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- 来自专栏CSDN技术头条
未来5-10年，NLP将走向成熟
而于微软而言，我们作为一个平台公司，希望把自己的能力释放出来，让全世界的开发者，甚至普通的学生就能开发出自己喜欢的Bot，形成一个生态的平台，生态的环境。 你有一个调度系统，你知道用户的意图就调用相应的Bot 执行相应的任务。它用到的技术就是对用户意图的理解，对话的管理，领域知识，对话图谱等等。 这里有一个简单的例子，这个人想做一个披萨的Bot，他用Bot的框架，这几行语句填入相应的知识，相应的数据，就可以实现一个简单的定披萨的Bot。 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。 你也可以说，自然语言处理迎来了60余年发展历史上最好的一个时期，进步最快的一个时期，从初步的应用到搜索、聊天机器人上，到通过对上下文的理解，知识的把握，它的处理能力得到长足的进步。
1.3K71发布于 2018-02-12 - 来自专栏coding for love
5-10~11 webpack 性能优化（2）
这个插件会生成一个名为 manifest.json 的文件，这个文件是用来让 DLLReferencePlugin 映射到相关的依赖上去的。 DLLReferencePlugin 是在 webpack 主配置文件中设置的， 这个插件把只有 dll 的 bundle(s)(即：dll-only-bundle(s)) 引用到需要的预编译的依赖。 html 自动引入：按照 DLLPlugin 的工作方式，必须先加载 DLL 包，然后再加载自己的包。这通常是通过向 HTML 添加额外的脚本标记来实现的。 即将被抛弃的 dll 上面可以看到，使用 dll 能极大提升构建速度，可是 dll 本身就是为了弥补 webpack 打包的不足而出现的，随着 webpack 的升级和优化，额外使用插件实现 dll 带来的提升已经越来越小 不过对于 webpack5 来说，这个插件确实就派不上用场了，这不是我说的，这是插件的文档写的。
1.5K10发布于 2020-05-26 - 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
此时多元线性模型在整个波士顿房产的数据集上得到系数（即coef_得到的结果）中有正有负。正负代表的就是这些特征和我们最终预测的那个目标，也就是房价的相关性。 前面介绍的两个特征都是排序结果正相关最大的两个特征，下面看看负相关的特征，在负相关的特征中，与房价相关程度最高的负相关特征是"NOX"，这个特征的含义房子周边的一氧化碳浓度，也就是说，一氧化碳浓度越高相应的房屋价格越低 负相关中第二大的特征“DIS”，距离5个波士顿劳务中心相应的加权平均的距离，他也是和房屋价格是负相关的，也就是这个加权平均的值越小房价越高，相应的值越大对应的房价越低。 前面介绍的就是线性回归对于我们的数据有可解释性，更重要的是获得这种可解释性之后，我们可以有针对性的采集更多的特征，来更好的描述这个房价。 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。
1.4K00发布于 2019-11-13 - 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
而于微软而言，我们作为一个平台公司，希望把自己的能力释放出来，让全世界的开发者，甚至普通的学生就能开发出自己喜欢的Bot，形成一个生态的平台，生态的环境。 你有一个调度系统，你知道用户的意图就调用相应的Bot 执行相应的任务。它用到的技术就是对用户意图的理解，对话的管理，领域知识，对话图谱等等。 这里有一个简单的例子，这个人想做一个披萨的Bot，他用Bot的框架，这几行语句填入相应的知识，相应的数据，就可以实现一个简单的定披萨的Bot。 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。 你也可以说，自然语言处理迎来了60余年发展历史上最好的一个时期，进步最快的一个时期，从初步的应用到搜索、聊天机器人上，到通过对上下文的理解，知识的把握，它的处理能力得到长足的进步。
73430发布于 2018-07-20 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 资源打包与压缩策略30MB的HTML文件内包含超过2000个资源文件，其打包系统采用分层压缩策略：资源目录结构代码语言：python代码运行次数：0运行AI代码解释/textures /block 40%空间）使用S3TC纹理压缩（需WebGL扩展）音频处理：ffmpeg -i sound.wav -acodec libvorbis -aq 50 sound.oggBase64编码优化： 使用更高效的Base62 渲染引擎架构Eaglercraft的渲染系统采用模块化设计：核心渲染管线代码语言：mermaidAI代码解释graph TD A[场景图遍历] --> B[视锥体剔除] B --> C[区块排序 id=23094051901151433196793.智能区块更新： 使用Dirty Flag机制减少不必要的重绘：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释class Chunk
14310编辑于 2025-07-19- 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。 现在，对于给定的一个四则运算表达式，请把她的每个token切分出来。题目保证给定的表达式是正确的，不需要做有效性检查。 输入格式: 在一行中给出长度不超过40个字符的表达式，其中没有空格，仅由上文中token的字符组成 输出格式: 依次输出表达式中的tokens，每个token占一行。
1.1K60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。” 研究人员将75％的病历记录下来，并将其输入到机器学习模型中，以找出在10年内发生心脏病或中风的患者的显着特征。然后Weng的小组测试了另外25％的记录中的模型，看他们如何准确地预测心脏病发作和中风。 斯坦福大学的研究人员希望在不久的将来将他们的这项技术投入实用，让更多人获得更好的医疗服务。试想一台就在你智能手机里的皮肤癌检测仪，随时随地方便使用。 更重要的是，即使现有版本的显微镜可以补充有限数量的训练有素的显微镜可用于确定疟疾和追踪多药耐药性疟疾。 该小组发现，约三分之一的时间，检查员列出了正确的诊断。 在新的实验中，研究人员将检查者的准确性与234名医生、研究人员和居民的准确性进行了比较。
1.4K60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
背景 在业务普遍已经完成容器化的大环境下，不同的业务场景对于容器启动需求也是不同的，在离线计算和一些需要快速增加计算资源（伸缩组）的在线服务场景下，往往对于容器的启动速度有较高的要求。 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。 ? 首先直接放结论，在 200 节点且镜像内容占镜像总大小的 5% 到 10%。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。 RootFS只读根文件系统，容器运行时的写入操作会在联合文件系统的最上层的读写层，非常精巧的设计。 但是，开发者和用户对于速度追求是永无止境的，随着业务上云的广泛普及，为了充分发挥云上资源的弹性能力，用户往往需要新扩出来的计算节点可以用最快的速度使用容器化的计算能力（容器启动服务可以接受流量），而此时这个全新节点就需要下载容器镜像全部的层
1.5K10发布于 2021-02-25 - 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
4月17日讯，据businesswire报道，Contentful的一份报告显示，38%的受访者表示，使用 genAI 工具每周可节省 1 到近 5 个小时；37% 每周可节省 5 到 10 个小时；11% Contentful 对多个行业、公司规模和国家的 820 名技术和非技术岗位人员进行了调查，以了解 genAI 在工作场所带来的机遇和挑战。 超过四分之三的受访者在工作中使用公司付费的 genAI 工具。 令人惊讶的是，将近四分之一的受访者认为这些工具在工作环境中非常有价值，他们似乎很乐意使用自己的钱来使用这些工具，无论是完全使用还是在雇主资助的基础上使用。 18%的受访者表示，他们购买 genAI 工具不需要花钱。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。
16510编辑于 2024-04-24 - 来自专栏Metaverse元宇宙
MetaDaily｜腾讯业内首发数字孪生云，扎克伯格对未来5-10年的前景感到完全乐观
Roblox希望公司平台能兼容更多设备，斯托弗拥有丰富的工程和管理经验，这些正是Roblox需要的。 Meta CEO扎克伯格：对未来5-10年的前景感到完全乐观 Meta CEO扎克伯格表示，对未来5-10年的前景感到“完全乐观”;此前在2021年错误地认为元宇宙的火热趋势将持续下去;说Meta现在将所有的注意力全都集中在了元宇宙领域是不正确的说法 据报道，所谓的“Shinamon”元宇宙平台将包括金融、医疗、艺术和体育等领域。该银行表示，今年6月对Shinamon的服务进行了为期5天的测试，吸引了8.5万名游客。 据悉，最初的 72.5 万欧元由风险投资基金 Vitosha Venture Partners 和未具名的支持者提供。 设计师 Taeyeon Kim 用新的设计理念制作了苹果 AR 眼镜的虚拟 CG 图，其中它采用圆形太阳镜形状的设计，镜片设计为可显示信息的显示器，镜腿部分配备了 LiDAR 扫描仪，可与 iPhone
50820编辑于 2022-12-18 - 来自专栏新智元
【AI全球大战医生】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。” 研究人员将75％的病历记录下来，并将其输入到机器学习模型中，以找出在10年内发生心脏病或中风的患者的显着特征。然后Weng的小组测试了另外25％的记录中的模型，看他们如何准确地预测心脏病发作和中风。 斯坦福大学的研究人员希望在不久的将来将他们的这项技术投入实用，让更多人获得更好的医疗服务。试想一台就在你智能手机里的皮肤癌检测仪，随时随地方便使用。 更重要的是，即使现有版本的显微镜可以补充有限数量的训练有素的显微镜可用于确定疟疾和追踪多药耐药性疟疾。 该小组发现，约三分之一的时间，检查员列出了正确的诊断。 在新的实验中，研究人员将检查者的准确性与234名医生、研究人员和居民的准确性进行了比较。
1.1K60发布于 2018-03-20 - 来自专栏AI科技评论
百度王海峰Quora精华整理：未来5-10年，NLP领域将会有什么进展？
伟大的产品，不仅需要先进的技术，还需要杰出的设计、优秀的营销和高效管理。因此我渐渐改变了自身的角色，从一个单纯的研发团队负责人，转变为管理层的一员。 与此同时，对于科技领域的重大突破、用户需求的演变，以及整个社会的发展趋势，我都保持极大的关注。 2、未来5-10年，NLP领域将会有什么进展？ 机器翻译、语义理解、问答和对话技术将会有重大突破。 目前我们的实体图谱已经包含了数亿实体、数百亿属性和千亿关系，这些都是从大量结构化和非结构化数据挖掘出来的。 这儿有一个例子，搜索的问题是：窦靖童的爸爸的前妻的前夫。 如果使用传统的基于关键词的搜索技术，我们将会得到几乎相同的搜索结果。然而，经过语义理解技术的分析，我们可以发现这两个句子的语义是完全不一样的，相应地就能从知识图谱中检索到完全不同的答案。 这里是一些关于情感分析应用于百度产品的例子，观点自动摘要技术为用户提供观点标签，在左边的例子里，我们提供了关于“八达岭长城”的多个维度的评价，在右边的例子里，我们在观点分析的基础上为用户提供了精炼的推荐理由
1.4K40发布于 2018-03-12 - 来自专栏苦逼的码农
在一个公司死磕了5-10年的人最后都怎么样了
我之所以愿意呆在这家公司，实在是因为她确实很棒，满足我的一切需求。 工作和生活的平衡 我大概回忆了下，在这家公司的10年，加班的时间全部加起来不超过10天。最近3年则一天都没有。 职业发展 我的职业发展，总体走了一条“技术->管理->技术”的路线。 从技术走向管理是因为典型的“学而优则仕”。 从管理再回到技术，则是追随本心。整个过程，公司都尊重我的想法，没有设置任何的障碍。 有竞争力的薪水 当然，任何一家公司，再好的技术、再舒服的工作环境，如果给太少的钱，无疑都是耍流氓。 在过去的10年中，前8年，我的薪水在同资历的朋友中，一直靠前。 但具体到我，在每个时间点上，却可能是最适合我的。 早10年的时候，我年轻，也缺钱，并且精力旺盛，也能承受高强度的加班。但那时我的薪水却高于同资历的人，所以自没有离开的理由。 她影响了我，改造了我，是我人生最重要，最愉快的的一段时光。我相信，到死的那天，在我临终回忆的时候，我的心里一定有她抹不去的影子。
47950编辑于 2023-09-07 - 来自专栏机器之心
实时文生图速度提升5-10倍，清华LCMLCM-LoRA爆火，浏览超百万、下载超20万
通过一些创新性的方法，LCM 只用少数的几步推理就能生成高分辨率图像。据统计，LCM 能将主流文生图模型的效率提高 5-10 倍，所以能呈现出实时的效果。 一致性模型被指出在设计上具有单步生成的能力，展现出极大的加速扩散模型的生成的潜力。然而，由于一致性模型局限于无条件图片生成，导致包括文生图、图生图等在内的许多实际应用还难以享受这一模型的潜在优势。 传统的扩散模型采用数值方法对常微分方程进行迭代求解，虽然可以通过设计更加精确的求解器来改善每一步的求解精度，减少所需要的迭代次数，但是这些方法中最好的也仍然需要 10 步左右的迭代步数来得到足够好的求解结果 ，在享受无分类器引导带来的更好的图片 - 文本的一致性的同时，由于无分类器引导幅度被作为输入参数蒸馏进了潜在一致性模型，从而能够减少推理时的所需要的计算开销； （3）使用跳步策略来计算一致性损失，大大加快了潜在一致性模型的蒸馏过程 此过程涉及增强概率流 ODE，我们可以将其理解为一种数学公式，这样一来可确保生成的样本遵循生成高质量图像的轨迹。 值得一提的是，蒸馏的重点是保持这些轨迹的保真度，同时显着减少所需的采样步骤数量。
1.7K50编辑于 2023-11-16 - 来自专栏新智元
武汉大学研制出新冠「广谱疫苗」登Science子刊，5-10年打一针就够？
如何提前预测病毒的进化轨迹，成为研究人员在下一代疫苗的设计中需要攻克的难题。 正因新冠病毒的进化路径不同，单一毒株的疫苗无法有效保护人群对抗不同进化路径上的其他变异株。 然而，大多数抗原基于来自循环变体的嵌合序列，这些序列不能涵盖所有变体，也不能预测未来的变体。 在武大团队的策略中，Span抗原是通过基于SARS-CoV-2刺突蛋白的进化历史计算共有序列而获得的。 很多新冠变病毒异株的突刺蛋白相对初期流行的毒株，变异点位已经多达十几个甚至几十个。而人体的免疫系统构建屏障和抗体的核心就是病毒突刺蛋白的氨基酸结构。 由于毒株变异太快，免疫系统的计划赶不上变化，往往导致好不容易合成的抗体的效力大大减弱。 对这个问题，来自武汉大学的研究人员换了一种思路。 病毒变异再快，变的部分总是少数，不变的部分总是多数。
35720编辑于 2023-02-24 - 来自专栏华章科技
高盛发布79页区块链完整报告：未来5-10年内将会被广泛应用（附下载）
但对其潜在应用的讨论仍十分抽象和深奥。焦点在于使用分布式账本建立去中心化市场，并削弱现有中间商的控制权，但区块链的潜力比这种单薄的说法来得更加细致也更加深远。 报告突出展示那些将探索或赋能这一进程的私有和上市企业——并分析区块链可以创造哪些新的利润池，或是破坏哪些旧的利润池。值得注意的是，在这些应用中，区块链不仅仅在于去中间商化。 某些情况下，它可以触及之前未开发的资源供应而创造新的市场。相同的思路是，赋能一个本质上全新的、可以被多个组织采用的数据库技术，区块链可以构筑解决问题基础、或是能抓住那些现有体系无力实现的机会。 预计在接下来的 2 年中见到早期技术原型，2-5 年后见到有限度的市场应用，而 5-10 年内会有更大范围的市场接受度。 更广泛的市场接受度可能需要10 年时间，这是基于所需的监管和诸如美国现金证券市场这样的大规模市场上众多的参与者数量。
58660发布于 2018-08-17 - 来自专栏量子位
只花5-10分钟评审，还不提供拒稿理由，IJCAI就“枪毙”42%论文，网友：一脸懵逼
每一篇论文都会发送给7到10名高级PC，要求他们花5-10分钟来对论文进行评审，并回答“该论文是否应该进入下一轮评审？”的问题。 槽点一：花5-10分钟评审论文 一位网友在收到邮件后，在Reddit发布了一个帖子进行吐槽。 我刚刚收到来自 IJCAI-20的拒绝通知，说他们有3-5个评审员审查了我的论文5-10分钟。 这是一个什么样的审查过程？仅仅阅读5-10分钟，你怎么能确定一篇论文的质量呢？ 我实验室的其他论文也因此而被拒绝，这毫无意义。 我们在论文上花了5-6个月的时间，而这些“评论员”花了5-10分钟来评判我们的工作。这只能证明，在类似 IJCAI 的会议上，审查过程是多么的轻松。 ? 还有知乎网友在看了Twitter上纽大副教授(一位SPC)的解释后，表示： SPC只有5-10分钟的时间去决定一篇文章的生死，如果是自己不熟悉的领域，可以说真的是随机选择了。 ?
1.1K30发布于 2020-02-25 - 来自专栏大数据文摘
让Python和C一样快，MIT推出新编译器，训练大数据集可提速5-10倍
Codon 是一个新的基于 Python 的编译器，能让用户编写的 Python 代码，运行效率与 C 或 C++ 程序相当。 这很香了。 所以我们想，让我们把 Python 语法、语义和库合并到一个从头开始构建的新系统中。”Ariya Shajii Codon 的新论文的主要作者。 第一个难点就在于运行前的类型检查。 编译器执行的第一个关键步骤之一称为“类型检查”，即在程序中计算每个变量或函数的不同数据类型的过程。 Codon 的的解决方法在于，在运行程序之前进行类型检查。这允许编译器将代码转换为本机代码，从而避免了 Python 在运行时处理数据类型的所有消耗。 第二个难点在于编译器中的优化。 Codon 目前涵盖了 Python 的一个相当大的子集，不过它仍然需要合并几个动态特性，并扩大其 Python 库的覆盖范围。
58130编辑于 2023-04-10 - 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。 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。 真正备受追捧的将是措辞精确的文本提示（也许500个字），它将准确生成你想要的游戏世界。 GTA 6淘汰论日渐清晰。 虽然，这并不是说任何人都能通过输入一个简单的指令，如「制作一个具有真实图形的动作角色扮演海盗游戏」，就能在十年，甚至二十年内立即在自己的电脑上玩到一个完整且有趣的游戏。 AI在不到10分钟内就能创造出的游戏，对大多数人来说已经是一个了不起的成就，而且在创意上的快速迭代有助于更快地创造出更好的游戏。
49110编辑于 2024-03-26 - 来自专栏Michael阿明学习之路
LeetCode MySQL 1435. 制作会话柱状图
, 以秒为单位 你想知道用户在你的 app 上的访问时长情况。 因此决定统计访问时长区间分别为 "[0-5>", "[5-10>", "[10-15>" 和 "15 or more" （单位：分钟）的会话数量，并以此绘制柱状图。 | bin | total | +--------------+--------------+ | [0-5> | 3 | | [5- 对于 session_id 4，它的访问时间大于等于 5 分钟且小于 10 分钟。 没有会话的访问时间大于等于 10 分钟且小于 15 分钟。 ，用 t1 的数值
52920发布于 2021-02-19
腾讯云开发者
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