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高手问答第 245 期 —— 与微软高级研究员一起进行机器阅读理解

机器阅读理解(Machine Reading Comprehension,MRC)是一种利用算法使计算机理解文章语义并回答相关问题的技术。由于文章和问题均采用人类语言的形式,因此机器阅读理解属于自然语言处理(NLP)的范畴,也是其中最新最热门的课题之一。近些年来,随着机器学习,特别是深度学习的发展,机器阅读理解研究有了长足的进步,并在智能客服、智能教育等实际应用中崭露头角。 OSCHINA本期高手问答(2020年 05月 25 日 —— 2020 年 05 月 31 日)邀请到了来自微软的朱晨光老师与大家一起进行【机器阅读理解】,可讨论的问题包括但不限于: 机器阅读理解的模型架构、预训练模型在机器阅读理解领域的进展、机器阅读理解在工业界中的实际应用等等。 嘉宾简介 朱晨光,微软公司自然语言处理高级研究员、斯坦福大学计算机系博士。负责自然语言处理研究与开发、对话机器人的语义理解、机器阅读理解研究等,精通人工智能、深度学习与自然语言处理,尤其擅长机器阅读理解、文本总结、对话处理等方向。带领团队负责客服对话机器人的语义理解与分析,进行机器阅读理解研究,在斯坦福大学举办的 SQuAD 1.0 ...

谈即时编译优化-以异常堆栈丢失为例

前言 日照充足会让西瓜更甜,那拥有即时编译优化会让Java程序怎么样?本文会初步介绍JVM的即时编译优化特性,并且通过异常堆栈丢失这一常见的现象来进行举例 即时编译优化 Java程序在运行初期是通过解释器来执行,当发现某块代码运行特别频繁,就会将之判定为热点代码(Hot Spot Code), 虚拟机会将这部分代码编译成本地机器码,并对这些代码进行优化。这件事就是即时编译(Just In Time, JIT)优化, 做这件事的就是即时编译器。 解释器与编译器 目前主流虚拟机都采用解释器、编译器并存的架构。 解释器:程序执行初期,解释器执行的方式可以省去编译过程,节省时间 编译器:在渡过初期后,编译器把更多的代码编译成本地代码,提升执行效率,以空间换时间 因为编译器存在过度优化,基于假设优化等失败的优化结果,通过逆优化(Deoptimization)的方式,将程序的执行主动权从编译器交给解释器执行。可以把解释器看成是一个保守派,编译器是一个激进派,在JVM执行体系里,两者相辅相成,互相配合。 编译器种类 一般虚拟机都内置了两个或三个即时编译器,历史比较久远的C1, C2, 以及在JDK1...

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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。