% 的专业人士使用生成式人工智能工具每周可节省 5-10 小时的时间
此外在日常使用生成式 AI 工具的用户中，20% 用于专业用途，15% 用于个人用途。
24210编辑于 2024-04-24 - 来自专栏人工智能头条
未来5-10年，自然语言处理将走向成熟
通过这样的一个模式对目标语言可以逐词进行生成，直到生成句尾。中间在某一阶段可能会有多个翻译，我们会保留最佳的翻译，从左到右持续。 无论是小冰这种闲聊，还是小娜这种注重任务执行的技术，其实背后单元处理引擎无外乎就三层技术： ● 通用聊天，需要掌握沟通技巧、通用聊天数据、主题聊天数据，还要知道用户画像，投其所好。 未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。 ● 随着大数据、深度学习、云计算这三大要素推动，所谓认知智能，尤其是语言智能跟感知智能一样会有长足的发展。 6.最后，我认为也是非常关键的，通过无监督学习充分利用未标注数据。现在都依赖于带标注的数据，没有带标注的数据没有办法利用。但是很多场景下，标注数据不够，你找人工标注代价又极大。
87530发布于 2018-07-20 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 5-10 线性回归的可解释性
线性回归的可解释性 下面先使用sklearn封装好的线性模型在整个数据集上进行拟合： ? ? 即使你的数据使用线性回归法预测的结果不够好，但是我们通过这样的方式，首先看一看数据特征和预测目标的线性关系，相应的系数有多大，这样做也是非常有意义的。 所以从某种角度上来讲，我们拿到一组数据之后，先使用线性的方式试试看，总之是没有坏处的。 线性回归总结 当然线性回归算法在预测模型的时候同样需要使用测试集，用训练数据集训练出模型，不同于前面介绍的kNN算法，此时的模型是一个实实在在的模型，所谓的模型就可以写成y = θTx，有了这个模型之后就可以基于这个模型对测试数据集进行预测 这里需要注意的是在使用线性回归算法的时候，对数据是有一个假设的：数据和最终的输出结果之间有一定的线性关系，这个线性关系越强，线性回归算法得到的结果相应的也就越好。
1.5K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏算法修养
pta习题集 5-10 切分表达式——写个tokenizer吧
[先说点出题背景] 这个题是为低年级同学、学C语言的同学准备的，因为，对这部分同学，这个题目编写起来略有一点复杂。如果是高年级、学过了正则表达式（Regular Expression）的同学或者学过了Java等OO语言的同学做这个题，应当发现这题比较简单吧。哦，对了，什么是tokenizer？请自行查询解决。反正在此处不应翻译成“令牌解析器”。 [正题] 四则运算表达式由运算数（必定包含数字，可能包含正或负符号、小数点）、运算符（包括+、-、*、/）以及小括号（(和)）组成，每个运算数、运算符和括号
1.2K60发布于 2018-04-27 - 来自专栏企鹅号快讯
Hinton：5-10年内深度学习取代放射科医生
Hinton对自动化医学未来的预测建立在一个简单的原则基础之上：“在有大量数据的地方，采取旧的分类问题，这将通过深度学习来解决。将有数以千计的深度学习应用。” 肺炎：斯坦福大学的算法诊断肺炎好于医生 去年9月，美国国家卫生研究院曾发布一组数据，这给斯坦福大学教授吴恩达领导机器学习小组带来了启发。 在一个星期内，斯坦福大学研究人员开发了一种名为CheXnet的算法，它能够比以前的算法更准确地发现原始数据集中的14种病理学中的10种。 综合所有这些数据，STAR能够把重点放在目标上。机器人为缝合工作制定了自己的计划，并在操作过程中随着组织的移动调整了计划。 他们使用这一数据集创建了图像库，并将其作为原始像素提供给算法，每个像素都带有标签，描述了相关疾病的附加数据。 为了测试算法的性能，研究人员找来斯坦福医学院的21名皮肤科医生。
1.7K60发布于 2018-01-05 - 来自专栏腾讯云原生团队
ImageApparate(幻影)镜像加速服务让镜像分发效率提升 5-10 倍
ImageApparate(幻影) 为了解决这个问题，腾讯云容器服务 TKE 团队开发了下一代镜像分发方案ImageApparate(幻影), 将大规模大镜像分发的速度提升 5-10倍。 ? 如上所述，相比于传统的下载全部镜像的方式，ImageApparate 在容器全部启动时间上都有 5-10倍 的提升。 Apparate-snapshotter 主要负责解析记录在镜像层中的IAS信息，从而拿到另外数据存储地址，接下来 Apparate-snapshotter 会去数据存储服务中加载远程数据，并在本地提供访问的 比如在 CFS 场景下，会把远端数据 mount 到本地，并把挂载点作为接下来本地访问的入口。当需要使用远端数据时便由 snapshotter 或内核来提供按需加载的能力。 之后再向 TCR 推送镜像后可以看到匹配加速规则的镜像会生成后缀为-apparate的OCI制品。 ? ?
1.7K10发布于 2021-02-25 - 来自专栏sringboot
python DataFrame数据生成
行索引index在此处表示为交易日期，Pandas提供了强大的处理日期数据的功能，我们使用pandas.date_range()生成DatetimeIndex格式的日期序列，其中参数包括：起始时间start as pd #生成日时间序列 dd=pd.date_range('2010-01-01',freq='D',periods=1000) print(f'生成日时间序列：\n{dd}') """ 生成日时间序列 ’numpy.ndarray’，属于data参数支持的数据类型，于是我们将data、 index和columns三个参数传入创建DataFrame的方法中，就可以生成DataFrame格式的股票交易数据 ，就可以利用Pandas强大数据分析功能处理我们的数据，在后续的小节中会陆续介绍其中的各种方法。 以上就是Pandas的核心—DataFrame数据结构的生成讲解。
2.7K20发布于 2019-11-01 生成随机数据
使用存储过程生成任意数量的随机数据 涉及到的数据类型包括： number、long、varchar2、date、timestamp 基于以下sql，可以修改存储过程中间部分用来填充其他表格，数据格式处理可以参照本 sql /** * 创建序列，用于获得特征数据 */ create sequence mock_data_seq minvalue 1 start with 1 increment by 1 cache 100; /** * 创建数据库表 */ create table tab_mock_data ( id number, serno long, for i in 1..maxrecords loop insert into tab_mock_data VALUES(mock_data_seq.NEXTVAL,i,'测试数据 call mockdatagenertator(1000); -- 查询数据 select * from tab_mock_data; --- 清理数据 drop sequence mock_data_seq
26910编辑于 2026-06-15- 来自专栏新智元
0代码即可创建，黄仁勋预测5-10年游戏完全由AI生成
老黄预测，未来5-10年我们将看到完全由AI生成的游戏。 「未来5-10年，我们可以看到完全由AI生成的游戏」。 这是近日GTC 2024大会之后，黄仁勋接受媒体时采访时发表的最新看法。 它可以做到，输入提示即可为游戏添加资产和动画，或者只需几个字就能生成整个场景。 当你圈出一个位置，输入「添加篝火」，Buildbox 4立即生成想要的内容。 就连老黄也表示，这只需要5-10年的时间。Bethesda仍在推进下一代《上古卷轴》游戏的开发，预计2028年推出。微软和新XBox也是如此。 所有这些游戏，都将在10年后被扫地出门。 但我们已经见证了AI在图像、声音、3D模型、视频和代码生成方面取得的进步，随着技术的迭代，生成内容的质量也在不断提高。 通过将初步计算任务转移到云计算，实时生成游戏的想法似乎并不遥远。 在一个问答环节中，Bilawal Sidhu提问：「您认为我们距离实时生成每一个像素的世界还有多远？
69410编辑于 2024-03-26 光照计算 采用手动优化重写，通常能获得5-10倍的性能提升
物理碰撞检测光照计算 采用手动优化重写，通常能获得5-10倍的性能提升第三阶段：内存优化通过JavaScript特有的内存管理技术：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释// 使用对象池减少
24910编辑于 2025-07-19- 来自专栏机器学习与生成对抗网络
使用GAN生成序列数据
本文介绍了生成序列工具的DoppelGANger。它基于生成对抗网络（GAN）框架生成复杂顺序数据集。 生成序列数据比表格数据更具挑战性，在表格数据中，通常将与一个人有关的所有信息存储在一行中。 顺序数据和时间序列生成模型已经得到了广泛的研究，在许多情况下，模型都是针对特定问题设计，因此需要详细的领域知识。 引入DoppelGANger以生成高质量的合成时间序列数据 我们对DoppelGANger模型进行了修改，以解决顺序数据生成模型的局限性。 DoppelGANger模型还具有生成以数据属性为条件的数据特征的优势。 ? 该模型的另一个巧妙特征是它如何处理极端值，这是一个非常具有挑战性的问题。 它包括在训练之前对数据特征进行归一化，并将特征的最小和最大范围添加为每个样本的两个附加属性。 在生成的数据中，这两个属性通常会将要素缩放回现实范围。
2.9K21发布于 2020-07-09 - 来自专栏草根专栏
生成数据库
EF Core支持两种模式： Code First：简单理解为 先写C#（Model），然后生成数据库。 Database First：现在数据库中建立表，然后生成C#的Model。 生成数据库 因为我们使用的是Code First，所以如果还没有数据库的话，它应该会自动建立一个数据库。 我们需要对Model生成的表的字段进行限制！ 解释一下：Product这个entity中的Id，根据约定（Id或者ProductId）会被视为映射表的主键，并且该主键是自增的。 然后把数据库删掉，重新生成一下数据库： 很好！ 迁移 Migration 随着代码的更改，数据库也会跟着变，所有EnsureCreated()不满足要求。 builder.Property(x => x.Description).HasMaxLength(200); } } } 执行Add-Migration后，会在Migrations目录生成了一个新的文件
1.7K20编辑于 2022-05-10 - 来自专栏麋鹿的技术专栏
Java生成报表数据图片
最近在业务需求开发当中，有一个需求是按照报告的格式生成数据图片推送到企业微信群消息当中，企业微信消息倒是还好，这生成图片的还是第一次遇到啊，然后百度了一下发现也没有什么现成的框架可以用，只能自动手写一个工具类 int DEFAULT_CLO_SIZE = 300; /** * 校验参数 * @param titleList 标题 * @param dataList 数据 Base64编码 * @param totalTitle 总标题,允许为空 * @param titleList 标题 * @param dataList 数据 } public String getName() { return name; } } } 工具的使用比较简单，直接生成标题 ，往里面丢数据就行了，因为企业微信发送图片的要求是图片的md5格式和base64格式，所以方法也都提供出来了。
2.9K20发布于 2020-08-19 - 来自专栏数据仓库技术
留存专题-基础数据生成
为完成留存数据，我们需要先准备相关数据，包含三份数据：日期维表、新增用户表、用户登录表。生成数据涉及不少知识点，之前基本都写过了，这里不再赘述。涉及函数如下。 string, login_date string ) COMMENT '用户登录表' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'; 2.生成日期维表数据 创建日期维表，从2024-01-01至2024-12-31日的数据 生成语句 --日期维表 insert into table t_dim_date(c_date) select date_add(to_date | 2024-01-06 | | 2024-01-07 | | 2024-01-08 | | 2024-01-09 | | 2024-01-10 | +-------------+ 3.生成用户新增记录 2024-01-02 | | 1019 | 2024-01-02 | | 1020 | 2024-01-02 | +----------+--------------+ 4.生成用户登录数据
35700编辑于 2024-12-19 - 来自专栏Python
利用ForgeryPy生成虚拟数据
在程序研发过程中，我们往往需要大量的虚拟实验数据。Python中有多个包可以用于生成虚拟数据，其中功能较为完善的是ForgeryPy。 import lorem_ipsum from .forgery import name from .forgery import personal ForgeryPy包括了地理位置、日期、网络、名称等大量虚拟生成算法 ，非常方便我们用来生成虚拟数据。
90300发布于 2018-07-31 - 来自专栏PHPer技术栈
Laravel 框架生成 Plist 数据
那么，作为一名 PHPer，我们应该怎么生成 plist 文件了，接下来，为大家详细讲解。 ①封装生成 plist 文件代码 /** * 生成xml格式 * @param $url * @param $title * @return string </dict> </dict> </array> </dict> </plist>'; return $html; } ②封装生成 */ public function Plist($link,$title,$filename){ // 生成plist文件 $xml = $this->xml( 当 plist 文件生成完毕后，我们可以选择上传到服务器或七牛云保存，将生成好的 plist 文件路径返回客户端，这样一个完整的实现过程就讲解完毕了。
1.2K30发布于 2019-08-28 - 来自专栏phodal
编码数据集生成框架 UnitGen 0.4.0：代码文档生成、测试代码生成
UnitGen 是我们从 UnitEval 拆分出来的代码数据集生成项目，旨在为基于开源模型供的私有化部署提供更好的编码数据集。 在结合开源模型 + AutoDev 插件之后，你可以使用 UnitGen 结合企业内部现有的代码生成微调数据集，以让模型生成的代码更适合组织内部的需要，提升开发人员效率。 UnitGen 文档数据集生成 在文档数据生成上，与先前的补全数据集生成，文档的生成逻辑非常简单 —— 找到对应的注释块（类和方法级），然后生成即可。 UnitGen 测试数据集生成 由于 AutoDev 支持的是整个测试文件的生成，因此在生成测试时要考虑到测试框架和技术框对于项目的影响，所以还需要读取项目的依赖信息。 除此，UnitGen 在测试数据生成上，同样分为类级和方法级，但是方法级的生成比类级稍微复杂一些 —— 需要分析出被测函数。
64010编辑于 2024-01-10 - 来自专栏大数据-BigData
datafaker — 测试数据生成工具
datafaker是一个大批量测试数据和流测试数据生成工具，兼容python2.7和python3.4+。 首先确保安装python3以及pip3，然后通过pip3进行安装 pip3 install datafakerCopy 安装对应数据包 对于不同的数据库需要用到不同的python包，若在执行过程中报包缺失问题 这种好处是： 1）对应已经创建的数据表，用户可以用desc tablename 或者show full columns from tablename，将表shema查询复制下来，对用字段类型构造数据不满足的情况下 这种情况不用指定元数据文件。 写hive：产生1000条数据写入hive的test库，stu表中 其中yarn为用户名，需要hive版本支持acid，不然请生成本地文件，然后上传到hdfs datafaker hive hive:/
3.4K10编辑于 2022-01-18 - 来自专栏闻道于事
Java导出数据生成Excel表格
></script> <link rel="stylesheet" href="<%=basePath%>/res/layui/css/layui.css" media="all"> <title>数据报表
5.5K50发布于 2018-02-28
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