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工作想法从哪里

提出论点 研究想法,兼顾摘果子和啃骨头。...两年前,曾看过刘知远老师一篇文章《研究想法从哪里来》,直到现在印象依然很深刻,文中分析了摘低垂果实容易,但也容易撞车,啃骨头难,但也可能是个不错选择。...初入团队,寻找自己立足点,需要一个工作想法。每年末,抓耳挠腮做规划,想要憋出一个工作想法。很多同学,包括我自己,陆陆续续零零散散想到很多点,然后自己不断否掉。...人三维+时间半维 具体如何找到想法,一时半会没有头绪。因此,回到最初起点,从人层面,我有什么?我想要有什么?...引用 研究想法从哪里来 杜跃进:数据安全治理基本思路 来都来了。

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AutoForm软件强在哪里?用过的人都说

它是用于完善工艺方案和模具繁杂型面的设计,专门针对汽车和金属成形中板料成形而开发和优化。全球大概有九成汽车制造商用它来进行产品开发、完善工艺。...它将全球各地方法经验吸收融合,来确保有最新技术支持。...据网上统计,在薄板冲压成型仿真方面,当前autoform软件市场在全球占比是排第一有90%以上汽车制造商在使用autoform,全球前20家汽车制造商全都在使用在国内,autoform软件也是有非常多行业用户...(2)适合设计复杂深拉延和拉伸成形模、工艺和模面的验证,优化成形参数,最大化减少材料与润滑剂损耗,新板料评估和改进(4)快速实现求解、简单好用界面和快速上手、对复杂工程也有稳当结果。...我们没必要使用大量硬件和专门模拟分析师傅,直接能用autoform软件完成模拟。它高质量结果可以减少产品开发验证时间,降低开发成本,提高产品质量,给公司带来非常大竞争优势和市场机遇。

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    【学术分享】刘知远:研究想法从哪里

    而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”,也说明对于重视实践计算机学科而言,想法好坏还取决于它实际效能。这里就来谈下好研究想法从哪里来。...那么什么才是想法呢?我理解这个”“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度“ 学术研究本质是对未知领域探索,是对开放问题答案追寻。...研究想法从哪里来 想法还是不好,并不是非黑即白二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法与不好能力,这需要深入全面了解所在研究方向历史与现状,具体就是对学科文献全面掌握。...例如,当初注意力机制在神经网络机器翻译中大获成功,当时主要是在词级别建立注意力,后来我们课题组林衍凯和沈世奇提出建立句子级别的注意力解决关系抽取远程监督训练数据标注噪音问题 [2],这就是一种类比做法

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    写一手SQL,你该从哪里入手?

    这里很有可能主要原因就是没有命中索引和没有分页处理(原因有很多种,主要分析你日志)。那接下来我们就得去优化sql了。 **如何优化呢?下面我们来谈谈有关问题。...三、索引优化,这个经常谈到 索引分类有哪些? 1 普通索引:最基本索引 2 组合索引:多个字段上建立索引,能够加速复合查询条件检索。...3 唯一索引:与普通索引类似,但索引列值必须唯一,允许有空值 4 组合唯一索引:列值组合必须唯一 5 主键索引:特殊唯一索引,用于唯一标识数据表中某一条记录,不允许有空值,一般用primary...被驱动表join字段上加上索引,无法建立索引时候,设置足够Join Buffer Size。 禁止join连接三个以上表,尝试增加冗余字段。...只好用游标了,感兴趣朋友阅读JDBC使用游标实现分页查询方法

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    微服务优势在哪里,为什么别人都在说微服务

    我六月底参加深圳一个线下技术活动,某在线编程 CEO 谈到他们公司发版,说:“我说话这会儿,我们可能就有新版本在发布。”,这句话令我印象深刻。...传统单体应用,所有的功能模块都写在一起,有的模块是 CPU 运算密集型,有的模块则是对内存需求更大,这些模块代码写在一起,部署时候,我们只能选择 CPU 运算更强,内存更大机器,如果采用了了微服务架构...可以灵活采用最新技术 传统单体应用一个非常大弊端就是技术栈升级非常麻烦,这也是为什么你经常会见到用 10 年前技术栈做项目,现在还需要继续开发维护。...服务拆分 个人觉得,这是最大挑战,我了解到一些公司做微服务,但是服务拆分乱七八糟。这样到后期越搞越乱,越搞越麻烦,你可能会觉得微服务真坑爹,后悔当初信了说微服务鬼话。...这个段子形象说明了分布式系统带来挑战。

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    买域名哪里?域名供应商选择标准是什么?

    对于想要在网络上建设网站用户而言,首先需要为网站购买一个合法域名,不过很多人对于购买域名并没有实际经验,因此往往不知道在哪里才能买到需要域名。那么买域名哪里?域名供应商选择标准是什么?...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站地址,只有准确地址才能够让别人进入自己网站,并且域名和网址并不是相等关系,域名需要经过解析才能够获得网址。...域名选择标准 很多人在网络上查找后会发现,提供域名域名供应商在网络上是非常多,那么买域名哪里?域名供应商如何来选择呢?...其实有心用户会发现,网络上域名供应商虽然多,但不少域名供应商都只是代理性质,所提供域名种类相对比较少,因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商,这样可以选择域名种类会更加丰富。...买域名哪里?如何挑选域名供应商?

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    清华教授刘知远:AI领域研究想法从哪里来?

    而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”,也说明对于重视实践计算机学科而言,想法好坏还取决于它实际效能。这里就来谈下好研究想法从哪里来。...那么什么才是想法呢?我理解这个”“字,至少有两个层面的意义。 学科发展角度“ 学术研究本质是对未知领域探索,是对开放问题答案追寻。...研究想法从哪里来 想法还是不好,并不是非黑即白二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法与不好能力,这需要深入全面了解所在研究方向历史与现状,具体就是对学科文献全面掌握。...例如,当初注意力机制在神经网络机器翻译中大获成功,当时主要是在词级别建立注意力,后来我们课题组林衍凯和沈世奇提出建立句子级别的注意力解决关系抽取远程监督训练数据标注噪音问题 [2],这就是一种类比做法

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    哪里有服务应用性能监控 监控告警途径有哪些?

    否则在各种同类软件不断刷新的当今,一个无法给用户提供较好体验软件自然会被淘汰。哪里有服务应用性能监控呢?...哪里有服务应用性能监控 对于哪里有服务应用性能监控这个问题,现在应用市场已经出了很多类似软件。...一些大软件制造商或者云服务器商家出产应用性能监控,一般可信度和质量是比较高,它们拥有的研发平台是高科技技术团队,对系统研发和细节设置肯定是一般小厂家所不能比。...上面已经解决了哪里应用性能监控问题,性能监控在对应用进行实时分析和追踪过程当中,如果发现了问题,它报警渠道都有哪些呢?...以上就是哪里有服务应用性能监控相关内容,随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规监控软件出现,用户们按需选择就可以了。

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    哪里买域名?大概需要花费多少钱?

    域名对我们来说是非常重要,因为只有成功注册域名之后,才能够让别人访问我们网站。...但是,我们需要注意是,域名在注册成功之后,并不是可以立刻使用,也是需要一个解析过程才可以让我们域名正常使用,很多人不知道在哪里做域名解析,那么,在哪里做域名解析呢? 在哪里做域名解析呢?...域名解析是不需要花钱,只需要按照一定操作步骤进行解析就可以了,而且域名解析步骤也是比较简单。我们可以自己进行域名解析,如果自己不会进行域名解析的话,可以找专业的人员帮助我们进行域名解析。...一般来说,域名解析是需要进行一级域名解析和二级域名解析,这两个步骤缺一不可,一定要注意。 在哪里做域名解析呢?...很多地方都是可以进行域名解析,我们一定要仔细进行解析,因为如果我们无法成功解析域名的话,那么我们网站也是无法正常运行,所以域名解析对我们来说是非常重要

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    一文看懂:Vue3 和React Hook对比,到底哪里

    Vue3 在经过多个开发版本迭代后,迎来了它正式版本,,其中最重要一项RFC就是 Vue Function-based API RFC,很巧在不久前正好研究了一下react hook,感觉2者在思想上有着异曲同工之妙...,所以有了一个想总结一下关于hook想法,同时看到很多人关于hook介绍都是分开讲,当然可能和vue3.0对于这个特性说明刚刚问世也有一定关系。...首先我们需要了解什么是hook,拿react介绍来看,它定义是: 它可以让你在不编写 class 情况下使用 state 以及其他 React 特性。...在16.8以前版本中,我们在写react组件时候,大部分都都是class component,因为基于class组件react提供了更多可操作性,比如拥有自己state,以及一些生命周期实现...这是一个我们需要首先思考明白问题。 首先抛出 Vue2 代码模式下存在几个问题。随着功能增长,复杂组件代码变得越来越难以维护。尤其发生你去新接手别人代码时。

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    机器翻译前世今生

    这种之前只在科幻片中存在场景如今已成现实,而这一切都得益于机器翻译技术。 ? 那么什么是机器翻译呢?...目前机器翻译主流方式叫“统计翻译” 统计机器翻译基本原理是:从语料库大量翻译实例中自动学习翻译知识,然后利用这些翻译知识自动翻译其他句子。...(图:IBM-701计算机英俄翻译) 随后十年左右时间内,机器翻译研究热度不断上升。美国、前苏联及一些欧洲国家均对机器翻译研究给予了相当大重视,机器翻译一时出现热潮。...委员会经过2年研究,于1966年公布了一份名为《语言与机器》报告。 该报告全面否定了机器翻译可行性,并宣称“在近期或可以预见未来,开发出实用机器翻译系统是没有指望”。...受此报告影响,各类机器翻译项目锐减,机器翻译研究出现了空前萧条。 复苏 进入二十世纪七十年代中后期,随着计算机技术和语言学发展以及社会信息服务需求,机器翻译才开始复苏并日渐繁荣。

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    机器翻译Attention机制

    机器翻译(Neural Machine Translation)中,Seq2Seq模型将源序列映射到目标序列,其中Encoder部分将源序列编码为Context Vector传递给Decoder,Decoder...Encoder-decoder architecture 在输入序列很长情况,在预测目标序列时候,Attention机制可以使得Model能够将注意力集中在关键相关词上,从而提升机器翻译模型效果...initialize_hidden_state(self): return tf.zeros((self.batch_sz, self.enc_units)) Optimizer和Loss Function Seq2Seq方法把机器翻译问题转换成一个分类问题...Forcing方法是将Target Word作为Decoder每个Time Step输入。...,主要区别在于不使用Teacher Forcing方法,Decoder每个Time Step输入是前一个Step输出,当遇到结束符时翻译过程结束。

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    机器翻译BERT:可快速得到任意机器翻译模型mRASP

    机器翻译预训练挑战 目前绝大多数AI任务都是建立在数据基础之上统计学习,模型表现效果很大程度上依赖于数据质量和数量。...BERT和GPT示意图 ? MASS和机器翻译示意图对比 上图对比分析了之前NLP预训练方法在机器翻译场景直接应用限制。...如何克服着两个问题,成了预训练模型在机器翻译领域应用重要挑战。 2....在后面的例子中,我们选用作者提供toy en-de数据集[13]来做示范。 环境配置 在开始正式训练过程之前,我们首先需要配置环境。...${finetune_yml}是上一步中配置yaml文件 ${eval_yml} 参考https://github.com/linzehui/mRASP/blob/master/experiments

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    神经机器翻译Subword技术

    神经网络机器翻译(NMT)是目前最先进机器翻译技术,通过神经网络处理可以产生流畅翻译。然而非机器翻译模型受到词汇外问题和罕见词问题影响,导致翻译质量下降。...OOV词是语料库中未出现词,而rare词是语料库中出现次数很少词。在翻译这些未知单词时,这些单词将被替换为无用标记。因此,这些无意义符号破坏了句子结构,增加了歧义使翻译变得更糟。...字符分割是机器翻译中为了避免词层翻译缺点而采用一种技术。字符分割主要优点是它可以对任何字符组成进行建模,从而能够更好地对罕见形态变体进行建模。...,xM)概率是通过将子字出现概率p(xi)乘以得到。 ? 在此,V是预定词汇。句子X最可能分割x *由下式给出: ? S(X)是使用句子X获得一组分割候选。...子字正则化有两个超参数,分别是采样候选大小(l)和平滑常数(α)。从理论上讲,设置l→∞意味着考虑所有可能分割。但这是不可行,因为字符数会随着句子长度呈指数增长。

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    SMT优势在哪里

    SMT贴片指的是在PCB基础上进行加工这一系列工艺流程简称,SMT是表面组装技术(表面贴装技术)(Surface Mounted Technology缩写),是电子组装行业里最流行一种技术和工艺...,也是是新兴工业制造技术和工艺。...迅速地将电子元器件地贴装在PCB上,从而实现了高效率、高密度、高可靠、低成本自动化生产。下面就来详细分析下SMT贴片优势以及能给企业带来哪些好处。...3、可靠性高,抗震能力强 4、高频特性,减少了电磁和射频干扰 5、焊点缺陷率低 6、贴片组装密度高 随着人工成本、生产成本逐渐上升,竞争市场越来越激烈,企业生存空间被不断挤压,想要良好生存发展...科技发展同时电子产品体积越来越小,这就对SMT提出了更高要求。

    1.6K70

    学界 | 对比神经机器翻译和统计机器翻译:NMT六大挑战

    Translation)」,并希望读者能看到神经机器翻译不足和未来发展方向。...该论文论述神经机器翻译(NMT)六大挑战:领域误匹配、训练数据总量、生僻词、长句子、词对齐和束搜索(beam search)。...5 个不同德语-英语 统计机器翻译(SMT)和 神经机器翻译(NMT)系统使用了不同语料库单独训练,即 OPUS 中法律、医疗、IT、可兰经、字幕,然后再在所有 OPUS 语料库中训练一个新系统。...并且神经机器翻译仍然已经克服了大量挑战,最显著是 NMT 在领域外和低资源条件下翻译十分出色。 ?...我们同样展示了基于短语统计机器翻译质量不足和改进之处。 ?

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    ERP价值在哪里

    ERP项目的成果70%是管理改进,30%才是信息技术工具改进。那么上了ERP,它价值在哪里呢?...管理观念提升   ERP项目建设有一半时间在整理流程,在配置阶段还要持续地进行流程优化工作,BPR不是把企业现有的工作图纸化,而是把企业工作先流程化而后再进一步优化,同时融入企业战略规划中期望推进新管理理念...,所以即使ERP软件没有投用,BPR成果(已经优化企业流程)如在企业中实行起来,其实无所谓再用什么工具,其管理效益都是不可估量。...生产效益 当然,ERP非常重要功能之一,还是直接在生产中产生价值,这就是前面提到平均库存资金下降、库存周转率上升、采购费减少、加班时间减少,对于核电运营行业来说设备可用率提升、设备故障率下降等指数变化幅度更有显著生产效益...一方面,保证了各业务本领域内数据精确性,另一方面,也保证了各业务领域间数据高匹配度,如物资与财务、物资与维修、财务与合同数据形成匹配 绩效管理动态化 ERP不只是业务层业务操作平台,更重要也是企业决策层管理平台

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    低资源语言机器翻译

    目标 这项挑战目标是创建一个机器翻译系统,能够将法语文本转换为埃维语和丰贝语。 我将使用相同模型来训练和转换这两个数据集,以缓解处理能力和内存问题。...Ewe_test[["ID","Target"]].to_csv("Ewe.csv",index=False) 保存模型 torch.save(model_ewe , 'model_ewe.pkl') 将机器翻译和预测翻译结合起来...结尾 机器翻译在NLP世界中被低估了,因为谷歌翻译和其他巨头使翻译变得完美,但他们并没有提供所有的语言,一些低资源语言甚至没有做到这一点。...我内存和GPU有限,导致在处理海量数据时有很多限制,所以我也没有提高我分数。...最后,我对这个结果感到高兴,同时使用有效和快速方法来有效地训练和预测来自非洲低资源语言。

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    干净

    镜像后文章: 下面是我原文: 这文章来真是容易,整个网站除了显示作者地方显示了一个域名,其余没有任何显示,这扒,内裤都给扒光了(现在只剩裤袜了,无所谓了,反正我也不喜欢穿内裤)。...还有一个冠冕堂皇说明: 美其名曰对文章和图片做永久存储,这就离谱。不过可以肯定是我网站肯定比你这个所谓永久存储能活更持久!! 另外:我没有以我网站名义给任何网站投稿。...2022.05.30更新: 网站已经删除了之前文章以及链接,支持大家传播技术,但是请尊重版权。此事到此为止。...☆文章版权声明☆ * 网站名称:obaby@mars * 网址:https://h4ck.org.cn/ * 本文标题: 《扒干净》 * 本文链接:https://h4ck.org.cn/2022...---- 分享文章: 相关文章: 秀人集爬虫 【22.04.12】【Windows】【Mac M1】 性感美女爬虫 Windows【22.04.12】 Win10修改已连接网络名称 KU138爬虫

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