前言 先来看一些demo,来一些直观的了解. 自然语言处理: 可以做中文分词,词性分析,文本摘要等,为后面的知识图谱做准备. http://xiaosi.trs.cn/demo/rs/demo 知识图谱: https://www.sogou.com/tupu/person.html?q=刘德华 还有2个实际应用的例子,加深对NLP的理解 九歌机器人: https://jiuge.thunlp.cn/ 微软对联机器人: http://duilian.msra.cn/ NLP概述: 自然语言处理,是

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(下) BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter notebook BERT_TRT.ipynb在sample文件夹中进行推理过程的逐步描述和演练.在本节中,让我们回顾几个关键参数和概念,以便使用TensorRT进行推理. BERT(更具体地说是编码器层)使用以下参数来控制其操作: Batch size Sequence Length Number of

基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(上) 大规模语言模型(LSLMs)如BERT.GPT-2和XL-Net为许多自然语言理解(NLU)任务带来了最先进的精准飞跃.自2018年10月发布以来,BERT1(来自Transformer的双向编码器表示)仍然是最流行的语言模型之一,并且在编写时仍能提供最先进的精准. BERT为NLU任务的准确性提供了一个飞跃,使得基于语言的高质量服务在许多行业的公司都能达到.要在生产中使用模型,除了精准之外,还需要考虑延迟等因素,这些因素会影响最终用户对服务

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主

在上一节.我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别. 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视觉的,但计算机视觉会使用该概念的升级.词袋最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域,该模型忽略掉文本的语法和语序,用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档. 我们使用BOW在一系列文档中构建一个字典,然后使用字典中每个单词次数构成向量来表示每一个文档.比如: 文档1:I like

在我之前的一篇博客<EasyRTMP内置进入摄像机中实现网络推流直播摄像机的功能>中,我阐述了一种将RTMP推流内置到摄像机系统内部,实现安防摄像机转互联网直播的RTMP推流摄像机功能,如果搭载在高清的IPC上,可以实现一个 非常低成本.高性价比的互联网高清直播摄像机! 但是,这只是个推流,或者说,只是一个程序,或者说是一个SDK,那么如果要做成一个产品,仅仅是有核心功能是不够的,我们还需要将整个音视频的采集.编码.回调.转码.推流.配置.停止等一系列流程,如何将整个链条完全串联和控制,是一个

"目标检测"是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点.从Viola-Jones Detector.DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN.YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史.整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中:(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html) 图 1. 目标检测发展历程图 可以看出,在2012年之前,在目标检测领域还是以传统手工特征的检

在Spring中默认使用JDK动态代理实现AOP编程,使用org.springframework.aop.framework.ProxyFactoryBean创建代理是Spring AOP 实现的最基本方式. 1.通知类型 根据Spring中通知在目标类方法中的连接点位置,通知可以分为6种类型: (1)环绕通知 环绕通知(org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor)是在目标方法执行前和执行后实施增强,可应用于日志记录.事务处理等功能. (2)前置通知

基于自然语言处理角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日21:25:35 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思

大家好,先自我介绍一下,我是王睿.之前在Facebook/Instagram担任AI技术负责人,现在DataPipeline任Head of AI,负责研发企业级业务异常检测产品,旨在帮助企业一站式解决业务自动化监控和异常检测问题.今天主要从以下四方面跟大家分享构建该产品的思路和实战. 一.为什么需要人工智能业务异常检测系统 企业会因为业务异常无法得到及时解决而遭受较大的损失,比如某知名互联网企业,将原价为50元的优惠券以18元卖出,导致用户在短时间内大量疯抢,损失惨重.同样,在金融.零售.电商

系列目录 [Unity3D基础]让物体动起来①--基于UGUI的鼠标点击移动 [Unity3D基础]让物体动起来②--UGUI鼠标点击逐帧移动 时光煮雨 Unity3D让物体动起来③—UGUI DoTween&Unity Native2D实现 时光煮雨 Unity3D实现2D人物动画① UGUI&Native2D序列帧动画 时光煮雨 Unity3D实现2D人物动画② Unity2D 动画系统&资源效率 背景 前有慕容小匹夫的一篇<解构C#游戏框架uFrame兼谈游戏架构设计&

Mysql5.6基于GTID全局事务的复制 什么是GTID?   GTID(Global Transaction Identifiers)是全局事务标识 当使用GTIDS时,在主上提交的每一个事务都会被识别和跟踪,并且运用到所有从MySQL,而且配置主从或者主从切换时不再需要指定 master_log_files和master_log_pos:由于GTID-base复制是完全基于事务的,所以能很简单的决定主从复制的一致性: 官方建议Binlog采用Row格式 MySQL 5.1.12 开始,可以

一.Netty框架介绍 什么是netty?先看下百度百科的解释:         Netty是由JBOSS提供的一个java开源框架.Netty提供异步的.事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能.高可靠性的网络服务器和客户端程序. 也就是说,Netty 是一个基于NIO的客户.服务器端编程框架,使用Netty 可以确保你快速和简单的开发出一个网络应用,例如实现了某种协议的客户,服务端应用.Netty相当简化和流线化了网络应用的编程开发过程,例如,TCP和UDP的socket服务开发

一.人工智能之自然语言处理 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP),是人工智能的分支科学,意图是使计算机具备处理人类语言的能力. “处理人类语言的能力”要达到什么效果呢?举个例子!班主任问路班长:“你能把粉笔递过来么?”.这句话有两层意思,第一层:你能不能把粉笔递过来:第二层:把粉笔递过来.Get到第一层,班长回答“能”,Get到第二层意思,班长递上粉笔.倘若班长仅回答了“能”,情景略尴尬. 对于人类来说,Get到两层意思没什么问题,但是要计算机Get到

OCS简介 OCS( Open Cache Service)为分布式高速缓存服务,主要实现热点数据的快速响应: OCS支持Key/Value的数据结构,兼容memcachebinary protocol且支持SASL的客户端都可与服务端通信. OCS 支持即开即用的方式快速部署:业务系统的时延和吞吐量受限于数据的更新和获取,常见的解决方案是在业务层和持久化层之间增加缓存层,从而降低持久化层的压力,提高系统整体的反应速度. 与自建memcached相同之处在于OCS兼容memcached协议,与用

OCS简介 OCS( Open Cache Service)为分布式高速缓存服务,主要实现热点数据的快速响应: OCS支持Key/Value的数据结构,兼容memcachebinary protocol且支持SASL的客户端都可与服务端通信. OCS 支持即开即用的方式快速部署:业务系统的时延和吞吐量受限于数据的更新和获取,常见的解决方案是在业务层和持久化层之间增加缓存层,从而降低持久化层的压力,提高系统整体的反应速度. 与自建memcached相同之处在于OCS兼容memcached协议,与用

参考博客:https://www.cnblogs.com/qq78292959/p/3760560.html Controller注解: 传统风格的Controller需要实现Controller接口,而现在我们只需要用注解就行了. 基于注解的控制器有几个优点,1.一个控制器可以处理多个action(动作),而一个实现 Controller接口的控制器只能处理一个动作.    2.基于注解的控制器请求映射不需要存储在配置文件中,使用RequesetMapping注解类型就可以对一个方法进行请求处

  之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1,如何学习PCL以及一些基础的知识 2,PCL中IO口以及common模块的介绍 3,PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍          三维点云分割是将同属性的点云物体分割出来,以便于单独对该点云物体处理,但是由于点云数据是一种高冗余度,且不均匀的数据结构,所以点云分割具有一定挑战性,点云库于(PCL)2011年推出以来,得到行业广泛的应用,该库包含了最先进的3D感知算法,并包含了LIDAR和三维扫描仪的接口,这使得点云

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