语法树是句子结构的图形表示,它代表了句子的推导结果,有利于理解句子语法结构的层次.简单说,语法树就是按照某一规则进行推导时所形成的树. 有了语法树,我们就可以根据其规则自动生成语句,但是语法树本身是死的,在日常生活中我们会有很多并不符合语法树的情况,比如: 我们转换一种思想,我不在意一句话对与不对,而是判断这句话出现概率的高低,如果一句话出现的最终概率越接近1,那么说明它越容易出现,反之亦然.这里我们就需要语言模型:N-gram,该模型基于这样一种假设,第N个词的出现只与前面N-1个词相关,而与…

前言: 炸金花这款游戏, 从技术的角度来说, 比德州差了很多. 所以他的AI模型也相对简单一些. 本文从EV(期望收益)的角度, 来尝试构建一个简单的炸金花AI. 相关文章: 德州扑克AI--Programming Poker AI(译).  系列文章说来惭愧, 之前一直叫嚷着写德州AI, 不过可惜懒癌晚期, 一直没去实践, T_T. 相比而言,***简单很多, 也更偏重于运气和所谓的心理对抗. 系列文章: 1. 炸金花游戏的模型设计和牌力评估  2. 炸金花游戏的胜率预估 3. 基于EV(期望…

对于分词系统的实现来说,主要应集中在两方面的考虑上:一是对语料库的组织,二是分词策略的制订. 1.   Tire树 Tire树,即字典树,是通过字串的公共前缀来对字串进行统计.排序及存储的一种树形结构.其具有如下三个性质: 1)      根节点不包含字符(或汉字),除根节点以外的每个节点只能包含一个字符(汉字) 2)      从根节点到任一节点的路径上的所有节点中的字符(汉字)按顺序排列的字符串(词组)就是该节点所对应的字符串(词组) 3)      每个节点的所有直接子节点包含的字符(汉字…

优点:    0.行为逻辑和状态数据分离,任何节点都可以反复利用.    1.高度模块化状态,去掉状态中的跳转逻辑,使得状态变成一个"行为".    2."行为"和"行为"之间的跳转是通过父节点(Composite)的类型来决定的(例如sequence或者selector) .比如并行处理两个行为,在状态机里面无法同时处理两个状态.    3.通过增加控制节点的类型,可以达到复用行为的目的. Behavior trees are a combin…

微软的Power BI现在是一种正在大量结合人工智能(AI)的商业分析服务,它使用户无需编码经验或深厚的技术专长就能够创建报告,仪表板等.近日西雅图公司宣布推出几款新的AI功能,包括图像识别和文本分析,关键驱动程序分析,机器学习模型创建和Azure机器学习集成,旨在展示数据科学家的工作以及授权更多用户利用人工智能.   提供AI模型构建器 微软人工智能平台公司副总裁埃里克·博伊德在接受VentureBeat采访时说:“我认为能够接触到更广泛的受众,包括认知服务点亮和Power BI--这很酷.”…

Atitit.sql ast 表达式 语法树 语法 解析原理与实现 java php c#.net js python 1.1. Sql语法树 ast 如下图锁死1 2. SQL语句解析的思路和过程3 2.1. lexer作为一个工具,完成了对SQL字符串的切割,将语句转化成一个tokens数组.3 2.2. Parser完成了SQL解析的后序部分:使用一个lexer对象作为工具,切出tokens,然后解析语义,绑定相关的系统接口.3 2.3. 关系数据和XML数据库下其抽象语法树分别为: 如图…

摘要:华为云擎天架构+ Flash-Native存储引擎+低时延CurreNET,数据存储和处理还有啥担心的? 虽然我们已经进入大数据时代,但多数企业数据利用率只有10%,数据的价值没有得到充分释放.面对海量数据爆炸式的增长和发掘数据内在价值的巨大需求,拥有弹性伸缩.无限扩展能力的云存储正发展成为时代的智能数据底座. 另一方面,随着人工智能(AI).VR/AR.5G.自动驾驶等技术的发展,应用对云存储的实时处理能力提出了更高标准.对于支撑智能世界的数据平台而言,需要进入百微秒量级,才能满足实时性…

背景 海量且优质的数据集是一个好的 AI 模型的基石之一,如何存储.管理这些数据集,以及在模型训练时提升 I/O 效率一直都是 AI 平台工程师和算法科学家特别关注的事情.不论是单机训练还是分布式训练,I/O 的性能都会显著影响整体 pipeline 的效率,甚至是最终的模型质量. 我们也逐渐看到容器化成为 AI 训练的趋势,利用容器可以快速弹性伸缩的特点,结合公有云的资源池,能够最大化资源利用率,为企业大大节约成本.因此也就诞生了类似 Kubeflow 和 Volcano 这样的开源组件,帮助…

摘要:CANN作为释放昇腾硬件算力的关键平台,通过深耕先进的模型压缩技术,聚力打造AMCT模型压缩工具,在保证模型精度前提下,不遗余力地降低模型的存储空间和计算量. 随着深度学习的发展,推理模型巨大的参数量和计算量,需要耗费越来越多的硬件资源,也给模型在移动端的部署带来了新的挑战. 能不能像哆啦A梦一样,变出一条缩小隧道,不管再大的模型,塞进去后就能变小变轻,在寸土寸金的AI硬件资源上身轻如燕- 答案是:当然可以! 通常来说,想要构建深度学习领域的模型缩小隧道,加速模型推理部署,一般需要借助量化…

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/300 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 一份来自『RESEARCH AND MARKETS』的二手车报告预计,从 2022 年到…