DNS(Domain Name System: 域名系统):它是一项互联网服务,储存域名和IP地址相互映射关系的一个分布式数据库,它能够使人更方便地访问互联网。
在我们使用互联网阅读信息、查找资料的时候,会碰到各种各样的网页,不同的网页类型有着不同的功能,能够对自己浏览的网页进行适当的分类,会对您的工作起到帮助。
HTTP/2 相比于 HTTP/1,可以说是大幅度提高了网页的性能,只需要升级到该协议就可以减少很多之前需要做的性能优化工作,当然兼容问题以及如何优雅降级应该是国内还不普遍使用的原因之一。
花下猫语:若说最为人知的网络协议,大概非 HTTP 协议莫属。但是,关于这个协议的更多细节,相信很多人都答不上来。现在它已经发展到第三代了,而且出现了重大的转变。今天分享的这篇文章,主要从 HTTP 发展进化的角度,介绍了这个协议的底层原理以及设计思想,希望对你有所帮助。
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结构化设计是一种面向数据流的系统设计方法,它以数据流图和数据字典等文档为基础。数据流图从数据传递和加工的角度,以图形化方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程,是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。数据字典是对于数据模型中的数据对象或者项目的描述的集合,这样做有利于程序员和其他需要参考的人。
中文语法纠错任务旨在对文本中存在的拼写、语法等错误进行自动检测和纠正,是自然语言处理领域一项重要的任务。同时该任务在公文、新闻和教育等领域都有着落地的应用价值。但由于中文具有的文法和句法规则比较复杂,基于深度学习的中文文本纠错在实际落地的场景中仍然具有推理速度慢、纠错准确率低和假阳性高等缺点,因此中文文本纠错任务还具有非常大的研究空间。 达观数据在CCL2022汉语学习者文本纠错评测比赛的赛道一中文拼写检查(Chinese Spelling Check)任务中取得了冠军,赛道二中文语法纠错(Chinese Grammatical Error Diagnosis)任务中获得了亚军。本文基于赛道二中文语法纠错任务的内容,对比赛过程中采用的一些方法进行分享,并介绍比赛采用的技术方案在达观智能校对系统中的应用和落地。赛道一中文拼写检查的冠军方案会在后续的文章分享。
量子计算机可以解决传统计算机无法完成的复杂任务。然而,量子态(quantum states)对来自外界的持续干扰极其敏感。研究人员希望使用基于量子纠错(quantum error correction)的主动保护来解决这个问题。
DNS是互联网的一项服务,简单的说,就是把域名(简单来说就是网站服务器的名字)转换成IP地址(简单说就是一个电脑的电话号码),好让电脑直接访问到网站的服务器。
应用层任务:通过应用进程间的通信交互来完成特定的网络应用 应用层协议:应用进程间的通信交互规则 报文:应用层交互的数据单元 支持的协议有:
中文拼写检查任务是中文自然语言处理中非常具有代表性和挑战性的任务,其本质是找出文本段落中的错别字。这项任务在各种领域,如公文,新闻、财报中都有很好的落地应用价值。而其任务的困难程度也赋予了它非常大的研究空间。达观数据在CCL2022汉语学习者文本纠错评测比赛的赛道一中文拼写检查(Chinese Spelling Check)任务中取得了全国冠军,赛道二中文语法纠错(Chinese Grammatical Error Diagnosis)任务中获得了亚军。本文基于赛道一中文拼写检查任务的内容,对比赛过程中采用的一些方法进行分享,并介绍比赛采用的技术方案在达观智能校对系统中的应用和落地。赛道二中文语法纠错的获奖方案已经分享在达观数据官方公众号中。
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。在新闻中我们也时不时看到因为文字审核没到位造成大乌龙的情况,包括上市公司在公开文书上把“临时大会”写成为“临死大会”,政府文件把“报效国家”写成了“报销国家”。有关文本纠错的辅助工具能给文字工作人员带来较大的便利,对审核方面的风险也大幅降低。
SIQSE 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 可扩展通用量子计算在实用化道路上迈出关键一步! 在俞大鹏院士的带领下,深圳国际量子研究院的助理研究员徐源课题组与合作者在基于超导量子线路系统的量子纠错领域取得突破性重大实验进展: 延长了量子信息的存储时间,在国际上首次超越盈亏平衡点。 相关论文也于今天在线发表在Nature上。 近些年来,基于超导量子线路系统的量子信息处理领域研究发展势头迅猛,不过相较于经典数字计算机,量子计算机体系仍有一大缺点:错误率太高。 因此,通用量子计算机要迈向实用化,量子纠错是
达观数据搜索引擎 Query自动纠错技术和架构 1 背景 如今,搜索引擎是人们的获取信息最重要的方式之一,在搜索页面小小的输入框中,只需输入几个关键字,就能找到你感兴趣问题的相关网页。搜索巨头Google,甚至已经使Google这个创造出来的单词成为动词,有问题Google一下就可以。在国内,百度也同样成为一个动词。除了通用搜索需求外,很多垂直细分领域的搜索需求也很旺盛,比如电商网站的产品搜索,文学网站的小说搜索等。面对这些需求,达观数据(www.datagrand.com)作为国内提供中文云搜索服务的
量子计算机可以解决超出传统计算机功能的复杂任务。然而,量子态对来自其环境的恒定干扰极其敏感。计划是使用基于量子误差校正的主动保护来解决这个问题。马克斯普朗克光学研究所所长Florian Marquardt及其团队现在提出了一种能够通过AI进行学习的量子纠错系统。
为进程(客户端应用)和进程(服务器应用)之间提供服务. 应用层协议定义了应用之间进行数据交互的方式.
今天给大家介绍北京大学计算语言学教育部重点实验室的Zewei Zhao和Houfeng Wang在AAAI 2020发表的文章“MaskGEC: Improving Neural Grammatical Error Correction via Dynamic Masking”。作者在文章中提出了一种通过动态掩蔽改进基于神经机器翻译的语法纠错模型的方法,该方法解决了模型对“错误-正确”句子对的语料库的需求。
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。
1.无法复用: 每次发送请求,都需要进行一次TCP连接,而TCP的连接释放过程又是比较耗时的。
| 导语 远离浏览器卡顿,提高用户体验,提升代码运行效率,使用多线程编程方法。 浏览器端JavaScript是以单线程的方式执行的,也就是说JavaScript和UI渲染占用同一个主线程,那就意味着,如果JavaScript进行高负载的数据处理,UI渲染就很有可能被阻断,浏览器就会出现卡顿,降低了用户体验。 为此,JavaScript提供了异步操作,比如定时器(setTimeout、setInterval)事件、Ajax请求、I/O回调等。我们可以把高负载的任务使用异步处理,它们将会被放入浏览器的事件任务
HTTP/0.9是HTTP协议的最早版本,于1991年由万维网协会和互联网工程任务组制定。这个版本非常简单,主要用于学术交流,主要用于在网络之间传输HTML超文本的内容,因此也被称为超文本协议。
近些年来,随着自动语音识别(ASR)技术的发展,识别准确率有了很大的提升。但是,在ASR转写结果中,仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频,仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识,甚至推理的能力。
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错误检测部分先通过结巴中文分词器切词,由于句子中含有错别字,所以切词结果往往会有切分错误的情况,这样从字粒度和词粒度两方面检测错误, 整合这两种粒度的疑似错误结果,形成疑似错误位置候选集;
近些年来,随着自动语音识别(ASR)技术的发展,识别准确率有了很大的提升。但是,在 ASR 转写结果中,仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频,仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识,甚至推理的能力。得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展,基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。
利用需求分析和现有的网络体系分析的结果来设计逻辑网络结构,最后得到一份逻辑网络设计文档,输出内容包括以下几点
大家好,我是kaiyuan。电商搜索全链路系列文章们躺在我的草稿箱里已经N久了,上一篇整理还是在上次,错过的小伙伴点击传送门:电商搜索全链路(PART I)Overview
用于语法纠错(GEC)的序列到序列(seq2seq)模型(Cho et al., 2014; Sutskever et al., 2014)近年来吸引了越来越多的注意力(Yuan & Briscoe, 2016; Xie et al., 2016; Ji et al., 2017; Schmaltz et al., 2017; Sakaguchi et al., 2017; Chollampatt & Ng, 2018)。但是,大部分用于 GEC 的 seq2seq 模型存在两个缺陷。第一,seq2seq 模型的训练过程中使用的纠错句对有限,如图 1(a)所示。受训练数据的限制,具备数百万参数的模型也可能无法实现良好的泛化。因此,如果一个句子和训练实例有些微的不同,则此类模型通常无法完美地修改句子,如图 1(b)所示。第二,seq2seq 模型通常无法通过单轮 seq2seq 推断完美地修改有很多语法错误的句子,如图 1(b)和图 1(c)所示,因为句子中的一些错误可能使语境变得奇怪,会误导模型修改其他错误。
在很多中文NLP相关的落地场景都会涉及到文本纠错的相关技术,例如跟各种形式机器人的语音或者文字对话,或者用手机扫描相关的PDF或者图片,或者跟人聊天时用输入法打字等等,无论是通过ASR识别的语音信息,通过OCR识别得到的图片信息,还是用户真实通过输入法的文字,都有可能出现错误。这些错误会影响文本的可读性,不利于人和机器的理解,如果这些错误不加处理,会传播到后续的环节,影响后续任务的效果。常见的中文错误类型包括以下几种:
随着线上旅游业务的不断发展,携程酒店的数据量不断增加,用户对于搜索功能的要求也在不断提高。携程酒店搜索系统是一个基于Lucene开发的类似Solar的搜索引擎系统,本文将从四个部分描述对搜索引擎的优化。
TCP协议的重传机制对实时音视频传输而言,如果网络质量很差,丢包率很高,重传机制导致传输延迟急剧增加,传输质量严重下滑。实时音视频传输协议一般采用UDP(应用层基于UDP的RTP协议,为视频传输提供序号和音视频同步服务),UDP具有高吞吐和低延时的特点。然而,基于UDP的RTP传输在复杂的公网环境下,特别是3G、4G、WIFI网络时面临丢包、乱序、重复、抖动等问题,严重影响实时音视频的传输效果。应用层的 FEC (Forward Error Correction,前向纠错)是一项有效防止丢包的技术,是一种实时视频传输的有效可靠的解决方案。
量子计算使用量子系统来处理信息。在最流行的基于门的量子计算框架(Nielsen和Chuang,2002年)中,一种量子算法描述了通过离散变换将个两级系统(称为量子比特)的量子系统的初始状态演化为最终状态的过程。门通常仅作用于少量的量子位,并且门的顺序定义了计算。
近期参加了2022 蜜度中文文本智能校对大赛,经过2个月的比赛,在600余名参赛者中取得了第一名的成绩,相关技术也已在钉钉文档等产品落地应用。借此机会,笔者想和大家分享下对中文文本纠错任务的一些看法。
Minio可能在国内知道和用的人不是很多,我第一次接触Minio是也是当时我们需要使用Spinnaker集群来管理和维护内部的Kubernetes集群,而Spinnaker的中的持久化存储就使用的是Minio Spinnaker集群搭建。
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现有的拼写检查系统可以识别拼写错误,但无法识别出语法错误,本文的亮点在于使用流行的 seq2seq + attention 模型,在大规模拼写检查数据集上进行训练,用以简单的语法错误识别任务。 对上下文敏感的拼写检查系统(例如 Autocorrect)虽然可以纠正大量的来自于即时消息、电子邮件和短消息中的输入错误,但却对即便是最最简单的语法错误无能为力。举个例子,信息“ I’m going to store ”将不会被自动纠错系统报错,但人们通常更倾向于说“ I’m going to the store ”
本章节内容的作用在于:从宏观感受物理层信道编码在整个物理层协议栈中的位置和作用,无需深究每个环节。主体内容从第2章节开始。
2019年10月,谷歌的一项关于量子计算的研究登上了Nature封面。谷歌声称用53个量子比特的量子计算机Sycamore实现了quantum supremacy,引起了学界的广泛关注。论文中指出,他们的量子计算机用3分20秒完成了一项任务,而超级计算机Summit则需要1万年才能完成同样的任务,Sycamore 是完全可编程的、可以运行通用量子算法的量子计算机。不少行业专家称赞谷歌的这项研究是量子计算的里程碑式突破。
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:
视频直播系统开发所包含软件的范围是比较广的,短视频系统、直播源码、一对一社交软件、语音直播等等的开发都会用到相关的知识。随着视频直播行业近些年来的持续性火热,软件开发行业也多了起来,这里讲一下关于视频直播系统开发的一些知识点
随着互联网的飞速发展,越来越多产品尤其是2C类产品更加注重用户体验,其中错误对用户体验的影响是灾难性的,在此我总结出一些容错性设计原则供大家参考和探讨。 一、容错性概念及重要性 对于容错性,大
纠错:扩展路径加上以下内容 8a. 官网服务器无响应: 8a1. 系统记录官网服务器无响应 8a2. 返回10 9a. 微信公众号系统无响应: 9a1. 系统记录微信公众号系统无响应 9a2. 返回10
原文:注意,如果系统不需要从外系统那里得到任何结果,这个外系统就不是辅执行者,所以它出现故障会不会导致扩展的讨论是没有意义的。
作者简介 本文由携程技术中心框架研发部吴其敏、王兴朝,技术保障中心高峻、王潇俊、陈劼联合撰写。 作为国内最大的OTA公司,携程为数以亿计的海内外用户提供优质的旅游产品及服务。2014年底携程技术中心的框架、系统和运维团队共同启动了架构改造项目,历时2年,涉及所有业务线。本文回顾了携程在整个技术架构改造过程中的一些实践和收获。 一、写在前面 随着携程业务量迅速增长、业务变化越来越敏捷,对于应用交付的效率也提出了更高的要求。根据统计,截止2014年底携程总应用数在5000个左右,平均每周约有3000次以上的发布
机器之心报道 机器之心编辑部 4 月 20 日,在机器之心「量子计算」线上圆桌活动中,机器之心邀请到南京大学副教授姚鹏晖做主题演讲《嘈杂量子通信的优势与复杂性》。 回顾视频请查看(点击阅读原文跳转):
1.http://www.doc88.com/p-8038708924257.html
本文则针对中文拼写纠错进行一个简要的概述,主要分享基于n-gram语言模型和困惑集来做中文拼写纠错的方法。
四年前,谷歌声称自家量子计算机已经实现了「量子霸权」,但只是在没有实际应用的小众计算方面取得突破。
勘误中的一部分,特别是很荒谬的错误,其实是编辑自作主张修改而且未和作者沟通造成的。有心的读者如果在网上能找到我在出版前发布的“草稿”版本,对比一下就知道。
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