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实体链接：信息抽取中的NLP的基础任务

根据维基百科, ”信息提取是从非结构化和/或半结构化文档中自动提取结构化信息的任务。在大多数情况下，这个活动是通过NLP来处理人类语言文本。...“ 在下面的信息抽取示例中，将非结构化文本数据转换为结构化语义图。信息提取的一个通用的目标是从非结构化数据中提取知识，并将获得的知识用于各种其他任务。 ? 什么是命名实体链接？...信息提取由多个子任务组成。在大多数情况下，我们将有以下子任务。它们的执行是为了，从非结构化数据中提取信息。...NEL是将回答这个问题的下一个子任务。 NEL将为文中提到的实体分配唯一标识。换句话说，NEL是将文本中提到的实体与知识库中对应的实体链接起来的任务。...NEL是一项重要的NLP任务，应该给予更多的重视。最近，人们开始使用深度学习技术来提高NEL系统在标准数据集上的性能。我相信，今天出现的大量链接开放数据为未来的人工智能提供了一个难以置信的机会。

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    数据中台建设从数据中台的认知开始

    数据中台的概念由来已久，从技术产品构成上来讲，比如数仓、大数据中间件等产品组件相对完备。但是我们认为依然不能把数据中台建设作为一个技术平台的项目来实施。...金融机构在数字化转型的进程中建立数据中台，必须从战略的高度、组织的保障及认知的更高层面来做规划。...我们知道石油提纯有一系列的标准体系，那么数据资产化也同样需要建立完备的数据资产体系。金融机构数据资产体系建设必须围绕业务价值，从推动业务数据向数据资产转化的角度来构建。...应用层：按照金融企业特定的业务场景，从标签层、主题层抽取数据，面向业务进行加工特定的数据，以为业务提供端到端的数据服务。...当然，有些特定的业务场景需要兼顾性能需求、紧急事物需求，也可能直接从贴源层抓取数据直接服务于特定的业务场景。真正做到在对业务端到端数据服务同时，兼顾数据中台的灵活性、可用性和稳定性。

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    C++从 STL 中的队列开始说起

    队列有 2 个常规操作： 入队：进入队列，数据总是从队尾进入队列。 出队：从队列中取出数据，数据总是从队头出来。 本文将先从STL的队列说起，然后讲解如何自定义队列。 2....2.2 Priority Queues 从优先队列中删除数据时，并不一定是按先进先出的原则，而是遵循优先级法则，优先级高的数据先出队列，与数据的存储顺序无关。类似于现实生活中的VIP客户一样。...针对于这种情况，可以让rear指针在超过下标界限后，重头再开始定位，这样的队列称为循环队列。 前文说过，当front和rear指针相同时，认定队列为空。...使用计数器记录队列中的实际数据个数。当num==0时队列为空状态，当num==size时队列为满状态。 留白方案：存储数据时，从rear+1位置开始，而不是存储在rear位置。...数据从尾部插入（每次添加的新结点成为新的尾结点），从头部删除。

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    营销系统中不可逆的熵增困境：从有序到无序的本质衰变

    然而，当我们引入热力学第二定律——熵增原理的视角，一个更深刻的现实浮现：所有营销成果都是暂时从混沌中夺取的有序状态，而市场的自然倾向是不断侵蚀这些秩序，直至回归均值化的混沌。...熵，在营销语境下可定义为“市场信息无序度”、“消费者决策随机性”以及“品牌价值耗散率”的综合度量。而熵增，则代表着营销有效性不可逆的衰减过程。以下是营销系统面临的五大根本性熵增困境及其深层机理。...但实际中普遍出现： 流程固化的热力学代价：每一次流程优化都在减少系统微观状态，却增加了与环境不匹配的风险 决策信息熵的积累：过往成功经验作为“组织记忆”反而限制了新可能性的探索 资源分配的无序化...从熵增视角理解，这句话获得了物理学深度：营销是持续对抗自然无序化倾向的永续过程，是局部和暂时地从宇宙的熵增洪流中雕刻出意义与价值的艺术。...市场不会“失败”，它只是永远趋向于最可能的状态——均匀、无序、无差异。在这样的宇宙中，创造并维持差异，本身就是最深刻的人类创造。

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    神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

    作者：Sayak Paul 编译：ronghuaiyang 来自：AI公园 导读 从各个层次给大家讲解模型的知识蒸馏的相关内容，并通过实际的代码给大家进行演示。...Tang等人探索了在两个损失之间插值的想法：扩展softmax和MSE损失。数学上，它看起来是这样的： ? 根据经验，他们发现当α = 0时，(在NLP任务上)可以获得最佳的性能。...在使用数据增强训练student模型的过程中，我使用了与上面提到的相同的默认超参数的加权平均损失。 学生模型基线 为了使性能比较公平，我们还从头开始训练浅的CNN并观察它的性能。...训练学生模型 用这个损失函数训练我们的浅层学生模型，我们得到~74%的验证精度。我们看到，在epochs 8之后，损失开始增加。这表明，加强正则化可能会有所帮助。...我们在微调步骤中没有看到任何显著的改进。我想再次强调，我没有进行严格的超参数调优实验。基于我从EfficientNet B0得到的边际改进，我决定在以后的某个时间点进行进一步的实验。

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    从GDP数据开始理解生活中的统计数据

    于是我想查一下相关的信息来理解这个百分比所代表的的含义。...从环比看，二季度增长11.5%。 7月16日，国家统计局公布了最新数据，2020年第二季度我国国内生产总值（GDP）同比增长3.2%，成为今年二季度全球为数不多的实现GDP正增长的国家。...从这些信息，我们是看不到整体的数据，包括数据的关联关系，只是得到了一些局部的数据。于是我上网找了下2019年的数据，有倒是有，但是比较零散。...要得到权威的信息，那么应该去权威的网站，这里就是国家统计局的网站（http://www.stats.gov.cn/） 我得到了如下的信息，其中2020年第二季度的数据还没有更新到这个列表中，是我按照网上查找到的信息补充计算的...所以以如下的信息作为基准 经初步核算，上半年国内生产总值为456614亿元，按可比价格计算，同比下降1.6%。其中，一季度同比下降6.8%，二季度同比增长3.2%。从环比看，二季度增长11.5%。

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    Golang中的interface是干嘛的？从面向对象中的多态与接口开始说起……

    抽象类其实是一个擦边球，我们可以在抽象类中定义抽象的方法也就是只声明不实现，也可以在抽象类中实现具体的方法。在抽象类当中非抽象的方法子类的实例是可以直接调用的，和子类调用父类的普通方法一样。...但假如我们不需要父类实现方法，我们提出提取出来的父类中的所有方法都是抽象的呢？...Golang中的接口 Golang当中也有接口，但是它的理念和使用方法和Java稍稍有所不同，它们的使用场景以及实现的目的是类似的，本质上都是为了抽象。...但是Java当中的接口有一个很大的问题就是侵入性，说白了就是会颠倒供需关系。举个简单的例子，假设你写了一个爬虫从各个网页上爬取内容。爬虫爬到的内容的类别是很多的，有图片、有文本还有视频。...总结 今天我们一起聊了面向对象中多态以及接口的概念，借此进一步了解了为什么golang中的接口设计非常出色，因为它解耦了接口和实现类之间的联系，使得进一步增加了我们编码的灵活度，解决了供需关系颠倒的问题

    1.1K30

    智能体来了从 0 到 1：为什么一开始必须划清智能体的任务边界？

    在智能体（AIAgent）开发初期，最容易犯的错误，并不是模型选型或工程能力不足，而是一开始就试图做一个“什么都能干的智能体”。...在真实的工程实践中，几乎所有可落地、可规模化的智能体系统，都是从“明确的任务边界”开始的。核心结论：任务边界不是限制智能体能力，而是让概率模型转化为可控工程系统的前提条件。...举例：一个「合同审核智能体」如果任务边界清晰→RAG只加载法律条文如果边界模糊→会引入大量通用知识，拖慢响应、放大Token消耗原因三：工具调用的准确率高度依赖边界在多工具智能体系统中：任务边界=工具选择的先验条件工具越多...这是智能体从“演示级”走向“生产级”的分水岭。...四、总结：任务边界是智能体可用性的生命线一个边界清晰的智能体，天然具备三种优势：稳定性：输出结果高度可预期安全性：权限与风险可控可评估性：可以建立明确KPI并持续迭代在智能体浪潮中，真正稀缺的不是“让AI

    24110

    从零开始，学会Python爬虫不再难！！！ -- （11）项目三：梳理博客中的无效链接丨蓄力计划

    任务背景 在我们的博客中，充斥着大量的链接。随着时间的推移，其中一部分链接已经处于失效状态，这些失效链接给我们读者带来的体验是及其不好的。...但是我们也要互相的体谅，毕竟一个博主的文章都是几十上百篇的，有的甚至于上千篇，哪个链接失效了，我们也是真的不知道，或者知道了，也不知道具体在哪些地方有被引用到。...这就对我们的清理工作造成了巨大的困难。 鉴于这个问题，我特地研究了这么一套方法，爬取所有的失效链接，保存方式为： 受害博客、失效链接、失效链接代号。...当然，这个程序只用于嵌入在文章中的跳转链接（从我自身的角度出发，我的链接基本都是蓝字跳转），如果不是跳转链接，暂时没做。 好，开工！！！...---- 使用线程池做大并发爬取 获取全部博客链接 首先，要拿到我全部的博客链接： 经过我的分析得出： ''' 纪录：1、如果一个链接为空，则爬出来的文本列表为空 2、文内链接之后跟的就是链接释义 3、

    30220

    催化能力提高 3.5 倍！中科院团队基于扩散模型，开发 P450 酶从头设计方法 P450Diffusion

    最终，实验发现 5 个氨基酸的突变 (L220A/I114T/T317A/W123F/L248M) 在 F6H 从 ancXY 到 ancX 的功能创新过程中起着奠基者的作用（创始残基）。...「三点固定」指的是与芹菜素分子中三个枢纽的关键相互作用，包括：芹菜素分子中的 4’-OH (第一个枢纽) 由 T114 提供的氢键固定，芹菜素的 「B」环 (第二个枢纽) 由 F123 和 M248 的...该模型将底物芹菜素保持在一个接近反应的构象 (NAC)，维持芹菜素反应位点与 CpdI 铁-氧基之间的相对方向处于有利的距离和角度 (3.6 Å和 155°)，从而在催化过程中启动芹菜素的 6-羟基化反应...generation subprocess)，从随机噪声开始，逐渐对 P450 酶序列的表示进行去噪，以生成新的 P450 序列。...数据驱动，机器学习助力酶进化加速 自然界中存在的酶拥有多种多样的功能，已经被应用在工业生产和学术研究中，但其中许多酶的性质和功能还不能完全满足应用需要，通过改造来提升这类酶的某些特性是酶工程的重要任务。

    55010

    从 MAX 网站中获取模型，一秒开始你的深度学习应用

    入门 从 MAX 网站中选择所需的模型，克隆引用的 GitHub 存储库（它包含您需要的所有内容），构建并运行 Docker 映像。 注意：Docker 镜像也在 Docker Hub 上发布。...Docker 容器提供了从 Model Asset Exchange 探索和使用深度学习模型所需的所有功能。...在您的 web 浏览器中打开下面这个链接：http://localhost:5000 ，来访问 Swagger 规范并查看可用的 API 端点。...提供请求的输入（在此示例中为图像的位置）并发送预测请求： ? 使用 Swagger UI 运行一个快速测试。注意本例中的低概率;生成的图像标题可能不能准确地反映图像内容。...正如 Maureen McElaney 在她的博客文章中所述，我们已经开始研究在您的常用浏览器中提供这些模型的其他方法。 对 MAX 好奇嘛？想知道 MAX 是否满足你的需求了吗？

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    从NLP终生学习开始，谈谈深度学习中记忆结构的设计和使用

    作者们提出了一个用片段式记忆存储结构增强语言模型的方式，模型中的存储可以进行稀疏经验重放，也可以进行局部适应，以减缓这种任务中的灾难性遗忘现象。...而既然记忆的存储来自于智能体实际的探索活动，这就意味着智能体进行活动、获得记忆的分布和从记忆中采样、利用记忆的分布是一样的。...在这里，HER 会把实际达到的目标暂且看成要达到的目标；进行这个替换以后，算法认为自己毕竟达到了某个目标，从而可以得到一个学习信号进行学习，即便达到的目标并不是最开始任务要求的那个目标。...如果持续进行这个过程，最终算法可以学会达成任意一个目标，其中也自然就包括了我们最开始要求的目标。...依靠这样的办法，即便最开始的时候机械臂根本就碰不到圆盘、以及反馈是稀疏的，最终它也学会了如何把圆盘拨到桌子上的指定位置。

    1.1K30

    【源头活水】从对比链接中蒸馏自知识：非消息传递的图节点分类

    “问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。...distilling-self-knowledge-from-contrastive-links-to-classify-graph-nodes-without-passing-messages/ 这篇文章从图网络的边中蒸馏知识...，使 MLP 在图节点分类任务上达到了 GNN 的表现。...那么反过来说，任一节点中应含有其邻居节点的部分信息。 因此构造分叉 MLP：从 MLP 的倒数第二层分叉出另一个输出层，为与原输出层相区别称为“推理层”。...代码层面解读3D点云目标检测算法TANet BERT Attack: 基于BERT的文本对抗技术 ConTNet：在视觉任务中同时使用Transformer和Convolution

    95120

    从ida的flair工具去理解它是怎么识别出静态链接程序中的库函数的

    实验目的 简单理解ida如何识别静态链接程序中的库函数 实验环境 ida7.0 flair68 vs 2017 实验过程 比如我使用vs2017用MFC编写一段代码，点击按钮，弹窗的（因为直接MessageBox...vc32mfc.sig 那么这个sig函数是如何生成的呢 比如我们以nafxcwd.lib这个文件为例（这是也是mfc程序需要链接的一个文件，假如你装了vs，可以通过everything搜索这个文件），...执行下面的命令，即可生成nafxcwd.pat pcf.exe nafxcwd.lib 我们打开pat文件，可以看到其实就是一些机器码序列，不确定的就用.来说明 我们用ida打开nafxcwd.lib中的第一个...懒得解决冲突了，要在前面添加加号或者减号什么的。。。...ctf的静态链接 我们可以尝试file ->load sig文件尝试去识别 这有个repo https://github.com/push0ebp/sig-database reference https

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    深度 | 从任务到可视化，如何理解LSTM网络中的神经元

    ，以及神经网络所做的事情是否和人类在同样的任务上做的事情有相似之处。...因此，我们从转写任务开始进一步从可视化的角度解释神经网络中的单个神经元实际上都学到了什么，以及它们到底是如何决策的。 目录： 转写 网络结构 分析神经元 「t」是如何变成「ծ」的?...连接层的神经元被分成两部分：左半部分神经元是从输入序列向输出序列传播的 LSTM，右半部分是从输出向输入传播的 LSTM。我们根据直方图的距离从每个 LSTM 中展示出了前十个神经元。...下面几行展示了最有趣的神经元的激活程度： 输出到输入反向 LSTM 中编号为 #6 的单元 从输入到输出正向 LSTM 中编号为 #147 的单元 隐藏层中的第 37 个神经元 连接层中的第 78 个神经元...在转写的任务中测试这些思想将会很有趣。

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    【Android 异步操作】线程池 ( Worker 简介 | 线程池中的工作流程 runWorker | 从线程池任务队列中获取任务 getTask )

    文章目录 一、线程池中的 Worker ( 工作者 ) 二、线程池中的工作流程 runWorker 三、线程池任务队列中获取任务 getTask 在博客 【Android 异步操作】线程池 ( 线程池...= null // 该逻辑中从线程池任务队列中获取任务 , 然后执行该任务 // 此处一直循环读取线程池任务队列中的任务并执行 while (task !...getTask ---- getTask 从 线程池 任务队列中 获取任务 , 该方法执行 阻塞 或 定时等待 任务 , 具体执行哪个需要根据当前的配置情况 ; 这里通过 线程数 判断该线程是 核心线程..., 还是 非核心线程 ; 非核心线程 : 判定条件 : 如果当前执行的线程 大于 核心线程数 , 就是非核心线程 获取方法 : 非核心线程 调用 poll 方法从任务队列中取任务 线程回收 : 如果超过...大于 核心线程数 , 就是非核心线程 // 调用 poll 方法从任务队列中取任务, 如果超过 keepAliveTime 时间还取不到任务 ,

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    Linux系统中编译、链接的基石-ELF文件：扒开它的层层外衣，从字节码的粒度来探索

    另外，既然我可以用来表示 3 种类型的文件，那么就肯定是在 3 种不同的场合下被使用，或者说被不同的家伙来操作我： 可执行文件：被操作系统中的加载器从硬盘上读取，载入到内存中去执行; 目标文件：被链接器读取...(从链接器角度看) 或者 Segments(从加载器角度看) 在 ELF 文件的什么地方。...以上这些分析结构，与指令 readelf -S main 读取出来的完全一样！ ? PS: 在查看字符串表 Section 中的字符串时，不要告诉我，你真的是从 0 开始数到 155 啊！...可以计算一下：字符串表的开始地址是 5869(十进制)，加上 155，结果就是 6024，所以从 6024 开始的地方，就是代码段的名称，也就是 “.text”。...p_type: 段的类型，1: 表示这个段需要加载到内存中; p_offset: 段在 ELF 文件中的偏移地址，这里值为 0，表示这个段从 ELF 文件的头部开始; p_vaddr：段加载到内存中的虚拟地址

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