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Character-Aware Neural Language Models

本篇分享的文章是Character-Aware Neural Language Models,作者是Yoon Kim、Alexander M. Rush。两位是HarvardNLP组的学生和老师,前者贡献了一些有意义的torch代码,比如seq2seq+attn,后者第一次将seq2seq的模型应用到了文本摘要。 卷积神经网络之前常常用在计算机视觉领域,用来在图像中寻找features,前几年被研究者应用到了nlp任务中,在文本分类等任务中取得了不错的效果。传统的word embedding对低频词并没有太好的效果,而本文将char embedding作为CNN的输入,用CNN的输出经过一层highway层处理表示word embedding,然后作为RNNLM的输入,避免了这个问题。而且之前的神经网络语言模型中绝大多数需要优化的参数是word embedding,而本文的模型则会将优化参数减少非常多。 本文模型的架构图如下: 可以分为三层,一层是charCNN,通过构建一个char embedding矩阵,将word表示成matrix,和图像类似,输入到CNN模型中提取经过filte...

高可用性系统在大众点评的实践与经验

可用性的理解 理解目标 业界高可用的目标是几个9,对于每一个系统,要求是不一样的。研发人员对所设计或者开发的系统,要知道用户规模及使用场景,知道可用性的目标。 比如,5个9的目标对应的是全年故障5分钟。 拆解目标 几个9的目标比较抽象,需要对目标进行合理的分解,可以分解成如下两个子目标。 频率要低:减少出故障的次数 不出问题,一定是高可用的,但这是不可能的。系统越大、越复杂,只能尽量避免问题,通过系统设计、流程机制来减少出问题的概率。但如果经常出问题,后面恢复再快也是没有用的。 时间要快:缩短故障的恢复时间 故障出现时,不是解决或者定位到具体问题,而是快速恢复是第一要务的,防止次生灾害,问题扩大。这里就要求要站在业务角度思考,而不仅是技术角度思考。 下面,我们就按这两个子目标来分别阐述。 频率要低:减少出故障的次数 设计:根据业务变化不断进行迭代 以点评交易系统的演进过程为例。 幼儿时期:2012年前 使命:满足业务要求,快速上线。 因为2011年要快速地把团购产品推向市场,临时从各个团队抽取的人才,大部分对.NET更熟悉,所以使用.NET进行了第一代的团购系统设计。毕 竟满足业务要求...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。