在过年的那些日子,每天中午都会陪着孩子看会《诗词大会》,突然发现这个节目还蛮有意思。一些难以言传的情感或者意境,通过诗词用几个字就能传神的表达出来。
古诗词是中国文化殿堂的瑰宝,记得笔者曾在韩国做 Exchange Student 的时候,看到他们学习我们的古诗词,有中文的、还有翻译版的,感觉发自内心的骄傲,甚至也会在某些时候背起一些耳熟能详的诗词。 本文将会通过深度学习为我们生成一些古诗词,并将模型部署到 Serverless 架构上,实现基于 Serverless 的古诗词生成 API。 项目构建 古诗词生成实际上是文本生成,或者说是生成式文本。关于深度学习的文本生成,最入门级的读物包括 Andrej Karpathy 的博客。他使用例子生动讲解了
AI 作画工具 DD (Disco Diffusion)面市后,不少大神做出了惊艳的作品。玩家以外国人居多,网上的资料也是英文资料较多。现在国内也有人尝试,比如和菜头在他的「槽边往事」微信公众号就写了好几篇关于 AI 作画的文章,现在他的公众号配图也使用自己生成的图。西乔在她的「神秘的程序员们」微信公众号也写了好几篇教程,值得一看。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1 API使用简介 实例: 使用音乐排行榜详情API如下:https://api.apiopen.top/musicRankingsDetails?type=
在2018年下半年的某一天,偶然观看了《中国诗词大会》节目的飞花令环节。当时作为语音行业一员对此十分感兴趣,想着能不能用程序实现一个,思考技术方案的时候发现最大难度就是数据,遂求助 码农交友社区(
中国文学源远流长,早在远古时代,虽然文字还没有产生,但在人民中间已经流传着神话传说和民间歌谣等口头文学。随着时间线的推移,先后出现了:诗经(西周)——楚辞(战国)——乐府(汉)——赋(晋)——唐诗——宋词——元曲——明清小说。
在这样的背景下,本文将运用Python爬虫技术爬取古诗文网的全部经典诗词,体验五千年文明的博大精深!
最近制作诗词日历的 PDF 版本, 准备打印一下做成实体日历。之前我写过一篇优化 print 样式的文章,在 Google 上搜索page to pdf, 大多数都是把默认页面的样式打印, 而非使用 @media print 样式打印, 后面做了很多查询, 才发现 PyQt 可以使用 @media print 打印.
生成古诗词 序列到序列学习实现两个甚至是多个不定长模型之间的映射,有着广泛的应用,包括:机器翻译、智能对话与问答、广告创意语料生成、自动编码(如金融画像编码)、判断多个文本串之间的语义相关性等。 在序列到序列学习任务中,我们首先以机器翻译任务为例,提供了多种改进模型供大家学习和使用。包括:不带注意力机制的序列到序列映射模型,这一模型是所有序列到序列学习模型的基础;使用Scheduled Sampling改善RNN模型在生成任务中的错误累积问题;带外部记忆机制的神经机器翻译,通过增强神经网络的记忆能力,来完
本篇唠下做一本实体日历用到了哪些东西, 虽然工作量大部分是技术编码方面, 但剩余联系打印社及了解打印纸张和打印的质量等东西对我来说比编码难多了。 甚至和打印店讨价还价也让我心力憔悴, 甚至失眠了几天. 但整个过程还是比较快乐的.
先来了解一下千帆AppBuilder,某度智能云千帆AppBuilder(简称AppBuilder)是基于大模型搭建AI原生应用的工作台,提供RAG、Agent、GBI等应用框架,文档问答、表格问答、对话、创作等应用组件,以及文生图、语音等传统AI组件,降低AI原生应用的开发门槛,赋能开发者快速实现应用搭建。
我们已经为大家推荐过爱范儿开发的「知了交通」、「知了地铁」和「苹果购物指南」三款小程序。 关注知晓程序(微信号 zxcx0101),回复「上手」,查看三款小程序上手体验文章。 今天要为大家推荐的,是一
Mojo 是一种面向 AI 开发者的新型编程语言。它致力于将 Python 的简洁语法和 C 语言的高性能相结合,以填补研究和生产应用之间的差距。Mojo 自去年 5 月发布后,终于又有动作了。最近,Mojo 的标准库核心模块已在 GitHub 上开源,采用 Apache 2 开源协议,开源后迅速受到广泛关注,登上了 GitHub Trending 热榜。
公共 API 是用于网站开发的免费 API 服务的集合,例如用于体育、社会、天气、金融……的 API
无巧不成书,刚好最近有小伙伴在找实习,而 GitHub 热榜又有收录实习信息的项目在榜。所以,无意外本周特推就收录了这个实习项目,当然还有国内版本。除了应景的实习 repo 之外,还有帮你管理文件的 spacedrive、管理窗口的 yabai,以及管理 ai 工具的 SuperAGI。
之前在火遍全国的“古诗词大会”中,冠军小姐姐武亦姝让很多国人佩服得五体投地。最近在热播剧《庆余年》中,男主角范闲用古诗词上演的一出精彩大反转,再次让大家见识到了中华古诗词的魅力!
前段时间,中央电视有一档节目叫《中国诗词大会》,其中 16 岁少女武亦姝的突出表现,特别的是在飞花令的对决当中表现可谓是实力圈粉,连我这样不爱看电视的人也追得不亦乐乎。
小程序体验师:吴慧娟 这两年诗词节目突然走进了大众的视野。从《中国诗词大会》到《经典咏流传》,高收视和热点话题的频繁出现,重燃了大家对诗词的热爱和关注。 值得欣慰的是,诗词不再是为了中、高考的不得已而为之,而是越来越多人打心眼儿里喜欢的文字艺术。 其实不必以诗句论输赢,轻吟浅唱的背后,凝聚的是中华上下五千年的文化精髓。无论是想要翻阅诗词陶冶情操,还是浏览古今风雅名篇,都能使用这个小程序—「诗词名篇」。 打开「诗词名篇」首页,古今诗词佳句随机罗列在眼前,点开「名句」中的任意一句诗,可以查看诗句原文,查看「翻
诗词歌赋里的风花雪月,史书辑录里的经纬文章,国学经典里有太多优美的词句意象和人生哲学,等待我们去发掘。
世间最美的风景,是山水草木,是诗酒琴茶。清凉夏日,每日闲居梅庄,摘花煮茗,杯盏里,亦是满满的宋唐。
小程序体验师:古娉萍 还记得你上次阅读是在什么时候吗? 离开校园,我们工作很忙,阅读很少,对手机的依赖越来越严重,成为一个「手机不在手,魂都会没有」的手机控。正所谓,腹有诗书气自华,人在社会走,有些文化还是会比较酷一点的。 今天知晓君给大家介绍一波知识类小程序,教你如何学习做一个有文化的社会人。 「一条」:用视频阐述知识的乐趣 「一条视频」是一款视频知识类小程序,用视频阐述知识的乐趣。每天推送一条精美原创生活短视频,视频长度保持在 3 - 5 分钟,能让你在等公交、挤地铁和蹲厕所时,就能及时的给自己来一发快
诗词一直以来都是中华传统文化中一段绚丽的瑰宝,今年春晚西安分会场的“山河诗长安”运用了动画与AR技术,上千名观众与顶流IP“李白”齐诵《将进酒》,传统文化和现代科技的完美融合起来,展示着独属于中国诗词的美和中国人的文化自信。
因为图数据库的增长趋势一直位列前茅,每年都有媒体预测今年是“图年”。作为曾经的图数据库从业者,Nebula Hackthon 2021 的参赛队伍临江仙的队长王二铁(王建奎),一直在思考,为什么长期火爆的图数据库市场,一直没有真正引爆。在 2018 年图数据库输给了区块链,2019 年又遇到了 5G,随后疫情开始了。在王二铁看来图数据库目前主要还是面向 toB、toG 的市场,在 toC 领域,几乎没有图数据库相关的案例,这也是为什么图技术难以被大众所熟知的原因。
导读:之前在火遍全国的“古诗词大会”中,冠军小姐姐武亦姝让很多国人佩服得五体投地。最近在热播剧《庆余年》中,男主角范闲用古诗词上演的一出精彩大反转,再次让大家见识到了中华古诗词的魅力!
分析步骤主要由三部分构成:资料收集、词频统计、对比分析 从网上共搜集唐诗4.8万首,宋词1400首; 进过预处理过程之后,对其进行分词与词频统计,各取其词频数前50的词,罗列如下: 再
[ 导读 ] 之前在火遍全国的“古诗词大会”中,冠军小姐姐武亦姝让很多国人佩服得五体投地。最近在热播剧《庆余年》中,男主角范闲用古诗词上演的一出精彩大反转,再次让大家见识到了中华古诗词的魅力!
初学R与统计分析,恰巧在统计之都看到一篇运用R分析宋词的文章(统计词话),源于此,借鉴该方法分析了一下全唐诗与全宋词: 分析步骤主要由三部分构成:资料收集、词频统计、对比分析 从网上共搜集
上次我们玩了一下自动作诗机:"自动作诗机"上线,代码和数据都是公开的,基于该项目下自带的数据和模型。不过这方面还有一个诗词数据更全的Github项目:chinese-poetry/chinese-poetry
API(Application Programming Interface,应用程序接口)是一些预先定义的函数,或指软件系统不同组成部分衔接的约定。目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力,而又无需访问原码,或理解内部工作机制的细节。
最近对自然语言生成或者文本自动生成技术比较感兴趣,做了一些调研,作为自然语言处理领域的难题之一,个人一直觉得自然语言生成(NLG)是最难的,虽然这一两年动辄会看机器模仿莎士比亚写剧本,模仿金庸写小说,这些不过是媒体用来吸引眼球的,总之这些字凑到一起看起来像模像样,但是读了之后不知所云。不过对于特定格式的文本,类似诗歌这种,如果不细究,从直观的角度来看确实还有点像那么回事,例如清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的九歌计算机诗词创作系统,还是很强大的:
新生代家庭,越来越重视子女的教育。家长们当然是盼望儿女能够赢在起跑线上,可是,爱玩才是孩子的天性啊!因此,寓教于乐显得尤为重要。
wordcloud是python的一个第三方库,称为词云也叫做文字云,是根据文本中的词频,对内容进行可视化的汇总,可以用来绘制用户画像。
作为程序员,这些年给女神写了无数的表白代码。这里简单分享一部分,希望对您有所帮助,520哈哈~
原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/52155493
作者 | 黄珊 来源 | 数据实战派 比特币 外挖无穷洞,机神犹未休。 卡中窥币影,池里验沙流。 屡载吸金主,孤深渍盗求。 方知区块链,本是古来游。 这首诗歌来自一支清华团队开发的古诗 AI。它的创作才华可不仅限于此。再看下面这首诗: 夜过虹桥机场 卢浦斜晖里,西楼醉客行。 影侵双塔晚,灯落一城明。 空客还频顾,航灯未可惊。 空留城市夜,月映水帘星。 你仍可以在文采上对它有所挑剔,但不得不承认的是,这至少是一个不会离题万里的 AI,尤其还是颇具难度的古诗生成。在这一点,它已经超越此前的作诗 AI。 论文名
温馨提示:全文共10000字,真正一文讲透文本挖掘的超硬干货。强烈建议先赞后看,慢慢学习。图片显示毛糙和不清楚,是分辨率过高的缘故,点击图片,即可看到高清大图,另:伴着下方天后的天籁之音---《清平调》,效果会更佳!
一个小工具,发现有一个开源的诗词库( https://github.com/michaelliao/shici/tree/master/web/src/main/resources/text ),考虑导入到数据库中,诗词库是通过文件夹方式组织,所以用python发现很快的实现这个需求,主要功能包括递归枚举文件夹,然后将文件内容读出来写到数据库中。
在本博客现阶段如果没有换主题或评论系统,随便找一篇没有评论的文章都可以看到实际效果。
B题看完以后不要轻易的放弃,也不要努力的去把题目去分类试图去寻求一个以往套路化的做法。
Cowsay 是一个可配置的会说话(或会思考)的牛。它接受一个文本字符串并输出一个牛说话的图形。有一头牛说它喜欢 Linux: # cowsay "I love Linux" < I love Linux > -------------- \ ^__^ \ (oo)\_______ (__)\ )\/\ ||----w | || || 安装 # yum install
作者:Lady Stark数据工作室 原文链接:https://blog.csdn.net/lady_stark/article/details/106262898
最近,一篇有关「油腻的中年男」的文章引爆朋友圈,文中总结了油腻的中年男的一些特点,比如戴各种串、有大肚子等。
从纸媒时代到移动信息时代,不论是小到衣食住行与日常社交,还是大到行车旅游与财会管理,几乎任何事的开始,似乎都无法避免输入一对匹配的账号和密码。
原文地址:https://github.com/fighting41love/funNLP
另外,点击阅读原文尝试微软的自动对联系统(http://duilian.msra.cn/app/couplet.aspx)
授权转自知乎,作者李佳飞 最近中国诗词大会很受欢迎,才女武亦姝凭借超强的记忆力和超快的反应能力一炮走红,成为大家心目中的偶像。 在欣赏节目的同时,我也不禁想到,既然古代的诗人能够创作出这些美好的诗篇,那我是不是也能创作几首属于自己的诗词作品呢?可惜,经过一番尝试,我发现自身的文学功底不够,恐怕无法完成这样艰巨的任务。看来人和人还是有很大的差距。 当然,我并没有气馁。就像著名的无限猴子定理阐述的那样,哪怕是让一只猴子在打字机上随机地按键,只要按键的时间足够长,那么几乎必然能够打出任何特定的文字,甚至是莎士比
晚上在网上无意间发现了某位不知名程序员前辈翻译的一句古诗词,觉得挺有意思,尤其是想象古诗词描绘场景的情况下,读出翻译,就越有意思。 抽刀断水水更流,举杯消愁愁更愁。 cutWater( getKnif
安装这两个包可以借助pip - 1,命令行安装 pip install PIL pip install pytesseract - 2,如果你用的pycharm编辑器,就可以直接借助pycharm实现快速安装。 在pycharm的Settings设置页按照下面步骤操作
如果你关注了昨晚(1月28日)央视八点档的《经典咏流传》就会发现,学会一首歌的时间,30秒足够了。
本人比较喜欢律诗和绝句,勉强能接受宋词,但是对所谓的美句无感。 也就是说超过 14 个字了,不光读起来别扭,排版控制也容易溢出。
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