给大家分享一下：我是如何用 AI 辅助写作的 标题平淡无奇、素材不够充实、遣词造句缺乏吸引力，这些问题是每个刚开始写作的人都会碰到的。...对于书中的专业术语，我们也可以让 AI 给出定义： 请解释文章中的**[专业术语]**： 给出通俗定义； 提供实际例子； 说明使用场景。...注意：AI 有时可能会虚构素材，所以我们仍需要使用搜索引擎核实关键数据，确保素材的真实性和可靠性。 第三，优化标题 标题决定了文章的首印象和点击率。一个好的标题不仅要吸引眼球，还要准确传达内容。...如果不确定如何提要求，也可以提供你觉得好的文章内容和标题，AI 会根据这些进行参考。 第四，生成封面图 写完文章后，很多人都会为配图而发愁。我们可以利用 AI 来帮助完成这一步骤。...我自己的操作流程是：让 Kimi 根据文章内容编写绘图模型提示语，然后交给豆包根据提示语生成图片。 不要局限于某个 AI 模型，要灵活运用不同 AI 的长处。
这时我的 switch 单词写不对，从上面图片可以看到单词下面有下划线，通过在下划线按 alt+enter 就看可以看到 Resharper 的提示 ?...这时可以通过 Resharper 的拼写重新命名，注意现在的 Resharper 还不会自动帮你选择一个单词，需要自己修改单词。 ?...如果单词是自己创建的，可以使用添加到字典，可以添加到自己的设备的设置，可以添加到项目的私人配置，可以添加到项目的团队配置。 ?...这时去掉 Typo in comment 就可以不在中文注释提示 这个功能虽然比较好，但是很多时候会发现有很多自己需要的单词是他找不到的，下面告诉大家如何添加字典 添加字典 可以从下面的链接找到大量的字典...，但是没有包括中文的字典，我暂时也不想去做中文的字典 dictionaries/dictionaries at master · wooorm/dictionaries 在下载完成字典之后，只需要使用
下面，借助朴素贝叶斯分类器的基本思想，编写一个单词拼写纠正器，它大致实现的功能如下： 如果用户输入的单词存在，则直接提示在字典中发现，并返回 如果单词不在词典中，纠正器会猜测用户的可能输入，然后做出最多两步的距离调整...，并返回纠正后，用户最可能想输入的前三个单词 如果经过最多的两步调整后，还是未找到，则提示想输入的单词在字典中不存在。...以上是纠正器能实现的纠正实例，那么该如何实现这么一个单词拼写错误检查和纠正的工具呢。...将以上概率做如下转化来求解：用户想输入的很可能在语料库的这个 c 时，有可能被错误的输入为了 w1，w2，w3 ，.........如有需要这个拼写检查器的Jupyter notebook的，想自己亲自实践下的，请@我。
[6]和Google的Music Transformer模型[7]。然后，我将演示一个示例，该示例从(Robert Frost)的诗歌中生成歌曲，并介绍其他生成的歌曲的集合。...请注意，“ day”一词之后的其余部分如何与下一个音节“ I've”相关联。 ? 我使用的第二个主要系统是Music Transformer [7]，它是谷歌的Magenta模型套件的一部分。...它使用一个名为Pyphen的模块，使用Hunspell连字符字典[9]将行中的每个单词分解成音节。将结果输入到歌词到旋律模型中。...如果一个单词没有在字典里，我只需要用“la”来代替正确的音节数。这是词曲作者的一个传统，当他们还没有写完所有的歌词。 这是这首诗诗句的音节。...但是我选择使用Music21库来执行这些功能。 下面的代码显示了如何将每个音符量化为十六分音符（第12和13行），以及如何将最后一个音符扩展到小节的末尾（第22行）。
例如，我始终键入 “gerp” 来代替 “grep”。这里是如何配置 AutoKey 为你解决这些类型问题。 创建一个新的子文件夹，可以在其中将所有“打字排版错误校正”配置分组。...你可能会认为，使用 shell 别名 可以轻松解决此问题，我完全赞成！与别名不同，只要是面向命令行，无论你使用什么应用程序，AutoKey 都可以按规则纠正错误。...键入常用短语 你可以通过许多其他方法来调用 AutoKey 的短语来帮助你。...这些脚本可以通过支持的 API 的函数来完成诸如切换窗口、发送按键或执行鼠标单击之类的操作。 AutoKey 用户非常欢迎这项功能，发布了自定义脚本供其他用户采用。...使用 AutoKey 自动化 我希望你喜欢这篇使用 AutoKey 进行键盘自动化的探索，它为你提供了有关如何改善工作流程的一些好主意。
文章引言： 这是我在2017年12月份写的一篇原创文章，那是关注的用户数只有不到1000人，所以这篇文章应该很多读者都未看到。...下面，借助朴素贝叶斯分类器的基本思想，编写一个单词拼写纠正器，它大致实现的功能如下： 如果用户输入的单词存在，则直接提示在字典中发现，并返回 如果单词不在词典中，纠正器会猜测用户的可能输入，然后做出最多两步的距离调整...，并返回纠正后，用户最可能想输入的前三个单词 如果经过最多的两步调整后，还是未找到，则提示想输入的单词在字典中不存在。...以上是纠正器能实现的纠正实例，那么该如何实现这么一个单词拼写错误检查和纠正的工具呢。...将以上概率做如下转化来求解：用户想输入的很可能在语料库的这个 c 时，有可能被错误的输入为了 w1，w2，w3 ，......
Ubuntu常用翻译工具——星际译王StarDict 日常办公应用中，我们经常会碰到一些陌生的外文单词或文章需要翻译，在Windows平台上，可通过很多翻译工具来帮忙解决。...一、轻松安装星际译王 Ubuntu系统默认没有安装星际译王，但Ubuntu系统的软件源中包含了该软件，我们可以使用apt-get命令或新立得软件包管理器来安 装该软件。...将之前生成的目录移动到星际译王的公用字典目录下。...然后，在“词典管理”窗口的“网络词典”页面，添加所需的网络词典。最后点击星际译王窗口左侧的竖向第四个按钮，勾选“启用网络词 典”项来启用网络词典。之后，我们就可以使用网络词典来查词了。...3.全文翻译 星际译王支持全文翻译功能，该功能通过在后台集成谷歌、雅虎、Altavista、SystranBox等在线翻译服务引擎来实现。
各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件来修改镜像源。...通过遵循以上步骤，你可以使用VSCode的debug功能来更容易地找到和修复你Python代码中的错误。可以自己编写一个简单的python脚本，并尝试使用debug来更好的理解代码的运行逻辑。...这种情况下，直接使用命令行来发起debug会是一个更好的选择。 4.4.2.1 vscode设置 vscode支持通过remote的方法连接我们在命令行中发起的debug server。...然后，我们可以使用空格分割字符串以获取单词列表，并使用字典来统计每个单词出现的次数。...() # 使用defaultdict来简化字典的创建过程 word_counts = defaultdict(int) # 统计每个单词出现的次数 for
右侧打开的，是咱们要使用的ipynb文件。 根据咱们的讲解，请你逐条执行，观察结果。 我们说一说样例文本数据的来源。 如果你之前读过我的其他自然语言处理方面的教程，应该记得这部电视剧。 ?...英语本来就是空格分割的嘛！我自己也能编个小程序，以空格分段，依次打印出这些内容来！ 别忙，除了词例内容本身，Spacy还把每个词例的一些属性信息，进行了处理。...但是，如果你只是用了随机的序号来代表词汇，又如何能够猜到这里正确的填词结果呢？ 幸好，在深度学习领域，我们可以使用更为顺手的单词向量化工具——词嵌入（word embeddings ）。 ?...如上图这个简化示例，词嵌入把单词变成多维空间上面的向量。 这样，词语就不再是冷冰冰的字典编号，而是具有了意义。 使用词嵌入模型，我们需要Spacy读取一个新的文件。...如果你知道如何使用github，也欢迎用这个链接（http://t.cn/R35MEqk）访问对应的github repo，进行clone或者fork等操作。 ?
然而，当前的提示系统比我们的其他语言模型要受限得多，并且只提供有限的控制生成的音频。以下是提示在不同情况下如何帮助的一些示例：提示对于纠正模型可能在音频中错误识别的特定单词或首字母缩写词非常有帮助。...您可以通过使用包含标点符号的简单提示来避免这种情况："你好，欢迎来到我的讲座。"模型在音频中也可能会省略常用的填充词。...如果您想在转录中保留这些填充词，可以使用包含它们的提示："嗯，让我想想，嗯...好的，我想我是这么想的。"某些语言可以以不同的方式书写，例如简体或繁体中文。...模型可能不会始终使用您希望在转录中使用的写作风格。您可以通过使用您喜欢的写作风格的提示来改进这一点。...为了解决这个问题，我们已经强调了几种不同的技术，可以在这些情况下提高 Whisper 的可靠性：使用提示参数第一种方法涉及使用可选的提示参数来传递正确拼写的单词的字典。
如有异议或者建议，也十分欢迎在 Issue 中讨论。 还需要注意的是，由于本文是文本形式，不好播放声音，所以用中文来描述一些单词的错误发音，在日常英语学习中应该使用音标而不能使用中文标注发音。...作为过来人回头来看，这完全是弯路，这些速记方法大多是表演性质的，根本没法固化成自己的能力。 请你回忆一下，你为什么认识 commit 这个单词？是因为通过什么其他单词联想出来的吗？...所以大量重复训练是有效的关键。通常使用专业广播素材例如 科学 60s 或者 经济学人 这样的播客来训练，几句话大概时长控制在 40s 左右。...由此可以看出精听是训练听力最关键最有效的方法。训练过程建议使用 Excel 来记录自己练过的句子并做标记用于回顾，可以看下我的笔记。...如果有错误、建议或者疑问，欢迎 Issue 补充和讨论完善。我也在继续学习，随着我进一步学习，我也会继续完善、修改这份指南。 如何使用这份指南？
如果自动映射无法满足需求，就需要使用者自己来设置映射类型，因此，就需要使用者了解ES中的类型。 下面就步入正题吧！...意思是，在ES中原始的文本会存储在_source里面（除非你关闭了它）。默认情况下其他提取出来的字段都不是独立存储的，是从_source里面提取出来的。...如果想做类似于sql中的like查询，可定义为keyword并使用通配符wildcard方式查询。...禁用这个特性也很方便: 你只需要在定义mapping时显式声明字符串字段的类型或者使用一个动态模板(dynamic template)来匹配你所有的字符串字段即可....例如通过下面的dynamic template就可以恢复到在ElasticSearch 2.x中使用的dynamic template的效果: { "match_mapping_type":
在我们的方法中，一个词典离线构造一个BK树。然后，我们使用树执行快速在线搜索，通过查找具有小于或等于δ\delta编辑距离来查询序列。 2.4....每张测试图像与由Wang等人[34]定义的50词的词典相关联。通过组合所有的每张图像词汇构建完整的词典。此外，我们使用由Hunspell拼写检查字典[1]中的单词组成的5万个词的词典。...具体来说，与[22]相比，我们在IIIT5k和SVT上获得了卓越的性能，仅在IC03上通过“Full”词典实现了较低性能。请注意，[22]中的模型是在特定字典上训练的，即每个单词都与一个类标签相关联。...与[22]不同，CRNN不限于识别已知字典中的单词，并且能够处理随机字符串（例如电话号码），句子或其他诸如中文单词的脚本。 因此，CRNN的结果在所有测试数据集上都具有竞争力。...(Unconstrained)；5)模型大小（如果使用端到端模型），通过模型参数数量来衡量(Model Size, M表示百万)。
在19世纪和20世纪的哲学和科学研究中，主流认知是「知识即语言学」，也就是说，知道某样只是意味着想到了正确的句子，并了解如何与已知的真实网络中的其他句子联系起来。...其结果是，LLM对语言的理解肯定是语境化的，在理解单词时不是根据根据字典含义，而是根据其在不同句子集合中所起的作用。...LLM对一切都有这种肤浅的理解。像GPT-3这样的系统是通过屏蔽句子或段落中的未来单词来训练的，并迫使机器猜测最有可能的单词，然后纠正错误的猜测。...该系统最终能够熟练地猜测最有可能的单词，使其成为一个有效的预测系统。 比如GPT-3，只是通过对句子中的某些词进行遮罩，要求模型猜测具体的单词，并进行纠正而已，最终训练成为一个预测系统。...比如一个语言系统可以解释如何执行某个算法，但它并不具备执行能力；它也可以解释哪些单词是冒犯性的，但并不能使用。
plyr包 您需要安装plyr软件包以创建直方图，使用标准R功能来安装库。...纠正错误 R有许多预先构建的方法来纠正数据错误，例如转换值，就像在Excel或SQL中那样，使用简单的逻辑，例如as.charater（）将列转换为字符串。...但是，如果要开始更正在直方图或箱形图中看到的错误，则可以选择其他软件包执行此操作。 stringr包 stringr可以通过几种不同的方式帮助清理数据，包括修剪空格和替换某些不必要的单词。...名称 考试A 考试B 约翰 55 80 麦克 76 90 山姆 45 75 gather收集功能通过将其转换为可用的列来完成。...这个函数允许你在R studio中编写SQL代码来选择你的数据元素 Janitor包 该软件包能够通过多个列查找重复项，并轻松地从您的数据框中创建友好列。
背景在很多中文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...将句子特征从BERT的输入层输入到模型里，通过中间隐藏层复杂的计算后，Softmax层的输出结果即为BERT字典中每个字出现在句子每个位置的概率（矩阵维度：序列最大长度*BERT字典大小）。...生成的上下文表征有两个用途，第一个是利用这部分表征作为输入，通过矩阵乘法跟softmax来计算当前位置生成全词表中各个字的概率（右边的概率图）。...CGED旨在诊断四种类型的语法错误，即单词缺失（M），单词冗余（R），错误单词选择（S）和单词乱序（W）。CGED包含两个部分，包括错误检测和错误纠正。...比赛2020 CGED冠军 - 哈工大讯飞实验室哈工大讯飞实验室使用了两种模型来分别应对中文纠错中的S型错误（selection，删、改）和M型错误（missing，增），并且将残差resnet集成到模型中去
最后给出一个重要的结论：天生才华都是可以练习的结果，所以通过刻意练习的方法可以创造一个新世界：人人都能成为天才 ? 1 我们应该如何练习？要有明确目的！...我今天要记住20个单词 需要反馈来告诉你还有什么存在不足。20个单词里面有5个错了 如果不走出舒适区，你就无法进步。貌似20个没有压力了，那就30个吧 在练习的过程中遭遇瓶颈怎么办呢？...心理表征（Mental Representation）是一种与我们大脑正在思考的某个物体、某个观点或者其他任何食物相对应的心理结构，或抽象或具体。...要主动调整练习，需要自己思考如何能够做的更好，而不是简单的教什么练什么 要包含反馈，做的不对要尽快纠正 可以产生心理表征，然后这些心理表征又能够帮助我们纠正练习 技能的难度是逐步提高的。...这种方式帮助我看到每个考题都是在脑海中浮现那个脑图出来然后定位到这个题是那一部分哪个考点下面的，我应该使用什么方法来求解。
允许的编辑操作包括替换成另一个字符、插入一个字符或者删除一个字符。...结合数据库里的字频往往能够给出更漂亮的纠正结果。...于是就先出现了one-hot这一编码方式，意思就是如果想要表示某个数据库里面所有的单词，就数一数这里面一共出现了多少个单词（比方说有2000个），根据这个定义一个字典，然后定义一个字典大小那么长的向量，...里面每个维度对应字典里的每个词，除了这个词对应维度上的值是1，其他元素都是0。...把每个单词用one-hot先编码起来，再用一些其他的方法借助任务的定义，从这个向量里面找出重要的特征，这也是我们常用的方法之一。是不是很好理解？
本文将深入探讨字典树的定义、原理、Java 实现方式以及一些常见的使用场景。定义字典树是一种多叉树结构，通常包含以下基本特点：1、每个节点代表一个字符。...下面是一个由单词 aa、ac、cd、die 构成的字典树：性能分析时间复杂度插入操作的时间复杂度： 对于要插入的字符串，需要从根节点开始，逐个字符进行查找和插入。...查询操作的空间复杂度： 查询操作不会显著影响字典树的空间复杂度。它仅需要一些额外的内存来存储临时变量和循环过程中的指针，因此空间复杂度仍然是 O(1)。...使用场景字典树在以下场景中具有广泛的应用：自动完成和搜索建议字典树可用于实现搜索引擎的自动完成和搜索建议功能。通过将搜索关键字构建成字典树，可以快速地查找以用户输入为前缀的所有可能搜索词汇。...拼写检查和纠正字典树也被用于拼写检查和纠正。通过将正确的单词构建成字典树，可以在用户输入错误拼写时，快速地找到可能的正确拼写建议。IP 路由表字典树还在网络路由表的查找中发挥了重要作用。
不过 rpm 安装时如果有其他依赖的包则需要先安装依赖包，比较麻烦， yum 则可以解决依赖关系，也可同时安装多个 rpm 包。当然 deb 软件包安装以及源码方式安装也有使用。...deb 软件包一般以 .deb 后缀结尾，dpkg -i 包名即可安装。源码方式的包一般都以.tar.gz 或者 .tar.bz2 结尾，下载后校检md5值，解压后经过配置(....一般传统行业的公司的生产环境均是内网环境，是没有办法上网的，故网络 yum 源就不用考虑了，大公司基本上会使用局域网内的 FTP 服务器，配置 ftp 方式的 yum 源，通过局域网安装软件，也可挂载光盘镜像...二、 查看光盘对应路径 切换到光盘目录，使用 Tab 补齐的方法进入，便可以看到很多软件包，但由于默认路径有空格，不方便配置 yum 源，故需要重新挂载光盘。...七、 yum install XXX 安装其他的包 本地镜像源内的 rpm 包便可以自由安装了，使用 -y 则不用提示直接安装。
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