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洛书 v1.6.8 阶段性更新：新增 RISC-V 与龙芯处理器支持，性能与稳定性进一步优化

在本次更新中，我们成功实现了对RISC-V和MIPS两种处理器架构的支持，并将其添加到了自动化构建任务流中，这意味着洛书的每一次更新将会及时地同步到相应二进制文件当中。

2023-08-26

CNN tflearn处理mnist图像识别代码解说——conv_2d参数解释，整个网络的训练，主要就是为了学那个卷积核啊。

关于最大池化可以看看下面这张图，这里面 strides=1,kernel_size =2(就是每个颜色块的大小),图中示意的最大池化（可以提取出显著信息，比如在进行文本分析时可以提取一句话里的关键字，以及图像处理中显著颜色

2017-11-15

无人审批刷脸办照广州上线全程电子化商事登记系统；法国巴黎银行推出人工智能系统用于加强交易处理

日前，天津市科委表示，按照国家部署决策，天津市正式启动实施“人工智能科技重大专项”，借助中国新一代人工智能发展战略研究院年内在天津建成的契机，谋划建设国内首个具有中国特色“大智能”创新体系，让智能生活早日惠及百姓生活。据了解，“大智能”创新体系，涵盖智能制造、智能交通、智能家居、智慧金融、智能医疗等多个领域。天津市出台的人工智能重大专项重点围绕“523”工作任务开展实施，即推动智能传感、脑机协同、生物特征识别、语义音视频分析识别、智能网联车5项细分领域关键共性技术创新，开展智能制造、智能网联车2个应用示范，强化战略研究、超级计算、创新服务3大服务支撑平台建设。天津市科委负责人表示，天津产业结构调整已经为现代产业新体系建设打下了良好的基础。天津将抓住科技创新促进产业转型这一有利时机，从顶层设计入手，完善人工智能领域的科研和产业布局，

2017-10-16

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 3: NLP 平台化——从封闭走向开放

但到了自然语言，要处理的问题变得纷繁复杂，尤其是NLP和其他的领域还会有所结合，所以问题非常琐碎。

2017-08-31

能源物联网中如何处理上报的大量数据问题的思路分析（题目有点长，但是我不介意它更长）--后续会继续补充

V1.0 今年年底，随着运营的新能源车的增多，车辆上报上来的各种can消息也飞速增长，传统的关系型数据库已经无法满足存储的需要，因为转而向非关系型数据库去寻求帮助。目前面临的问题： 1，数据存储：large，粗略估计，明年预计每日过4亿； 2，can消息频繁上报，造成入库不及时的堆积问题：入库太慢，然而上报太快； 3，检索分析困难，后续数据挖掘艰难； 4，实时数据/历史数据分析完问题，来说说最开始的一个思路： 1，解决存储分析问题：使用HBase独立机房存储，使用第三方专用分析工具进行SQL化分析（主要是为了省事儿，你api比较6 也可api,你美你随意）； 2，解决消息堆积问题：采用kafka进行一个分布式的消息缓存，将上报数据进行多partication消费，进行入库； 3，解决实时查询问题：对于实时数据，不进行读库查询，每次can消息刷新到redis缓存中； 3，细碎问题：多数据来源问题；解析中的数据清洗，格式化，过滤，标准化（目前还是以国标为主）问题；。。。。。。。。未完待续。。。。。

2017-01-09

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 4: 语言知识——从人工构建到自动构建

然而在自然语言处理领域，还是要有大量的显性知识的，但是构造知识的方式也在产生变化。比如，现在我们开始用自动的方法，自动地去发现词汇与词汇之间的关系，像毛细血管一样渗透到各个方面。

2017-08-31

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 2: 学习模式——从浅层学习到深度学习

趋势 2: 学习模式——从浅层学习到深度学习浅层到深层的学习模式中，浅层是分步骤走，可能每一步都用了深度学习的方法，实际上各个步骤是串接起来的。直接的深度学习是一步到位的端到端，在这个过程中，我们确实可以看到一些人为贡献的知识，包括该分几层、每层的表示形式、一些规则等，但我们所谓的知识在深度学习里所占的比重确实减小了，主要体现在对深度学习网络结构的调整。

2017-08-31

一步步动手实现高并发的Reactor模型 —— Kafka底层如何充分利用多线程优势去处理网络I/O与业务分发

这样简单的处理对于客户端是没什么问题，但对于服务端来说就有些缺点了。在服务端，我们要求读取请求、处理请求以及发送响应各个环节必须能迅速完成，并且要尽可能做到互不影响。

2018-12-13

【译Py】2018年8月，GitHub上的Python数据科学明星项目：自动化机器学习、自然语言处理、可视化、机器学习工作流

和上篇文章相比，这次选出的项目涉及更多数据科学领域，并且都是GitHub上的开源项目，我们为每个项目都附上了Repo、文档和入门指南的链接，并对每个项目进行了简单介绍。

2018-08-28

学习ASP.NET Core, 怎能不了解请求处理管道[5]: 中间件注册可以除了可以使用Startup之外，还可以选择StartupFil...

我们在一个ASP.NET Core控制台应用中定义如下四个中间件类型（Foo、Bar、Baz和Gux），它们针对请求的处理逻辑很简单，就是将自身的类型名称写入请求的响应中。

2017-10-23

RDIFramework.NET ━ .NET快速信息化系统开发框架 V3.2->Web版本工作流部分业务处理界面与查看界面全新展示

框架的工作流在3.2版本中处理界面做了全新的修改，启动任务、处理任务、查看任务等界面都在在Tab标签中被打开，打开后显示界面也全新的修改，更加的美观与规范。

2017-10-02

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 1: 语义表示——从符号表示到分布表示

趋势 1: 语义表示——从符号表示到分布表示自然语言处理一直以来都是比较抽象的，都是直接用词汇和符号来表达概念。

2017-08-31

百度推出基于AI的情人节主题功能；牛津大学2017自然语言处理课程公开（附视频及PPT） | AI开发者头条

情人节降至，百度推出基于 AI 的魅力值测评和诗歌自动生成主题功能百度搜索在近日推出了基于人工智能技术的“情人节用脸撩，开启桃花运”功能，迎接情人节。用户在百度搜索 App 中需用语音说一句“开启桃花运”即可进入主题页面。该页面包含两大核心功能：一个是“自拍撩汉/妹指数”，即根据照片颜值打分的功能，另一个则是输入姓名/地点后自动生成专属诗歌的功能。详情：http://www.leiphone.com/news/201702/nyTmxpTMd4sRooJX.html 密歇根大学发明超微型深度学习计算机Micro Mote，体积比指甲盖还小，功耗仅288微瓦近期在美国旧金山举办的IEEEE国际固态电路研讨会上（IEEE International Solid-State Circuits Conference ，ISSCC)上，来自美

2017-08-01

Netty网编程实战：四种解决粘包方式切换、两种生产级双向监听模式并行、高效编解码、多处理器协同作战

各种ChannelHandler协同在ChannelPipeline内部维护一个双向链表来存储进入管道的，各种ChannelHandler事件和处理器有序责任链式处理有业务执行先后顺序的处理及事件触发

2020-07-01

寒武纪3款AI处理器齐发，陈天石3年小目标：占领10亿智能AI终端；占领中国AI云端高性能芯片1/3

业界瞩目的智能芯片引领者“寒武纪”6号召开了公司成立以来的首场发布会，隆重发布旗下新一代智能处理器IP产品，并阐述公司未来芯片产品研发路线图。此次发布会由中国科学院主办，寒武纪公司承办。

2017-11-06

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 9: 文本生成——从规范文本到自由文本

趋势 9: 文本生成——从规范文本到自由文本文本生成这两年很火，从生成古诗词到生成新闻报道，再到写作文。这方面的研究价值是很大的，它的趋势是从生成规范性的文本到生成自由文本。比如，我们可以从数据库里面生成一个可以模板化的体育报道，这个模板是很规范的；然后我们可以再向自由文本过渡，比如写作文。

2017-08-31

Hadoop 这样业界顶级的大规模数据处理平台，均发现满足不了类似双十一这样全世界的剁手党蜂拥而至的热情

写这篇文之前想起一个段子：“你在干嘛？”“我在王健林这儿跟马云谈生意。”“说人话！”“我在万达广场逛无聊了坐着拿手机淘宝……” 所以，本来开篇想说上周到马云那里聊了会最新的云计算技术，想想还是不那么得瑟，老实交代吧，上周五到杭州阿里巴巴总部以开小规模研讨会的名义实质上主要是去参观学习了一圈。马云当然是没见着，据说马老师刚好到武汉去了，当然大家都心里有数，马老师就算刚好没去武汉估计也会刚好有什么其它事情无暇分身滴。出席研讨的阿里方最高级别干部是阿里云副总裁金戈先生，聊得最多的是出自NUDT的同门小师弟，现为阿里云业务架构师的潘旻喆。说说本次阿里之行最大的感受，就是阿里搞接待的妹子都特么漂亮，阿里真正最强大的技术其实并不在于淘宝、天猫又或是支付宝，而是云计算。话说云计算这个概念已经火了好几年了，但是如何跟业外人士解释清楚仍然是个问题。今

2017-05-30

借助数加，原来需要2-3天的单维度数据处理时间，目前仅需3-6小时，研发周期更短，产品需求符合度更高。

“在原来自建的环境里进行一个维度的数据处理大约需要 2-3天时间，而使用数加平台处理相同数据只需要 3-6 个小时。

2017-04-12

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 5: 对话机器人——从通用到场景化

趋势 5: 对话机器人——从通用到场景化最近出现了各种图灵测试的翻版，就是做知识抢答赛来验证人工智能，从产学研应用上来讲就是对话机器人，非常有趣味性和实用价值。这块的趋势在哪里？我们知道，从Siri刚出来，国内就开始做语音助手了，后来语音助手很快下了马，因为它可以听得到但是听不懂，导致后面的服务跟不上。后来国内把难度降低成了聊天，你不是调戏Siri吗，我就做小冰跟你聊。但是难度降低了，实用性却跟不上来，所以在用户的留存率上，还是要打个问号。现在更多的做法和场景结合，降低难度，然后做任务执行，即希望做特定场景时的有用的人机对话。在做人机对话的过程中，大家热情一轮比一轮高涨，但是随后大家发现，很多问题是由于自然语言的理解没有到位，才难以产生真正的突破。

2017-08-31

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 6: 文本理解与推理——从浅层分析向深度理解迈进

趋势 6: 文本理解与推理——从浅层分析向深度理解迈进 Google等都已经推出了这样的测试机——以阅读理解作为一个深入探索自然语言理解的平台。就是说，给计算机一篇文章，让它去理解，然后人问计算机各种问题，看计算机是否能回答。这样做是很有难度的，因为答案就在这文章里面，人会很刁钻地问计算机。所以说阅读理解是现在竞争的一个很重要的点。

2017-08-31

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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洛书 v1.6.8 阶段性更新：新增 RISC-V 与龙芯处理器支持，性能与稳定性进一步优化

CNN tflearn处理mnist图像识别代码解说——conv_2d参数解释，整个网络的训练，主要就是为了学那个卷积核啊。

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中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 2: 学习模式——从浅层学习到深度学习

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中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 9: 文本生成——从规范文本到自由文本

Hadoop 这样业界顶级的大规模数据处理平台，均发现满足不了类似双十一这样全世界的剁手党蜂拥而至的热情

借助数加，原来需要2-3天的单维度数据处理时间，目前仅需3-6小时，研发周期更短，产品需求符合度更高。

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 5: 对话机器人——从通用到场景化

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 6: 文本理解与推理——从浅层分析向深度理解迈进

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中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 3: NLP 平台化——从封闭走向开放

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 4: 语言知识——从人工构建到自动构建

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 2: 学习模式——从浅层学习到深度学习

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 1: 语义表示——从符号表示到分布表示

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 9: 文本生成——从规范文本到自由文本

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 5: 对话机器人——从通用到场景化

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势趋势 6: 文本理解与推理——从浅层分析向深度理解迈进