什么是ECC内存 对于大多数企业来说,消除数据损坏是一项关键任务——这正是 ECC(纠错码)内存的目的。...ECC 是一种指令纠错技术,能够检测并纠正常见的各种内存数据损坏情况,即Error Checking and Correcting。 是什么导致错误? 内存错误是电脑内部的电磁干扰造成的。...在将数据写入到内存时,ECC 内存使用附加位来存储加密代码,同时存储纠错码(Error Correcting Code)。 读取数据时,会将存储的纠错码与读取数据时生成的纠错码进行比较。...如果读取的代码与存储的代码不匹配,会用奇偶校验位对前者进行解密,以确定哪个位出错,然后立即纠正该位。 症状表是一种可以识别并纠正位错误的数学方法。...在数据处理过程中,ECC 内存会使用特殊算法,比如海明码(Hamming Code)算法,不断扫描代码,以检测并纠正单位内存错误。
这个时候, 纠错码出现了. 简单介绍一下, 其中所有有关数学的内容的去掉了, 毕竟太高深, 咱也不懂. 思考 因为计算机传输中只存在0和1, 所以可以简单将其类比为数字....这个编码就是 汉明代码. 如下: 0000 -> 0000000 0001 -> 0001011 0010 -> 0010111 ... 将每一个4位都转换为7位....至此, 其实纠错的任务已经接近完成了. 通过数据的冗余, 已经可以将出错的概率降低到很小了. 方案三 能否使用更少的数据来进行纠错呢? 下面介绍的就是了, 一种称为校验和的手段....完成纠错. 最后将纠正后的正确的数字从中取出来. 得到原始的数据: 1234123412341234....这种纠错方式被称为: 二维奇偶校验码. ---- 计算机硬盘, 网络通信等都有着纠错码的身影, 它保证了数据的传输可靠. 在TCP的每个包中都存在校验和内容, 若校验出错, 则包会被直接丢弃.
常用纠错工具:medaka,pilon,racon,nanopolish,nextpolish 等,可以利用三代测序进行纠错,也可以加入二代数据进行纠错。...bwa index pilon.fasta 剩余代码流程和前述一致,修改下文件名即可。...四、racon 组装结果纠错 Racon 是一个基于 minimap 和 miniasm 的,构建一致性序列(consensus)的一款软件,也可以用于纠错。...既可以用于三代数据也可以用于二代数据的纠错。...数据结果为纠错后的 contig 序列。一般 racon 纠错也可以进行多轮,一般3轮纠错。 mkdir racon #连接原始拼接结果 DRAFT=..
文本纠错任务是一项NLP基础任务,其输入是一个可能含有错误字词的句子,输出是一个正确的中文句子。ASR(语音识别)文本的错误类型很多,有多字、少字、错别字、同音近音字等等。 1....spm=1001.2014.3001.5502 上述模型考虑到了文本错字进行纠错,但在中文ASR的场景下,很多情况是由于中文拼音读音相同或相近导致的识别错误。...ErnieCSC PaddleNLP模型库实现了百度在ACL 2021上提出结合拼音特征的Softmask策略的中文错别字纠错的下游任务网络,并提供预训练模型,模型结构如下: PyTorch实现版本...FastCorrect 上述模型都是在自编码模型上进行检错与纠错。也就是说,文本的输入输出序列长度是不变的,且输出纠错结果的token位置必须是与输入位置对齐的。...微软亚洲研究院的研究员们提出了一种基于编辑对齐(Edit Alignment)的非自回归纠错模型——FastCorrect( NeurIPS 2021)。
引言在过去的几十年里,文本纠错技术已经取得了巨大的进展,从最初的基于规则的纠错系统到现在的基于机器学习的纠错系统,技术的发展已经帮助人们解决了大量的文本纠错问题,随着机器学习技术的发展,文本纠错技术也发生了重大变化...本文将介绍一款新的基于机器学习的纠错技术,并详细列出实际的可应用场景。工作原理今天介绍的智能文本纠错 API 是基于机器学习的纠错系统通过分析大量的文本数据来学习语言模型,从而识别和纠正文本中的错误。...基于机器学习的文本纠错系统通常分为两个主要部分:语言模型和纠错算法。...纠错能力智能文本纠错技术是针对字词错误、标点、地名、专有名词、敏感信息、意识形态等进行智能校对,具体的纠错能力如下:图片应用场景当前的基于机器学习的智能文本纠错 API 已经非常成熟,并且广泛应用于各种领域...,例如写作工具、手机输入法和翻译软件等,下面是一些常见的应用场景:图片快速接入智能文本纠错 API1.注册并获取智能文本纠错 API 密钥进入 【智能文本纠错】详情页,点击【免费试用】,即可唤起注册按钮
本系列前面两篇已经介绍了纠错码的基本原理和在魔术中的应用和一些魔术例子,相关内容请戳: 纠错码与魔术(二)——魔术《矩阵感应》等 纠错码与魔术(一)——纠错码与汉明码简介 在mathematical...card magic书中,还有很多基于纠错编码中重要的一类——hamming编码的设计精良的效果,在此和大家分享。...也就是说,无论观众选出来的牌到底有几个表示1的红色,都存在一个排列,使得上面纠错编码的暗含等式成立,当数量是1,2,5时,那就让黑色代表1就好了,而告诉魔术师到底谁代表谁,这1bit的信息,岂不是易如反掌...扫描二维码 关注更多精彩 纠错码与魔术(二)——魔术《矩阵感应》等 破解魔术的秘密(四)——前移原理介绍和案例分享 你真的分得清“前后左右”和“东西南北”吗?
本文介绍了ECC检验与纠错技术,以及其在NAND闪存中的应用。ECC能够检测和纠正NAND闪存中的数据错误,从而提高数据存储的可靠性。ECC技术的工作原理包括生...
在知乎上看到了一个问题“有哪些你喜欢的逻辑清晰,书写优雅的源代码呢?”...但我认为,在横贯大陆的飞机旅行过程中,我可以编写和解释一个玩具拼写校正器,在大约半页代码中以每秒至少10个字的处理速度达到80%或90%的准确度。...因为我们现在只是一个玩具代码,所以我们采取了这样一个简单的优先级排序模式来替代这个重要的部分。...,当你完善了自己的纠错模型之后,或许你也可以通过这个方式来测试一下你模型的准确率。...github其他开源代码https://github.com/phatpiglet/autocorrect
在上一篇中,我们介绍了两个汉明纠错码思想构造的魔术,哪两个都是最基本的应用,相关内容请戳: 纠错码与魔术(三)——汉明纠错码魔术初步 纠错码与魔术(二)——魔术《矩阵感应》等 纠错码与魔术(一)——...纠错码与汉明码简介 而今天是本系列最后一篇,仍然是汉明编码的魔术,但是其使用的巧妙程度和层级要更深,魔术效果也更好。...好了,这就是这个小而美的《纠错码与魔术》系列的四篇文章,在通信编码系列里,还有更多系列等着和大家见面,下个系列见!...扫描二维码 关注更多精彩 纠错码与魔术(三)——汉明纠错码魔术初步 破解魔术的秘密(四)——前移原理介绍和案例分享 你真的分得清“前后左右”和“东西南北”吗?
今天我们来学习编码中一个非常重要的编码类型——纠错码,以及自然地,这种纠错码的思想是如何应用到魔术中的。...且不同于一般地托在魔术过程中帮助通信,这个则是托通过预设的纠错码,来帮助魔术师直接完成判断,使得魔术师仅仅是在判断纠错点位,而并非直接拿信息解码,这样就能更好的地把托隐藏起来,魔术上做到效果制造与呈现的分离...这一篇,我们从纠错码的基本原理说起。...此外,还有作为散列函数的循环冗余校验CRC,以及加密散列函数等,而格雷码则是在编码的过程中引入相邻数代码仅有1位不同,使得其自动具有纠错码的功能。...当然还有专门用来不仅检错还要完成有限数量的纠错的错误纠正码,比如我们接下来要讲的Hamming码就是其中一个典型代表。 Hamming Code 汉明码,是一种线性纠错码,由汉明于1950年发明。
平时常常会打错命令行,很烦,然后就找到了这个工具thefuck,简单粗暴的命令行纠正工具
今天分享一个拼写纠错的功能实现,其关键在于给定一个错误的关键词,如何返回一个正确的关键词。...以上过程可以很容易翻译成代码。...min_distance = distance right_word = item return right_word 结果前文中的前辍树,你可以很容易实现拼写纠错功能...+ table[i - 1][j - 1]) return table[-1][-1] 测试 我使用 cet4 词库来测试一下使用莱文斯坦距离和最长公共子串长度获取的正确单词有什么不同,附完整代码如下
中文文本纠错任务是一项NLP基础任务,其输入是一个可能含有语法错误的中文句子,输出是一个正确的中文句子。语法错误类型很多,有多字、少字、错别字等,目前最常见的错误类型是错别字。 1....得到各个字符错误的概率G = (g1,g2,…,gn),其中g在0-1之间,越靠近1表示该字符错误的概率越大,其损失函数为: soft-masked 作者认为只hard-mask了15%字符的Bert不完全具备纠错的能力...github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/pycorrector/macbert/README.md 本项目是 MacBERT 改变网络结构的中文文本纠错模型...spm=1001.2014.3001.5502 ErnieCSC PaddleNLP模型库实现了百度在ACL 2021上提出结合拼音特征的Softmask策略的中文错别字纠错的下游任务网络,并提供预训练模型
图6 多轮纠错-每一轮纠错结果示例以上方图6为例,第一轮纠错模型将“珈”纠错成“蒻”字,在第二轮再把“草头弱”纠错成“咖”,最后由于“咖”对于上下文的补充,本来无法纠出的“琲”也被以非常高的概率成功纠错成...所有用到的混淆集和数据生成的代码均在项目文件中开源。我们使用的混淆集具体说明如下。数据生成 针对未标注数据集,我们采用如下方法进行自动纠错对的生成。使用分词算法将原句子进行分词处理。...实体纠错方法则是针对所有实体进行再一次审查,将未正确纠错的实体正确纠错,将错误纠错的实体删除,准确率较高。...该系统涵盖了内容纠错、格式纠错和行文规则纠错等针对不同应用场景下的纠错模块,其中内容纠错模块包括拼写纠错、语法纠错、领导人纠错、符号纠错和敏感词检测等多种校对模块。...本文的方法主要应用在文本纠错系统内容纠错中,包含别字纠错和别词纠错。除此之外,达观文本纠错系统还支持语法纠错,包括缺字,漏字,乱序,搭配错误等,可以进行输入句与输出句不同长度的纠错。
文本纠错又称为拼写错误或者拼写检查,由于纯文本往往来源于手打或者OCR识别,很可能存在一些错误,因此此技术也是一大关键的文本预处理过程,一般存在两大纠错类型。...1.拼写错误 第一种是Non-word拼写错误,表示此词汇本身在字典中不存在,比如把“要求”误写为“药求”, 2.少字多字 中文文本纠错比较难,不多说。...本文代码 获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复 纠错 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 代码: 1导入包 和标点符号 ?
任务简介 中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作,中文的文本纠错,应用场景很多,诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等,例如: 写作辅助:在内容写作平台上内嵌纠错模块,可在作者写作时自动检查并提示错别字情况...公文纠错:针对公文写作场景,提供字词、标点、专名、数值内容纠错,包含领导人姓名、领导人职位、数值一致性等内容的检查与纠错,辅助进行公文审阅校对。...语音识别对话纠错 将文本纠错嵌入对话系统中,可自动修正语音识别转文本过程中的错别字,向对话理解系统传递纠错后的正确query,能明显提高语音识别准确率,使产品整体体验更佳 图片来源...但考虑到端到端任务,我们评价完整的纠错过程: 应该纠错的,即有错文本记为 P,不该纠错的,即无错文本记为 N 对于该纠错的,纠错对了,记为 TP,纠错了或未纠,记为 FP 对于不该纠错的,未纠错,记为...中文输入纠错任务整理 nlp 中文文本纠错_百度中文纠错技术 中文拼写检测(Chinese Spelling Checking)相关方法、评测任务、榜单 中文(语音结果)的文本纠错综述 Chinese
---- 新智元报道 来源:sciencedaily 编辑:肖琴 【新智元导读】德国马克斯·普朗克光学研究所的研究人员提出一种基于人工智能算法的量子纠错系统,通过足够的训练,这种方法有望超过其他纠错策略...马克斯·普朗克研究所的研究人员正试图利用这种神经网络为量子计算机开发纠错学习的系统。...——量子纠错。...量子世界的这一特性意味着量子信息需要定期修正——即量子纠错。然而,量子纠错需要的操作不仅复杂,而且必须要保持量子信息本身的完整。...对于量子纠错系统,要成功恢复原始量子态,实际的奖励是必要的。 “然而,如果在实现这个长期目标后再给予奖励,它需要尝试许多次纠错,实现目标需要的时间太长,”Marquardt解释说。
到此就知道,原来UnaryOperator没啥神秘的,jdk把这些操作放在java.util.function中也正说明了它是一个工具类,是为了提取重复代码,让它可以重用,毕竟需要用到这样的操作的地方太多了...关注我,回复如下代码,即可获得百度盘地址,无套路领取!
文档目录 合集-数的二进制表示-定点运算-BCD 码-浮点数四则运算-内置存储器-Cache-外存-纠错-RAID-内存管理-总线-指令集: 特征- 指令集:寻址方式和指令格式 基本思想 方法: 添加一些位来存储附加信息以便校正
背景 文本语义纠错的使用场景非常广泛,基本上只要涉及到写作就有文本纠错的需求。书籍面市前就有独立的校对的环节来保障出版之后不出现明显的问题。...一般来说,拼写检查可以看作为语法纠错的一个任务子集。我们对语法纠错的问题作一下形式化定义,输入的原始文本定义为X={x1,x2,......这个正好就对应上了纠错任务的本质需求,我们从最经典的N元语言模型开始来介绍一下语法纠错的处理逻辑。 ...纠错系统的体验会比较差。05效果指标与纠错性能的平衡工业界往往会采用pipeline的方式,先对文本进行检错,如果检测出来有错误,再对文本进行纠错处理。...如果直接走seq2seq或seq2edit的纠错模型,或者需要融合多种模型策略来生成最终纠错结果,纠错的性能会下降非常快,部分实验3000字的纠错可能需要长达40~60秒,这个无法处理大量并发的文本纠错需求
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