12位专家，展望未来5年深度学习发展趋势-低调大师

12位专家，展望未来5年深度学习发展趋势

2017-05-01 617

2015年已然过去，2016刚刚开始，回头将目光集中于去年的成就上，以及对将来科学趋势的预测。去年最令人瞩目的一个领域就是深度学习，它是机器学习中越来越流行的一个分支，看起来它会继续向前发展，并会运用到越来越多的行业和领域中。

在过去的一年中，我们有幸通过RE•WORK节目与从事人工智能和计算机科学方面的许多大牛进行交流，我们期待在2016年会晤更多的专家，并向他们学习。

作为Q&A;系列的一部分，我们邀请了一些深度学习方面最为资深的人士，来预测深度学习领域未来5年的可能发展情况。

未来5年我们可能看到深度学习会有怎样的发展？

Ilya Sutskever，OpenAI研究总监：我们应该会看到更为深层的模型，与如今的模型相比，这些模型可以从更少的训练样例中学习，在非监督学习方面也会取得实质性进展。我们应该会看到更精准有用的语音和视

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《Python自然语言处理》——第1章　语言处理与Python

本节书摘来异步社区《Python自然语言处理》一书中的第1章，作者：【美】Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看第1章　语言处理与Python Python自然语言处理我们能够很容易地得到数百万数量级的文本。假设我们会写一些简单的程序，那可以用它来做些什么？本章将解决以下几个问题。（1）通过将技术性较简单的程序与大规模文本结合起来，我们能实现什么？（2）如何自动地提取出关键字和词组，用来总结文本的风格和内容？（3）Python编程语言为上述工作提供了哪些工具和技术？（4）自然语言处理中有哪些有趣的挑战呢？本章分为风格完全不同的两部分。在1.1节，我们将进行一些与语言相关的编程练习而不去解释它们是如何实现的。在1.2节，我们将系统地回顾关键的编程概念。我们使用章节标题来区分这两种风格，而后面几章则不像前面一样，是将两种风格混合在一起，不作明显的区分。我们希望这种介绍风格能使你对将要出现的内容有一个真实的体会，与此同时，介绍中还涵盖了语言学与计算机科学的基本概念。如果你对这两个方面已经有...

2017-05-02

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2.3 整合数据集我们已经讨论整合数据集时需要考虑的一些问题：标注任务的范围、已有语料库是否含有对你有用的文档与标注信息、数据来源的多样化。如果你计划将你的数据集公开，请确定你已经拥有对所标注信息向第三方重新发布的许可。有时可以仅发布独立的标注信息和从网站上收集数据的代码段，但最佳且最简单的方式是直接向内容提供者申请许可，尤其是当语料库和标注信息将用于商业而不是纯粹的教育目的时。语料库构建指南语料库语言学家John Sinclair（约翰·辛克莱尔）就构建语言学语料库提出了一些指南。尽管这些指南主要针对设计以语言现象研究为目的的语料库，但它们对任何构建语料库感兴趣的人都会有所帮助。论文全文可从http://www.ahds.ac.uk/creating/guides/linguistic-corpora/chapter1.htm下

2017-05-02

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Spring

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

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。