在上篇.Net微服务实践(二):Ocelot介绍和快速开始中我们介绍了Ocelot,创建了一个Ocelot Hello World程序,接下来,我们会介绍Oclot的主要特性路由和另外一个特性请求聚合。这些特性都是通过配置来实现的。
本教程将向您展示如何构建一个简单的Dialogflow聊天机器人,引导您完成Dialogflow的最重要功能。您将学习如何:
建立知识库并不像单击几个按钮并将其实施到现有网站那么容易。实际上,建立知识库就像建立一个全新的网站,只是它集成到您现有的网站中。它是您网站的一个部分,您的客户每次需要有关您的服务的一些信息或有问题需要解决时都会前往该部分。
作为一名前端开发人员,GraphQL对于我们来说是令人难以置信的好用。它可以用来简化数据访问,这让我们的工作变得更加容易。
目前业界内容化的应用场景愈发丰富,大家试图通过特色化的内容来吸引用户,引导用户与产品增加交互(浏览、点击、购买等)。虽然各大互联网公司的内容数据已足够丰富,但数据质量良莠掺杂,难以直接用于内容化场景落地,因此如何实现优质内容的发现、抽取和生成,便成为重要的技术课题。
本文仅供学习参考,其中涉及的一切资源均来源于网络,请勿用于任何非法行为,否则您将自行承担相应后果,我不承担任何法律及连带责任。
在实际的工业应用中,当模型的准确性无法达到预期的标准时,通常思考采用提高模型决策的阈值。而这种方法在神经网络上不一定适用。本文介绍了一篇来自2017年的ICML顶会论文,关于让模型的softmax输出能真实的反映决策的置信度,也就是Calibration问题。
历时两个月,Shopee比赛终于落下帷幕,我们队伍ID为Team Name,队员为“兰恒强”,在Private leadboard取得44名成绩,排名top2%,非常感谢队友小白Lan和zhengheng的强力付出与贡献,另外我们也很感谢那些分享了他们的想法和知识的参赛选手,特别是@chirs 和@ragnar。
如果我要得到A类别的第B页的商品我应该如何拼接符合条件的地址 我们首先分析地址,地址如下
作者:邱陆陆 当手机取代了钱包,支付宝甚至比现金更常用,与蚂蚁金服的产品端一同忙碌起来的还有公司的服务端。95188 服务热线就是其中之一。 然而当我们谈起客服电话,想到的仍然是传统的按键菜单(「普通话服务请按 1,for English service please press 2」)和在机械而漫长的语音播报里等待的焦躁。「在过去的统计里,只要用户没转接人工,就算作『问题被自助解决了』,其实在我们看来那不叫『解决』,叫『损耗』。」蚂蚁金服的产品运营专家弈客说。秉承着这样的理念,团队开发了 MISA(Ma
该文给出了针对用于线上购物的面向任务的对话系统的一个一般的解决方案, 目标是协助用户完成多样化的购买相关任务, 比如搜索商品和回答问题, 如同正常人之间的对话. 作为一个创始工作, 我们会展现NLP的技术, 数据源以及可以利用的众包来建立这样一个关于电子商务的面向任务的对话系统. 为了示范它的效果, 我们将我们的系统集成到一个移动端在线购物应用, 据我们所知道的最好的消息, 这个系统实际用于百万级别的用户群体, 我们的实验部分将会展现有趣的和有深刻见解的观察, 基于人机对话日志的分析, 同时也给出了未来的一些挑战.
译者:吕东昊 审校:董梁 本文长度为3495字,预估阅读时间6分钟。 我们今天要向大家介绍的是Facebook广告定向优化的8种方法 您的Facebook广告定向可以进一步优化吗?您正在寻找通过Fa
虽然GPT-3已经发布了很长一段时间,因为它在编写类似人类的故事和诗歌方面的卓越能力而受到广泛关注,但我从来没有想到它附带的API能够为构建具有广泛应用程序的数据产品提供如此大的灵活性和方便性。
传统的关系数据库(MySQL、Oracle、和Access等)主导了20世纪的数据存储模式,但当数据量达到太字节级,甚至拍字节级时,关系型数据库表现出了难以解决的瓶颈问题。为了解决海量数据存储和分布式计算问题,Google Tab 提出了Map/Reduce 和Google File System(GFS)解决方案,Hadoop作为其中一个优秀的实现框架迅速得到了业界的认可和广泛应用。但Hadoop的存储模式决定了其并不支持对数据的实时检索和计算。还有其他的替代方案吗?为何不尝试Elasticsearch 的分布时存储功能?
AI 科技评论按:如果未来的你将踏上机器学习工程师这条道路,那你很大可能将遇到和机器学习工程师 Daniel Bourke 相似的经历。在这一年的机器学习相关工作中,他发现很多事情都和想象的不同,有些事情也许看似没有意义,却价值无穷。
雷锋网 AI 研习社按:如果未来的你将踏上机器学习工程师这条道路,那你很大可能将遇到和机器学习工程师 Daniel Bourke 相似的经历。在这一年的机器学习相关工作中,他发现很多事情都和想象的不同,有些事情也许看似没有意义,却价值无穷。
文:Soheil Esmaeilzadeh, Negin Salajegheh, Amir Ziai, Jeff Boote
https://towardsdatascience.com/12-things-i-learned-during-my-first-year-as-a-machine-learning-engineer-2991573a9195
本篇参考:https://documentation.b2c.commercecloud.salesforce.com/DOC1/index.jsp?topic=%2Fcom.demandware.d
一般做算法任务时,都需要搜集大量标注的数据,假如我们要预测一个商品的产品词(中心词),下面是一个商品标题:
数据集中主要包含下面几个文件,可见数据集很小也很简单,只需要使用training.csv文件进行训练我们的文本分类模型,使用testing.csv进行预测并提交结果即可:
有一种病就是每天不知道“穿”什么好,在线买衣服不知道买哪一件好!我们称之为“选衣服困难症”。本文的数据侠们就设计了一个系统,帮助“患者”通过AI技术克服了这种“病”,快来看看他们是如何做到的吧!
最近,一个印度裔Kaggle大神在论坛上分享了他获得4个类别的Grandmaster的经历。
在IT运维领域,工单处理效率直接关联到企业的运营效能。本文将分享一段真实案例,讲述如何通过精细化治理流程,从每周超过150个工单高峰,优化至20个以下的治理经验。文章深入探讨了工单管理的痛点,以及通过流程重构、自动化工具和跨部门合作等措施来实现工单数量和处理时间的显著降低。这是一篇对于IT管理人员和团队来说富有启发性的实战分享,为工单治理提供了可行的改进策略。
机器学习和数据科学都是广义上的术语,它们涉及超级多的领域以及知识,一位数据科学家所做的事情可能与另一位有很大的不同,机器学习工程师也是如此。通常使用过去(数据)来理解或预测(构建模型)未来。
携程一直注重用户的服务效率与服务体验,在售前、售中、售后全过程中给用户提供高效的客服支持。
针对NLP技术,大神们刚刚展开过比较激烈的讨论——Yann Lecun论战Yova Goldberg,导火索是是一篇“对抗式生成自然语言的论文”。 NLP大神Yova Goldberg认为该论文所生成的“自然语言”和真实语言相差太远,充满语法错误,随后他直接把战斗升级成语言学家大战计算机科学家:“摆脱你们这帮搞深度学习的人,别再抓着语言不放,并宣称自己已经解决好语言的问题了。”“语言对我来说很神圣。” 对此,深度学习大神Yann Lecun自是有所不满:“这话竟然是出自Yova之口?他自己都在拿深度学习来做
近期,安全公司 Trustwave 旗下 SpiderLabs 实验室发现了可能与新加坡新保集团(SingHealth)网络攻击相关的一些信息线索,在前一篇文章中,他们以威胁情报视角分析了新保集团的整个网络攻击事件。此次攻击导致了约150万患者的病历记录和16万人的门诊记录泄露,这些记录中中包含了大量的个人信息,如姓名、地址、生日、性别、种族和身份证号码 (NRIC) 等。
向量搜索引擎是数据库一个重要的新增功能,它面临着扩展性、垃圾回收、并发性、磁盘利用效率和组合能力等多方面的架构挑战。本文将介绍DataStax如何在Astra DB和Apache Cassandra中添加这些功能。
我们在进行搜索的时候,一般都会要求具有“搜索推荐”或者叫“搜索补全”的功能,即在用户输入搜索的过程中,进行自动补全或者纠错,以此来提高搜索文档的匹配精准度,进而提升用户的搜索体验,这就是Suggest。
MySQL 是一个强大的关系型数据库管理系统,多表查询是数据库操作中的重要部分之一。多表查询允许您从多个表中检索和操作数据,以满足复杂的数据需求。本文将介绍 MySQL 多表查询的基本概念、语法和示例,以及一些常见的多表查询场景。
摘要:本篇主要分享了参加公司小布助手知识问答的比赛优化实践记录。首先介绍了背景,通过官方提供的三个数据集介绍了赛题并抽象成NLP相关的任务;然后重点介绍了比赛过程中的优化实践记录以及效果提升情况,分别从无监督学习、有监督学习和两阶段模型来优化小布语音助手知识问答比赛。这里把自己参加比赛的各种尝试以及思考分享出来,对语音助手知识问答项目感兴趣的小伙伴可能有帮助。
孙哲,携程资深算法工程师。长期从事自然语言相关工作,当前主要涉及内容化,对于内容挖掘和生成方面有相关的一些研究和探索。
王兴在最近一篇刷屏的专访当中说,“很多人只关心边界,不关心核心”。这话放在人工智能领域当中也适用,今天很多人关心人工智能的前沿论文,但是对于它如何在企业业务中发挥实际作用,反而并不关注。每一项技术,如果没有用好,那算不得好技术。那么王兴所执掌的美团,到底是如何用AI服务核心业务呢?NLP技术到底在美团有怎样的具体案例? 本文来自美团技术大牛李彪在最近一次闭门沙龙分享,介绍 NLP 技术的应用场景、技术实现和具体案例,没有炫技,只有满满的干货。Enjoy! 作者 | 李彪 美团智能技术中心 编辑 |
人工智能技术正在成为内容产业的中台力量,其中视觉AI已经渗透到内容生产、内容审核、内容分发、用户互动、商业化变现等各个环节。美团视觉智能部以场景化的内容产品、智能化的内容工具助力产业,在内容的创作、内容分发等环节应用广泛。
对于某企业新用户,会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户,弄清楚用户属性,从而针对性的进行营销,提高运营人员的办事效率。
Nmap("网络映射器")是免费开放源代码(许可证)实用程序,用于网络发现和安全审核。许多系统和网络管理员还发现它对于诸如网络清单,管理服务升级计划以及监视主机或服务正常运行时间之类的任务很有用。Nmap以新颖的方式使用原始IP数据包来确定网络上可用的主机,这些主机提供的服务(应用程序名称和版本),它们正在运行的操作系统(和OS版本),包过滤器/防火墙的类型。正在使用中,还有许多其他特性。它旨在快速扫描大型网络,但可以在单个主机上正常运行。Nmap可在所有主要的计算机操作系统上运行,并且官方二进制程序包可用于Linux,Windows和MacOSX。除了经典的命令行Nmap可执行文件之外,Zenmap),灵活的数据传输,重定向和调试工具(Ncat),用于比较扫描结果的实用程序(Ndiff)以及数据包生成和响应分析工具(Nping)。
Comate的可实现内容为帮你想、帮你写、帮你改,那么,有这么好的工具,一定要响应一下学校的号召。
当表达式包含多个运算符时,运算符的优先级控制计算各个运算符的顺序。例如,表达式x + y * z被评估为x + (y * z)因为*运算符的优先级高于二元+运算符。运算符的优先级由其相关文法产生式的定义确定。例如,加法表达式由一系列乘法表达式组成,由+or-运算符分隔,因此+and-运算符的优先级低于*and/运算符。
译者:梅子 审校:王恒 本文长度约为2300字,建议阅读8分钟。 如果消费者周围皆为智能代理,那么市场营销和广告投放如何破局让人感到困惑。 比如,亚马逊的Alexa, 苹果的 Siri, 谷歌的谷歌
GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件,从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive,称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例:
标题:Smart Fashion: A Review of AI Applications in the Fashion & Apparel Industry
元凌峰,携程平台中心 AI 研发部资深算法工程师,负责携程智能客服算法研发,对 Chatbot 相关的 NLP 算法和推荐排序等算法感兴趣。2015年硕士毕业于上海交通大学图像模式研究所,后加入携程负责实时用户意图和小诗机等项目。
extends Object implements Serializable
异常检测是计算机视觉和深度学习领域中高度研究的领域,其应用包括缺陷检测[1, 2],视觉检查,产品质量控制,医学成像等。这需要在低资源环境下的精确度和延迟约束之间取得平衡。异常或离群值本质上是从建模数据中偏离模式的开放集实例。早期的工作集中在缺陷检测上,包括传统的方法和现代的深度网络,随后是一类方法,其中为特定类别的目标或纹理训练了单独的模型。
大数据文摘编译作品,欢迎个人转发朋友圈;其他机构、自媒体转载,务必后台留言,申请授权。 编译 | 孙强 孙沁(Kiki) 导读:以下摘要来自Forbes/Wolfe前沿科技报告近来发布的采访,受访
最近真的太忙了,天天打仗一样,感谢大家的支持和关注,继续加油!该系列文章将系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测,文章会更加聚焦,更加系统,更加深入,也是作者的慢慢成长史。漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,一起奋斗~
译者:骆姿亦 审校:陈明艳 本文长度为3621字,预估阅读时间10分钟。 主编推荐:这是一个重要的话题,而且是很少有人系统阐述的话题。科学地构建URL,无论对网站的搜索引擎友好程度,还是对营销和运营进行分析都非常重要。译者也非常专业和用心。因此,我们郑重推荐互联网产品、运营和营销的朋友们阅读这篇文章。 显然,很多网站都会看到这个建议,因为只需少量的假设,你在一家电子商务公司工作。 能够知道所有产品每周的自然搜索会话数和转化数是不是会大有裨益? 如果你有权访问任何一家电商公司的相关数据,请马上尝试在5分
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