这是宏系列文章的最后一篇. 在开始之前, 我想提一下 Björn Rochel, 他已经将他的 Apex 库中的 deftraceable 宏改进了. 因为他发现系列文章中 deftraceable 的版本不能正确处理默认参数（arg \ def_value), 于是实现了一个修复 fix.
Doc2Vec 是一种无监督算法，可从可变长度的文本片段（例如句子、段落和文档）中学习嵌入。它最初出现在 Distributed Representations of Sentences and Documents 一文中。
聚合分组法采用“相关性”来划分限界上下文，其问题在于缺少一个主题，而子域恰好可以用来提供这个主题。本文的“愿景”-“核心域”-“周边子域”方法，不是唯一分解问题域的方法，任何可以将领域分解成高内聚低耦合的子域的方法都是可行的方法。
身为一名前端打工人，当然是经验越多，在排查错误时会更容易。道理都懂，但仍然会在遇到问题时会不知道怎样着手。
CoroutineContext是Kotlin coroutines的一个基本构建模块。因此，为了实现线程、生命周期、异常和调试的正确行为，能够操纵它是至关重要的。
从本节开始，先详细介绍Elasticsearch Query DSL语法，该部分是SearchAPI的核心基础之一。
改变当前Future对象的Polling状态从Poll::Pending至Poll::Ready<T>。这个痛点是futures crate都没有照顾到的。
详细介绍大家可以看官网，传送门放这里了：The Apache Velocity Project
这是因为JavaScript 在布尔值上下文中使用强制类型转换（coercion）
基于八叉树的压缩点云的模型对分辨率具有鲁棒性，并且它还利用比基于体素的模型更广泛的上下文。然而，先前基于八叉树的方法忽略了兄弟节点（即同一八叉树级别中的节点）的特征信息。
原文：https://phrase.com/blog/posts/10-common-mistakes-in-software-localization/
一、前言 Velocity作为历史悠久的模板引擎不单单可以替代JSP作为Java Web的服务端网页模板引擎，而且可以作为普通文本的模板引擎来增强服务端程序文本处理能力。而且Velocity被移植到不同的平台上，如.Net的NVelocity和js的Velocity.js，虽然各平台在使用和实现上略有差别，但大部分语法和引擎核心的实现是一致的，因此学习成本降低不少哦。 最好的学习资源——官网：http://velocity.apache.org
在本文开头的VBA示例中，你看到了如何通过使用工作簿的Activate和Deactivate事件调用宏来创建和删除菜单控件，从而来更改单元格上下文菜单。
PG使用共享内存在多进程之间进行数据共享。使用动态共享内存段dynamic shared memory segments在并行workers之间进行数据交换，这个内存在启动时分配固定大小。但是PG后端进程必须管理私有内存用于处理SQL语句。本文，介绍PG如何使用memory context，即内存上下文，来管理私有内存；以及如何检查内存使用情况。这对于编写服务器代码的人来说很有意思，但我要重点关注用户如何理解和调试SQL语句的内存消耗。
那么在计算机中是如何获取一个word的meaning的呢？常见的解决办法是使用像WordNet之类的数据集，它包含了同义词(synonym)组和上位词(hypernyms)组。这种表示方法属于Discrete representation
ALLSELECTED函数是唯一一个使用影子筛选上下文的DAX函数。我们首先研究ALLSELECTED的行为，然后介绍影子筛选上下文。
两个组之间的关系是“上游”小组的行为影响“下游”小组的项目成功。但下游的行为并不会显著影响上游项目。（例如，如果两个城市沿着同一条河流，上游城市的污染主要影响下游城市。）
Spring Batch 是什么？ 官网中介绍 Spring Batch is a lightweight, comprehensive batch framework designed to enable the development of robust batch applications vital for the daily operations of enterprise systems.（一款轻量的、全面的批处理框架，用于开发强大的日常运营的企业级批处理应用程序。）相对于他的特点定义我们肯定更倾向于他的使用的业务场景以及他是如何运作的。下面的篇幅将介绍整个springbatch的使用业务场景和它的结构原理以及如何去使用它们（最后会通过一个demo来演示）。 springbatch结合springboot 的demo：https://github.com/kellypipe/springbatch-springboot-demo
对话状态跟踪 (DST) 中一个重要但很少被解决的问题是动态 ontology（如电影、餐馆）和 unseen 的插槽值的可扩展性。以前的方法通常依赖于 n 格枚举或槽标记输出的候选生成，这可能遭受错误传播而导致效率低下。
相比于timerit等装饰器用法，我希望能不修改函数，只统计函数调用的用时。常规方法是在函数调用前后添加time，比如：
选自sigirdawnet 作者：Wenjie Wang等 机器之心编译 参与：Panda 目前大多数基于生成的对话系统都会有很多回答让人觉得呆板无趣，无法进行有意思的长时间聊天。近日，山东大学和清华大学的研究者联合提出了一种使用深度模型来对话题进行延展和深入的方法 DAWnet。该方法能有效地让多轮对话系统给出的答复更加生动有趣，从而有助于实现人与机器的长时间聊天对话。机器之心对该研究论文进行了摘要编译。此外，研究者还公布了他们在本论文中所构建的数据集以及相关代码和参数设置。 论文、数据和代码地址：htt
Kaspersky AVP.exe 中的 DLL 注入允许本地管理员在不知道 Kaspersky 密码的情况下杀死或篡改防病毒软件和在高权限中执行命令。
通过 Debug 可以看出 refreshBeanFactory() 这一步调用的是 org.springframework.context.support.GenericApplicationContext#refreshBeanFactory 中实现的方法。
但是，timeit.timeit函数仅接受字符串，如果要管理比较复杂的函数时会有局限性。以下示例向您展示如何使用timeit模块运行和管理函数。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53214016
原文链接：DEEP LEARNING FOR CHATBOTS, PART 1 – INTRODUCTION 译者：刘翔宇 审核：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 聊天机器人，又被称为会话代理或者对话系统，它是一个热门的话题。微软在聊天机器人上下了 很大的成本 ，Facebook（M），苹果公司（Siri），谷歌，微信，和Slack也是如此。聊天机器人在初创公司中掀起了一种新浪潮，他们试图通过建立类似于 Operator 或x.ai 这样的应用程序，类似于 Chatfuel 这样的
上下文菜单（也称为快捷菜单）是在一些随用户交互之后出现的菜单，通常是鼠标右键单击操作。在Microsoft Office中，上下文菜单提供了一组在应用程序的当前状态或上下文中可用的有限选项。通常，可用的选择是与选定对象（如单元格或列）相关的操作。
有时，当我们编写 shell 脚本时，我们必须处理特殊字符，如空格、符号和其他非 ASCII 字符。这些字符可能无法直接由 shell 脚本和其他工具处理。因此，我们必须采取一些措施来处理这些特殊字符。
1 简介 BERT全称Bidirectional Enoceder Representations from Transformers，即双向的Transformers的Encoder。是谷歌于2018年10月提出的一个语言表示模型（language representation model）。 1.1 创新点 预训练方法（pre-trained）： 用Masked LM学习词语在上下文中的表示； 用Next Sentence Prediction来学习句子级表示。 1.2 成功 强大，效果好。出来之时，
装饰器是 python 上下文管理器的特定实现。本片文章将通过一个pytorch GPU 调试的示例来说明如何使用它们。虽然它可能不适用于所有情况，但我它们却是非常有用。
目前，Transformers 已经成为序列建模的强大神经网络架构。预训练 transformer 的一个显著特性是它们有能力通过提示 conditioning 或上下文学习来适应下游任务。经过大型离线数据集上的预训练之后，大规模 transformers 已被证明可以高效地泛化到文本补全、语言理解和图像生成方面的下游任务。
摘要： CANdb++是汽车CAN总线DBC文件的编辑软件。由于官网下载的文件存在bug，在这里我将官网和修复bug的文件一并进行上传（所有的文件都在这里了）。下面提供CANdb++软件的使用教程。
由于深度学习任务往往依赖于大量的标注数据，医疗图像的样本标注又会涉及到较多的专业知识，标注人员需要对病灶的大小、形状、边缘等信息进行准确的判断，甚至需要经验丰富的专家进行两次以上的评判，这增加了深度学习在医疗领域应用的难度。
Velocity主要分为app、context、runtime和一些辅助util几个部分。
一直对模板引擎的实现很好奇，正好看到了这篇文章，翻译一下，供大家学习、参考。原文和 GitHub 链接在文后。
上一篇文章中，我们从 packges/vue/src/index.ts 的入口开始，了解了一个 Vue 对象的编译流程，在文中我们提到 baseCompile 函数在执行过程中会生成 AST 抽象语法树，毫无疑问这是很关键的一步，因为只有拿到生成的 AST 我们才能遍历 AST 的节点进行 transform 转换操作，比如解析 v-if、v-for 等各种指令，或者对节点进行分析将满足条件的节点静态提升，这些都依赖之前生成的 AST 抽象语法树。那么今天我们就一起来看一下 AST 的解析，看看 Vue 是如何解析模板的。
如果大家要在 Python 中使用 ChatGPT，需要安装 OpenAI API 客户端并获取 API 密钥。
弹出菜单（有时也称为上下文菜单或快捷菜单）是用户界面（UI）中的菜单，提供了一组命令选项，通过某些用户操作（如鼠标右键单击）在应用程序的当前状态或上下文中可用。
距离马斯克的 xAI 公布 Grok 才过去一天，刚刚，xAI 又公布了另一款 AI 产品，一个可用于 prompt 工程和可解释性研究的集成开发环境：PromptIDE。
下面要介绍的论文选自AAAI 2020，题目为：「Attendingto Entities for Better Text Understanding」，axriv地址为：https://arxiv.org/abs/1911.04361。
this关键词在JavaScript中是个很重要的概念，也是一个对初学者和学习其他语言的人来说晦涩难懂。在JavaScript中，this是一个对象的引用。this指向的对象可以是基于全局的，在对象上的，或者在构造函数中隐式更改的，当然也可以根据Function原型方法的bind，call和apply使用显示更改的。
装饰器与上下文管理器是Python中两种强大的工具，用于增强函数、类或代码块的功能，实现诸如日志记录、性能监控、资源管理等常见任务。在技术面试中，对装饰器与上下文管理器的理解与应用能力是评价候选者编程水平与经验的重要依据。本篇博客将深入浅出地讲解Python装饰器与上下文管理器的概念、面试中常见的问题、易错点以及应对策略，并通过代码示例，助您在面试中从容应对相关挑战。
ConfigureAwait（true） 和 ConfigureAwait（false
目前，对话系统主要分为任务型，问答型和闲聊型三种对话类型。其中，任务型对话，具有明确的任务目标，需要将每一句话，转化为参数，明确其任务目的，并完成任务，其主要应用场景为智能助理，智能会议系统等。问答型对话，也有明确的目标，但是不需要将问题转化为参数，只需给出答案，应用领域主要是客服。闲聊型只需要吸引客户闲聊下去，没有任务目标，其主要虚拟陪伴助手。任务型对话，在商业领域有这广泛的应用，主要是解决某一领域的具体问题。
MDL内存读写是一种通过创建MDL结构体来实现跨进程内存读写的方式。在Windows操作系统中，每个进程都有自己独立的虚拟地址空间，不同进程之间的内存空间是隔离的。因此，要在一个进程中读取或写入另一个进程的内存数据，需要先将目标进程的物理内存映射到当前进程的虚拟地址空间中，然后才能进行内存读写操作。
双十一前的一个多月，所有的电商相关的系统都在进行压测，不断的优化系统，我们的电商ERP系统也进行了一个多月的压测和优化的过程，在这其中，我们发现了大量的超时报警，通过工具分析，我们发现是cs指标很高，然后分析日志，我们发现有大量wait()相关的Exception，这个时候我们怀疑是在多线程并发处理的时候，出现了大量的线程处理不及时导致的这些问题，后来我们通过减小线程池最大线程数，再进行压测发现系统的性能有了不小的提升。
在研究自注意力时，有很多的名词需要我们着重的关注，比如填充掩码，前瞻掩码等等，但网上没有太多注意力掩码的教程和它是如何工作的信息，另外还有以下的细节需要详细的解释：
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