小夕从7月份开始收到第一场面试邀请,到9月初基本结束了校招(面够了面够了T_T),深深的意识到今年的对话系统/chatbot方向是真的超级火呀.从微软主打情感计算的小冰,到百度主打智能家庭(与车联网?)的DuerOS和UNIT,到渗透在阿里许多产品的全能型智能客服小蜜,以及腾讯的小微和搜狗的汪仔,更不必说那些大佬坐镇的独角兽公司了,小夕深感以对话为主战场的NLP之风在工业界愈演愈烈,吓得小夕赶紧码了这篇文章. 1. 扫盲 对话的概念很大,从输入形式上分为文本和语音,本文当然只考虑文本.从对话目的

学习音乐自动标注过程中设计了有关分类型模型和生成型模型的东西,特地查了相关资料,在这里汇总. http://blog.sina.com.cn/s/blog_a18c98e50101058u.html 新宇教你机器学习之 Generative vs discriminative models 在机器学习中,经常会提到Generative model 和Discriminative model.这是什么意思呢? Classification是Machine learning里面的一个问题. 就是说当

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

随着TensorFlow发布的,还有一个models库(仓库地址:https://github.com/tensorflow/models),里面包含官方及社群所发布的一些基于TensorFlow实现的模型库,用于解决各式各样的机器学习问题. 很多任务,在其中都能找到相同或者近似功能的实现,这时候无需编程或者只要很少的编程,就可以在已有模型的基础上建立自己的人工智能应用. 而且models的更新也比较快,因为大量的社群参与者,几乎每天都有模块的更新commit. 简介 当前版本TensorFlo

一.ML方法分类:          产生式模型和判别式模型 假定输入x,类别标签y         -  产生式模型(生成模型)估计联合概率P(x,y),因可以根据联合概率来生成样本:HMMs         - 判别式模型(判别模型)估计条件概率P(y|x),因为没有x的知识,无法生成样本,只能判断分类:SVMs,CRF,MEM 一个举例:   (1,0), (1,0), (2,0), (2, 1) 产生式模型: p(x,y): P(1, 0) = 1/2, P(1, 1) = 0 , P(

CNN综述文章 的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新 目录 摘要    1.引言    2.CNN基本组件        2.1 卷积层        2.2 池化层        2.3 激活函数        2.4 批次归一化        2.5 Dropout        2.6 全连接层

最近在做视频搜索的技术调研,已经初步有了一些成果输出,算法准确性还可以接受,基本达到了调研的预期.现将该技术调研过程中涉及到的内容总结一篇文章分享出来,内容比较多,初看起来可能关系不大,但是如果接触面稍微广一些,就会发现其实原理都是差不多的. 先描述一下我要解决的问题:上传任意一个车辆截图,需要从海量的监控视频中(高速监控)找到该车辆目标历史经过点位的历史视频录像.这个问题本质上其实就是图像检索或者叫Object-ReId问题,唯一不同的是,找到车辆目标后需要定位到视频录像,后者其实很简单,只需

Jcseg是什么? Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级中文分词器,同时集成了关键字提取,关键短语提取,关键句子提取和文章自动摘要等功能,并且提供了一个基于Jetty的web服务器,方便各大语言直接http调用,同时提供了最新版本的lucene, solr, elasticsearch的分词接口!Jcseg自带了一个 jcseg.properties文件用于快速配置而得到适合不同场合的分词应用,例如:最大匹配词长,是否开启中文人名识别,是否追加拼音,是否追加同义词等! Jcseg核心功能:

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最

Hanlp等七种优秀的开源中文分词库推荐 中文分词是中文文本处理的基础步骤,也是中文人机自然语言交互的基础模块.由于中文句子中没有词的界限,因此在进行中文自然语言处理时,通常需要先进行分词. 纵观整个开源领域,陆陆续续做中文分词的也有不少,不过目前仍在维护的且质量较高的并不多.下面整理了一些个人认为比较优秀的中文分词库,以供大家参考使用. 1.HanLP —— 汉语言处理包 HanLP是一系列模型与算法组成的NLP工具包,由大快搜索主导并完全开源,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.Han

一.随机场定义 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/随机场 随机场(Random field)定义如下: 在概率论中, 由样本空间Ω = {0, 1, …, G − 1}n取样构成的随机变量Xi所组成的S = {X1, …, Xn}.若对所有的ω∈Ω下式均成立,则称π为一个随机场.π(ω) > 0. 一些已有的随机场如:马尔可夫随机场(MRF), 吉布斯随机场 (GRF), 条件随机场 (CRF), 和高斯随机场. 二.马尔可夫随机场(Markov Random Fiel

自定义组件 组件是可以被复用的页面的零件,其实就是一个插件,只是在vue里叫组件 先看看别人的组件 vant element Mint iView 去试试上面的组件,都是有脚手架版和直接引入使用的版本的 脚手架的使用需要先去main.js入口文件引入,还有css也是,查看官方文档都有的 这些组件让vue的开发容易得飞起,这也是为什么说是个人就能做前端,封装得太好了,以前自己写几百行几千行的功能,在组件里主要一个标签一句代码就行,如何封装一个组件,就能理解如何使用一个组件 <link rel=&quo

讲清了一些最最基本的概念 - Intents(意图)和Entities(关键字) - 基于意图(Intent-based)的对话 和 基于流程(Flow-based)的对话  聊天机器人教学:使用Dialogflow (API.AI)开发 iOS Chatbot App iOSDevLog   image 随著苹果Core ML的最新版本发佈,开发人员更容易构建人工智能应用程式,除了图像识别和文本检测是利用AI建置APP的好例子,另一种善于展现机器学习Power的应用程式类型则是chatbots

1.什么是MIM MIM即(Metal Injection Molding)是金属注射成型的简称.是将金属粉末与其粘结剂的增塑混合料注射于模型中的成形方法.它是先将所选粉末与粘结剂进行混合,然后将混合料进行制粒再注射成形所需要的形状.[MIM金属粉末注射成型的五大工艺参数应如何选择?] MIM流程结合了注塑成型设计的灵活性和精密金属的高强度和整体性,来实现极度复杂几何部件的低成本解决方案.MIM流程分为四个独特加工步骤(混合.成型.脱脂和烧结)来实现零部件的生产,针对产品特性决定是否需要进行表面

PCB成型製程在電子構裝中所扮演的角色 下圖是電腦主機的內部組成 我們將以插在主機板上的一片 USB擴充卡來說明PCB成型製 程在電子構裝中所扮演的角色 PCB成型製程的子製程 USB擴充卡要插入主機板上的插槽進行電子訊號的聯結.為了降低板子 插入時的阻力,會在板子的邊緣做出一斜面(如圖所示),要做出這個斜邊, 就要靠斜邊製程. 斜邊製程 要在板邊做出斜邊,主要是以端銑刀對板子邊緣進行旋轉切削. 斜邊製程品質異常範例 斜邊深度大時,會使用二支Spindle作兩段式作業,但二支Spindle的角度

机器不学习 jqbxx.com-专注机器学习,深度学习,自然语言处理,大数据,个性化推荐,搜索算法,知识图谱 今年开始接触chatbot,跟着各种专栏学习了一段时间,也读了一些论文,在这里汇总一下.感觉是存在一些内在的趋势的.只是要找到一个当下切实可行又省时省力的方案好像不太容易. 论文摘要 <Information Extraction over Structured Data: Question Answering with Freebase> 本文利用查询KB替代查询数据库,可以更好的理

写在前面的话 笔者从17年的2月份开始准备春招,其中遇到不少坑,也意识到自己走过的弯路.故写了这篇文章总结一番,本文适合主动学习的,对自己要学的课程不明确的,对面试有恐惧症的...等将来打算从事技术岗位的同学们. 正文开始 为什么要准备校招?社招不一样能够进入大公司吗?对于一些不懂校招这个概念的人来说,经常会问这个问题.同时,大公司的校招薪水一般比工作2年经验社招的人还高,为什么企业会给一个没经验的应届毕业生这么高的薪水?理由何在?理清这些问题之前,我们先来看看校招是一个什么概念? 校园招聘是企

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