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中国程序员最容易发错的单词

作者:三十三重天 最好不是在夕阳西下的时候幻想什么,而是在旭日出生的时候即投入行动!😜 前言 如果你是一位开发工程师,那你一定碰到过这样的情景。 乙方小弟 : "你好,白工。你发的这个摘森和开发文档中的不一致,请核对一下。" 我一惊,什么摘森,我什么时候在文档中有如此神奇的文字描述,莫不是那天正好周五,激动的心颤抖的手将文字打错了。 赶紧看看文档,不然这么低级的错误领导怕不是要Gay死我。 一阵Ctrl+F的文章搜索并没有发现什么摘森的影子。气势汹汹的我立刻一个电话就给干回去了,什么摘森,我什么时候在文档中写了,你看看清楚。 乙方小弟颤栗地说道:”摘森格式啊,我接口调用到的和实际文档中的不一致,我截图给你看。” 我能说什么。。。英文不好不是病,和人讨论真要命 那么问题来了 开发工程量在工作中总会接触到很多的词汇,其中考过框架名称,应用名称,组件名称。我们不能怪起名字的这些大佬为啥要起这么拗口的名字,你行你上啊。咱们只能被动接收这些词汇。 那么问题来了! 如何对一些通用词汇进行正确的口语发音,避免在工作中因为口语不标准,而让别人觉得你很不专业。 隆重推荐 开源项目 中文名称 中国程序员...

详解NLP和时序预测的相似性【附赠AAAI21最佳论文INFORMER的详细解析】

摘要:本文主要分析自然语言处理和时序预测的相似性,并介绍Informer的创新点。 前言 时序预测模型无外乎RNN(LSTM, GRU)以及现在非常火的Transformer。这些时序神经网络模型的主要应用都集中在自然语言处理上面(transformer就是为了NLP设计的)。在近些年来,RNN和Transformer逐渐被应用于时序预测上面,并取得了很好的效果。2021年发表的Informer网络获得了AAAI best paper。本文主要分析自然语言处理和时序预测的相似性,并介绍Informer的创新点。 具体的本文介绍了 早期机器翻译模型RNN-AutoEncoder的原理 RNN-AutoEncoder升级版Transformer的原理 时序预测与机器翻译的异同以及时序预测算法的分类 AAAI21最佳论文,时序预测模型INFORMER的创新点分析 RNN AutoEncoder 早期自然语言处理:RNN autoencoder Sutskever, Ilya, Oriol Vinyals, and Quoc V. Le. “Sequence to sequence learn...

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