今天和同事聊需求的时候，突然发现目前我们在做的一些系统，其实他感觉有些迷茫，主要就是一个建设的思路和方向这一块，我想了下，也确实，目前来看，其实系统的功能初期避免不了这几个阶段，目前的做法有点类似，这儿一撮，那儿一撮，看起来没有重点和章法。其实换一个角度来说，就会逐步的明白里面的一些缘由了。
Intent 是一个消息传递对象，您可以使用它从其他应用组件请求操作。尽管 Intent 可以通过多种方式促进组件之间的通信，但其基本用例主要包括以下三个：
四步过程维度建模由Kimball提出，可以做为业务梳理、数据梳理后进行多维数据模型设计的指导流程，但是不能作为数据仓库系统建设的指导流程。本文就相关流程及核心问题进行解读。
国内自然语言处理期刊 现代语言学(汉斯出版社) 汉斯出版社（Hans Publishers, www.hanspub.org) 聚焦于国际开源 (Open Access) 中文期刊的出版发行, 覆盖以下领域: 数学物理、生命科学、化学材料、地球环境、医药卫生、工程技术、信息通讯、人文社科、经济管理等。秉承着传播文化，促进交流的理念，本社将积极探索中文学术期刊国际化道路，并积极推进中国学术思想走向世界。目前，汉斯出版社的所有期刊均被知网（CNKI Scholar）等数据库收录。其中，23本被美国《化学文摘C
web3.js内部使用JSONRPC与geth通信。它把所有JSON-RPC API当作JavaScript API，也就是说，它不仅支持所有与以太坊相关的API，还支持与Whisper和Swarm相关的API。
在之前开发聊天机器人的文章里，我们讲解了如何使用在线工具LUIS (https://luis.ai) 开发Chat bot的自然语言理解模型。 在构造问题解决型机器人的前提之下，我们需要对用户用自然语言输入的问题进行意图判断和实体抽取。这两个功能是LUIS都可以做到的。 但如果不借助现成的工具，自己实现这两个功能，该如何做呢？今天，我们先来讲第一部分：意图识别。 分类问题 意图识别的目的是判断用户发送给聊天机器人的语句表达了TA的何种意图（intent）。 因为是问题解决型机器人，所能够回答的问题有限，
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SpringBoot是企业级开发的整体整合解决方案，特别用于快速构建微服务应用，旨在用简单的方式让开发人员适应各种开发场景。与此同时，随着SpringBoot的日益成熟，使用SpringBoot的公司也越来越多，想要深入了解，学习SpringBoot的同学也日益增多，所以博主决定对SpringBoot动手了。
Qt SQL模块使用驱动程序插件（plugins）与不同的数据库API进行通信。由于Qt的SQL模块API与数据库无关，因此所有特定于数据库的代码都包含在这些驱动程序中。Qt提供了几个驱动程序，也可以添加其他驱动程序。提供驱动程序源代码，可用作编写自己的驱动程序的模型。
一款简约大气却不失细致的团队网站. 效果 主页 绿色字体轮播的内容在index.json中修改. 服务 标题,描述在index.json中修改. 成员 成员在member.json中修
一个整型数组 nums 里除两个数字之外，其他数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。要求时间复杂度是O(n)，空间复杂度是O(1)。
tRNAdb 收录了来自577个物种的12000个tRNA基因和来自104个物种的623条tRNA序列，除了基本的序列信息外，还提供了二级结构的数据。
互联网智能广告系统架构 （争取用最简单的图，最简洁的语言描述清楚） 一、业务简述 从业务上看整个智能广告系统，主要分为： 1）业务端：广告主的广告后台 2）展现端：用户实际访问的页面 业务端，广告主
背景 美团点评作为最大的生活服务平台，有丰富的品类可供用户选择，因此搜索这个入口对各业务的重要性不言而喻，除了平台搜索外，业务搜索系统的质量和效果对用户体验、商家曝光、平台交易也有着关键作用。 相对美团点评平台的O2O检索，旅游搜索系统主要面临以下几点挑战： 本异地差异大。在本地生活场景中用户的搜索需求往往集中在本城市内，而在旅游场景特别是行前场景用户会先搜索异地的POI（门店），比如常驻城市为北京的用户在去上海之前可能会先搜索“东方明珠”、“迪士尼”了解相关信息。 搜索意图多样，不同意图的展现形式可能不同
在全球人工智能领域不断发展的今天，包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
文 / Yue Weng,Huaixiu Zheng,Anwaya Aras,Franziska Bell
早期闲聊机器人主要是通过模板实现，也就是规则，比较有代表性的语言是AIML，即人工智能标记语言，是一种基于XML的方言。
2022年8月4日开始，Elastic 认证专家考试（ECE）版本号升级为 8.1 版本。
mdwiki是一款markdown wiki系统，可以作为个人或小型团队的知识库管理系统。项目地址：本系列文章最后一篇给出(需要时间整理和测试)
如果分母不可分，例如二次的分母，ax2+bx+c=0，有b2 - 4ac < 0 则
配套答案也是直接一步不等号就把 k 消没了，我花了半天研究怎么才能把 k 给消掉。
机器之心专栏 作者：刘凯鹏 本文结合阿里电商业务场景的特点，介绍了阿里在匹配端和排序端的基于深度学习的一些工作。 搜索营销（sponsored search）是目前广告主在互联网上进行数字化营销的主要手段之一，也是机器学习技术在工业界最成功的应用场景之一。在搜索营销的场景下，广告主可以通过出价的方式参与流量分配，平台的主要任务是优化流量分配和计价，实现效率的最大化和生态的健康发展。其中核心的技术问题主要围绕如何高效的分配流量来展开，包括：如何理解用户的意图？如何对用户进行表达？如何对广告进行表达？如何挖掘用
很多朋友估计没有做过这一块，争取最简洁的语言描述清楚。 一、业务简述 从业务上看 整个智能广告系统，主要分为： 1）业务端：广告主的广告后台 2）展现端：用户实际访问的页面 业务端，广告主主要有
样条梁单元是样条函数与有限元法相结合的产物。有限元法将结构分割成若干单元，位移场采用分段插值或者分区插值。常用的插值方法有Lagrange插值，Hermite插值和样条插值等形式。经典梁单元就是采用的Hermite插值形式。与其他插值形式相比，样条插值具有待定系数少，连续性强，精度高等优点。下面来推导采用二次样条函数作为位移插值函数的梁单元刚度矩阵，并将计算结果与经典梁单元对比。 关于样条函数的性质，可参考有关文献资料。为方便起见，推导经典梁单元刚度矩阵需要使用自然坐标系和物理坐标系。由于有4个位移节点条件
---- 新智元专栏 来源：阿里妈妈 作者：闫肃，林伟，吴天舒，肖道锐，吴波，刘凯鹏 【新智元导读】阿里妈妈提出一种超出关键词和相关性的搜索框架：电子商务搜索中的个性化广告检索框架。这个新的搜索广告智能检索模型引入用户行为异构图挖掘、机器学习等相关技术，通过模型学习的方式智能构建索引，解决了传统搜索广告检索系统不能解决的种种痛点。论文入选互联网领域顶级国际会议WWW 2018的oral论文，评委一致认为该方法是对传统搜索广告检索框架的重新定义。 论文地址：https://arxiv.org/abs/
本文根据美团高级技术专家翟艺涛在2018 QCon全球软件开发大会上的演讲内容整理修改而成。文章分享了深度学习在酒店搜索NLP中的应用，并重点介绍了深度学习排序模型在美团酒店搜索的演进路线。
这篇文章的标题是《Unified Active Retrieval for Retrieval Augmented Generation》，作者是Qinyuan Cheng等人，来自复旦大学和上海人工智能实验室。文章主要研究了在检索增强型生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）中，如何智能地决定何时使用检索来增强大型语言模型（LLMs）的输出。
本篇文章继续整理 Graph in Rec&Search 这个系列的文章，以前博主整理过的系列可以见：
问答系统（Qusstion Answering System,QA System）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统，问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确，而系统直接输出用户想要的答案，这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。
PendingIntent表示在将来的某个时刻发生，Intent是立即发生。 PendingIntent的匹配规则：如果两个PendingIntent它们内部的Intent相同并且requestCode也相同，那么这两个PendingIntent就是相同的（如果两个Intent的ComponentName和intent-filter都相同，那么这两个Intent就是相同的，Extras不参与Intent匹配）。
hashSet集合是把存储进来的对象先计算出对象的hash值后才进行对应的存储，因为存储进来的对象都有一个hash值，所以在进行查询的时候不需要像其他集合一样，一个个去查询来得到所需要的对象。hashSet集合只需要把要查询的对象计算出hash值后查找存储区域里hash值一样的对象，然后拿出来即可。这样检索速度就会相当快，这也是hashSet集合的优点。
ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，该会议由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示，ACL影响力位列第一，是CCF-A类推荐会议。美团技术团队共有7篇论文（其中6篇长文，1篇短文）被ACL 2021接收，这些论文是美团技术团队在事件抽取、实体识别、意图识别、新槽位发现、无监督句子表示、语义解析、文档检索等自然语言处理任务上的一些前沿探索及应用。
设计模式——访问者模式
在信息时代，搜索引擎成为人们检索信息不可或缺的工具。然而传统的基于关键词的搜索方法要求用户准确表达搜索需求，因此有一定挑战。为了改善用户体验，查询建议系统崭露头角。这些系统通过分析用户当前的查询输入，生成相关的建议，减轻用户的搜索负担。文本查询建议（TQS）和视觉查询建议（VQS）是两种已经深入研究的查询建议系统。TQS 根据用户当前的查询生成一系列关键词，辅助用户更清晰地表达搜索意图。而 VQS 通过将视觉示例与建议一起呈现，提高了用户理解上下文的能力。
1、应用场景 实时数据流通过kafka后，根据业务需求，一部分直接借助kafka-connector入Elasticsearch不同的索引中。 另外一部分，则需要先做聚类、分类处理，将聚合出的分类结果
论文标题：Retrieval-augmented GPT-3.5-based Text-to-SQL Framework with Sample-aware Prompting and Dynamic Revision Chain
如果你经常使用过滤器，比如将应用版本选为生产、错误状态选为待定、时间设为1小时，那么你可能已经意识到一个问题：每一次重新登录，或则切换项目后，所有的过滤条件要重新来一遍。
在数据库系统运维中，DBA常常希望维持SQL执行计划的稳定。很多DBA和开发人员对于Hint的依赖，很大程度上也是源于在CBO情况下，执行计划对于统计量过于依赖，容易形成不稳定执行计划。所以，SQL语句执行计划的稳定性，就变成统计信息的稳定性问题。更进一步，就是新的统计信息更新，无论是手动收集还是自动收集，能否促进SQL语句生成更高效的执行计划。所以，一种思路是：在新的统计信息收集生成时，暂时不要生效投入执行计划生成。等待最后确认统计信息正确之后，再投入生产环境。
待定系数法求逆矩阵: 首先，我们来看如何使用待定系数法，求矩阵的逆。 举例： 矩阵A= 1 2 -1 -3
一对相似问Q1、Q2。 • 正样本： 找到Q1’，与Q1相似度 > 0.7 找到Q2’，与Q2相似度 > 0.7 增强结果，得到正样本：Q1’、Q2’
2018年12月31日，美团酒店单日入住间夜突破200万，再次创下行业的新纪录，而酒店搜索在其中起到了非常重要的作用。本文会首先介绍一下酒店搜索的业务特点，作为O2O搜索的一种，酒店搜索和传统的搜索排序相比存在很大的不同。第二部分介绍深度学习在酒店搜索NLP中的应用。第三部分会介绍深度排序模型在酒店搜索的演进路线，因为酒店业务的特点和历史原因，美团酒店搜索的模型演进路线可能跟大部分公司都不太一样。最后一部分是总结。
编译 | AI 【AI科技大本营导读】人工智能和机器学习已经跳出科幻小说的范畴，冲进了现实。不管是技术层面还是商业环境方面，这些领域都在迅速发展，紧跟潮流的步伐是非常重要的。 无论你是技术参与者还是战略思考者，这些技术对于各种规模的企业都具有改变“游戏规则”的意义。 对于学习新的人工智能和机器学习技能、建立新的人际关系而言，没有什么比参加一些相关的顶级大会更高效的了。所以，营长编译了此篇2018年AI和机器学习的会议清单。每个清单包括日期、地点、网址、议程重点和定价，该列表按日期排序。 ▌1. 全球人工
作者简介 胡一川，来也联合创始人和CTO。来也专注于智能对话技术，让每个人拥有助理。此前，胡一川联合创立了影视推荐引擎"今晚看啥"并被百度收购，后加入百度任资深架构师。本科和硕士毕业于清华大学，博士毕业于宾夕法尼亚大学。 一、什么是智能助理 随着智能手机和移动互联网的普及，越来越多原来发生在线下的交互场景，逐渐从线下转移到线上。人们也开始习惯通过在线沟通的方式来获取各种服务：让秘书安排出差的机票和酒店，向英语老师咨询学习中的问题，找旅行达人制定旅游计划等等。类似这样的场景，今天都逐渐从面对面或电话沟通，转移
通过在数组中的位置进行选取，且可以将其存储在任意变量中，未“显式声明”的元素都会被直接被忽略。
我们知道求矩阵的逆具有非常重要的意义，本文分享给大家如何针对3阶以内的方阵，求出逆矩阵的3种手算方法：待定系数法、伴随矩阵法、初等变换法（只介绍初等行变换）
二选一，常常是指当我们在抉择一件事情的时候，选择的结果只能给我们一条路径，那就是在两个待定目标中，选择其中一个，更符合预期结果的选项。
之前开发过一个解析多层级xml文件的工具类，后来处理的时候发现，这种方式得到的map或json集合多一个key标签，在解析的时候会比较麻烦，于是根据需要在原有方法的基础上写出了另外的处理方法，总结记录如下：
大语言模型技术迅猛发展的脚步，正引领着信息检索技术进入一个新的纪元。在这一领域中， RAG 技术将传统信息检索技术与大语言模型技术相结合，为知识理解、知识获取提供了全新的解决方案。然而，尽管 RAG 在很多任务上表现出色，其在深度应用上仍面临诸多挑战。
MMDialog，这个由北大&微软最新发布的英文数据集，包含了108万个来源于真实世界的高质量对话。
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