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低代码平台FlyFish在云智慧的落地实践探索

本文由FlyFish项目PMC王海虎参加OpenTalk沙龙的主题演讲《低代码平台FlyFish在云智慧的落地实践探索》转录而来,AIOps社区在征得本人授权后发布 讲师简介: 王海虎,开源项目FlyFish项目PMC,云智慧研发经理,全栈工程师,主攻可视化、3D引擎、3D gis场景、低代码等方向。AlOps社区专家团成员。开源项目AntV贡献者,清华大学Thulab的DWF项目开发者之一。 低代码能解决什么问题 近些年,低代码逐渐成为技术圈内的热门概念,有人说低代码代表着未来的开发方向,也有人说低代码并不能真正替代工程师。抛开这些争议不谈,我们不妨从场景出发,看看低代码到底解决了了哪些问题 身为一个工程师,特别是前端工程师,当你在开发一个数据可视化项目时,是否有遇到下面这些问题 需求变更:频繁变更风格、效果、光晕、主题、配色、内容、交互特效等。 应对复杂:兼容、性能、速度、实时性、高可用、持久化、鉴权、多主题、国际化。 应对变化:语法糖、开发模式、框架、技术栈、版本更新、人员整体能力 当你站在工程师的视角去审视过往的工作,你会发现,这些场景都带来了很多严重的问题 人员浪费:无统...

语言处理技术之中文分词在运维领域中的探索实践

什么是中文分词,其原理与方法又是如何应用在智能运维中的?本篇文章将着重讲解云智慧对中文分词的理解。 一、中文分词面临的问题 在汉语中分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。为什么需要分词呢?一般认为在中文和英文中,词是表达完整含义的的最小单位,同时中文的字和英文中的字母,由于其粒度太小,无法表达完整的含义,而句子的粒度又太大,每句话承载的信息过多导致很难复用,因此在大量的中英文自然语言处理任务中,为了取得更好的效果,就采用分词的方式。 随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,中文分词的准确性也得到了很大的提升,但是该问题并未得到根本的解决,这是因为在中文分词中有一些基本的问题并未很好的定义与解决,研究者们将这些问题总结为以下三类。 分词规范 汉语的文章一般有如下层级组成:汉字-词语-句子-段落-篇章。在一句话中如何标记一个一个的词是非常重要的话题,并且不同的人会有不同的方案。有一个统一的、标准的规范就非常困难。例如:"自然语言处理被称为人工智能皇冠上的明珠"这句话存在如下不同的分词方式: 自然/语言处理/被/称为/人工智能/皇冠上的/明珠 自然语言处理/被/称为/...

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