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自然语言处理自然语言处理本专题为雷锋网的自然语言处理专题,内容全部来自雷锋网精心选择与自然语言处理相关的最近资讯,雷锋网读懂智能与

从语言学角度看词嵌入模型人工智能正在如何改变世界:bbc总结ai的a到

导语:在任何一个基于机器学习的自然语言处理(nlp)流水线中

本文为ai研习社编译的技术博客,原标题:

movingbeyondthedistributionalmodel

作者|  tanaygahlot

翻译|  乔叔叔

校对|酱番梨    整理|菠萝妹/https-medium-com-tanaygah

在词向量化的最常用的技术之一就是词的分布式表示模型。它基于的一个假设是一个词的意思能够从它所在的上下文中推断出来。大部分深度

罕见词:对于在语料中出现频率较低的词,它们无法通过分布式表示学习得到一个

多义混同:它们将一个词的所有词义混成一个表示。例如,单词“bank”

形态缺失:在表示学习的时候,它们并没有考虑一个单词多种形态。比如,“evaluate”和“evaluates”具有相似的意思,但是分布式表示模型却将它们视

幸运的是,为了解决这些问题,大家进行了非常广泛的研究。大致上,这些解决办法可以分为3个主要类别。我们将会按照下面的顺序一一介绍:

在词嵌入中,将语言或功能约束进行增强。  形态敏感嵌入这些技术在学习词嵌入的时候,将词的形态进行了考虑。fasttext就是这种技术的一个典型代表。它将一个单词表示成了n-gram

morphfittin。

导语:本文全面概述了基于深度学习的对无人机航拍图像进行物体检测的方法。

本文为ai研习社编译的技术博客,原标题:

howtoeasilydoobjectdetectionondron

作者| gauravkaila

翻译| zackary、disillusion、刘刘1126

校对|酱番梨    整理|菠萝妹

本文全面概述了基于深度学习的对无人机航拍图像进行物体检测的方法。我们还

第一部分:我们刚发布了nanodroneapis!您是否知道无人机及其相

我们将探索一些应用以及伴随着它们的挑战,这些应用基于深度学习完成了基

在最后,我们将展示一个使用nanonets机器学习框架对非洲

  第一部分:航拍图像——简要背景人们总是对从高处俯

 1906年,从风筝上拍摄的旧金山全景(来源:国会图书馆)

如今,即使是普通大众也可以使用能够飞到2公里高处的无人机。这些无人机配有高分辨率的摄像头,

  第二部分:无人机及其工业应用随着无人机的普及,我们

虽然这一切看起来很轻巧,但是价值500亿美元的无人机产业核心在于工业应用。

在这里我们探讨一二:能源:太阳能发电厂的检测

太阳能发电厂的日常检测和维护是一项艰巨的任务。传统的人工检测方式只能

右图:因特尔自动化系统检测的缺陷定位和分类农业:植物早期病害的检测

伦敦帝国理工学院(imperialcollegelondon)的研究人

对一大片土地/水域的俯视图进行分析,可以获取大量关于治安和公共安全方面的信息。其中一个例子就是在澳大利亚沿。

ythonpython本专题为雷锋网的python专题,内容全部来自雷锋

尹立博:python全局解释器锁与并发|ai研习社第59期猿桌会pyt

导语:关于python全局解释器锁与并发问题的一筐干货~雷锋网ai科技评

然而,gil的设计有时会显得笨拙低效,并对语言的并发性带来严重限制,但是此时由于

近日,在雷锋网(公众号:雷锋网)ai研习社公开课上,毕业于澳大利亚国立大学的尹立博介绍了全局解释器锁(gil)和提升并发性的不同思路。公开课回放视频网址:ai

尹立博:毕业于西澳大利亚大学和澳大利亚国立大学。现在堪培拉seeingma

分享主题:python全局解释器锁与并发1、全局解释器锁(gil)

2、多进程(multiprocessing)

3、多线程(multithreading)

4、异步(async)

5、分布式计算(以dask为例)

雷锋网ai研习社将其分享内容整理如下:

今天要跟大家分享的是python全局解释器锁与并发。我会先介绍一下全

全局解释器锁(gil)gil的概念用简单的一句话来解释,就是「任一时刻,

第一,gil不属于python语言定义,而是cpython解释器实现的一部分;

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