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云计算的人工智能虽然发展缓慢,但得到更多的关注

随着IT专业人士尝试应用人工智能,许多人将在公有云执行此操作。但是,组织从不断增长的人工智能服务列表中选择,从AWS、Azure和其他厂商中挑选,并不是一件容易的事。 虽然人工智能不再只是在科幻电影中看到,但是该技术对许多企业IT团队来说仍然是陌生的。然而,一个采纳趋势是明确的:公有云将是大多数企业人工智能工作负载的目的地。 调研机构Forrester Research公司首席分析师Rob Koplowitz说:“这并不是说人工智能不会发生在人们的数据中心的企业中,但这是一个主要在云端发生的工作量。” 一些组织将选择在内部部署的数据中心保留人工智能应用程序,特别是那些包含敏感客户数据的应用程序,因为它们对其他工作负载具有严格的安全性或遵从性要求。但是,一般来说,公有云人工智能服务将成为主流模式,Aragon Research公司首席分析师Adrian Bowles对此表示认同。 Bowles表示,云计算是特别适合人工智能的最大原因之一就是实验。因为大多数组织仍在探索机器学习,预测分析或自然语言处理等技术的潜在用途,所以他们希望有一个让他们进行实验的环境,而不需要重大的金融投资或风险。 ...

古德-图灵估计

古德-图灵估计可以解决n元语法模型(n-gram)中的数据的稀疏问题。主要的思想是把非零的n元语法的概率降低匀给一些低概率n元语法,以修改最大似然估计与真实概率之间的偏离。是实用比较多的平滑算法。 图:从左到右的变化:把一部分看得见的事件的概率匀给未看见的事件 以统计词典中的概率为例,来说明古德-图铃公式。 假定在语料库中出现r次的词有Nr个,特别的出现0次(未登录词)出现的次数为N0个。语料库中词语的个数为N,显然 出现r次的词在词典中的相对频度为r/N。如果不做任何优化处理,就依这个相对频度作为这些词的概率估计。 加入当r非常小时,这么统计可能不可靠,因此出现r次的那些词在计算它们的概率时要使用一个更小一点的数,是dr,而不是r。古德-图灵估计按照下面的公式计算dr: dr=(r+1)* Nr+1/Nr 显然 一般来说,出现一次的词的数量比出现两次的词的数量多,出现两次的词的数量比出现三次的数量多。这叫做Zip...

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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。

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