分布操作 0. 克隆 tensorflow/models git clone https://github.com/tensorflow/models.git // 切换目录到 syntaxnet cd syntaxnet 推荐在docker下面操作: tensorflow/syntaxnet 1. 下载Chinese模型文件 tensorflow 官网 2. 解压 Chinese.zip 到 syntaxnet 模型主目录 unzip Chinese.zip 3. syntaxnet 目录下运行：
在 AI 语义理解领域，谷歌一直不遗余力地进行研发投入。 对于普通用户而言，2015 年发布的基于深度神经网络的谷歌智能邮件回复，2016 年上线的神经机器翻译系统（GNMT），便源自于谷歌在该领域的研究成果。在消费级产品之外，谷歌还持续为 AI 开发者提供技术支持，不断推出新的开源工具。 去年夏天，针对语句的语法结构分析，谷歌开源了 SyntaxNet 神经网络框架，以及与之搭配英语分析预训练模型 Parsey McParseface。紧随其后，谷歌发布了针对其他 40 门语言的语法分析模型。并将它们命名
选自research.google 作者： David Weiss等 机器之心编译 参与：李泽南、晏奇 此项升级进一步扩展了 TensorFlow的功能，使这一框架可以进行多层次语言结构的联合建模，而且，它也让 TensorFlow 允许在一个句子或文档处理的过程中动态创建神经网络架构。 谷歌一直致力于改善文字内容的可读性，并已开发了多种工具供人们使用，从生成电子邮件回复到机器翻译，不一而足。去年夏天，谷歌开源了 SynataxNet，一个用于分析和理解语法结构的神经网络框架。它被应用在 TensorFlo
在 AI 语义理解领域，谷歌一直不遗余力地进行研发投入。 对于普通用户而言，2015 年发布的基于深度神经网络的谷歌智能邮件回复，2016 年上线的神经机器翻译系统（GNMT），便源自于谷歌在该领域的研究成果。在消费级产品之外，谷歌还持续为 AI 开发者提供技术支持，不断推出新的开源工具。 去年夏天，针对语句的语法结构分析，谷歌开源了 SyntaxNet 神经网络框架，以及与之搭配英语分析预训练模型 Parsey McParseface。紧随其后，谷歌发布了针对其他 40 门语言的语法分析模型。并将它们
据投资资讯网VentureBeat (http://venturebeat.com/)报道，谷歌从2016年5月12日起开放SyntaxNet的源代码，作为谷歌TensorFlow开源机器学习资料库的一部分。SyntaxNet是一款自然语言理解（NLU）软件，可用于自动分析语句。本次公开包括训练新模型的代码，以及用于分析英语语言文本的预训练模型。 据谷歌称，这款分析器是全球最准确的解析器，可自动分辨单词词性，其准确率堪比人类语言学家。对于自然语言研究界而言，此举意义重大。 而这对谷歌也非常重要。Ventur
【新智元导读】Google Research今天宣布，世界准确度最高的自然语言解析器SyntaxNet开源。谷歌开源再进一步。据介绍，谷歌在该平台上训练的模型的语言理解准确率超过90%。近日，众多科技巨头人工智能相关平台开源步伐明显加快：谷歌和Facebook一直在领跑，马斯克的OpenAI欲打造一个完全公开的AI模型训练营，就连一直被批评“保守”的亚马逊也在尝试开源。这一股开源热潮背后，是人工智能研究者的福利，但同时也是一场激烈的数据和平台争夺战。 Google环境计算（ Ambient computi
今年三月的阿法狗让人工智能成了网络上最热门的话题。虽然目前的人工智能已经发展到了相对成熟的地步，但仍然不擅长识别和解析自然语言。近日谷歌在Google Research Blog(国内访问不了)上宣布开源一个名为SyntaxNet的项目，以帮助机器更好地理解自然语言。同时也发布了针对英语的预先训练的模型Parsey McParseface，用于分析英文的文本。
谷歌2017开发者大会 Google I/O已经落幕，有不少亮点都值得我们学习和回顾，其中相当一部分是机器学习开发的内容。AI研习社精选了其中的精彩视频译制呈现给大家，该视频为中文字幕版首发！ 来自谷歌TensorFlow技术推广部的Josh Gordon 带来了一场主题为《用于图像、语言和艺术的开源TensorFlow模型》（Open Source TensorFlow Models for images, language and art）的演讲，介绍了最新的从图像识别和语义理解的TensorFlow
机器之心原创 参与：吴攀、QW 一年一度的谷歌开发者大会 Google I/O 在山景城成功举行，在首日的 Keynote 中，谷歌宣布了一系列新的硬件、应用、基础研究等。而作为 AI First 的开发者大会，Google I/O 也自然安排了许多有关机器学习开发的内容，比如《教程 | 如何使用谷歌 Mobile Vision API 开发手机应用》。当然毋庸置疑，TensorFlow 也是本届 I/O 大会的关键核心之一。当地时间 18 日下午，谷歌 TensorFlow 开发者支持 Josh Gor
编译：伯乐在线 - Yalye，英文：jtoy http://blog.jobbole.com/110558/ jtoy 发起整理的 TensorFlow 资源，包含一些很棒的 TensorFlow 工程、库、项目等。 什么是TensorFlow？ TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开
摘要: 一个精心挑选的有关 TensorFlow 的实践 、库和项目的列表。全网最全！ TensorFlow 什么是 TensorFlow？ TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进
jtoy 发起整理的 TensorFlow 资源，包含一些很棒的 TensorFlow 工程、库、项目等。
今天，Google AI宣布了其去年推出的「研究学者计划（Research Scholar Program）」获得者。
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
熟悉TensorFlow的人都知道，tf在Github上的主页是： https://github.com/tensorflow ， 然后这个主页下又有两个比较重要的repo（看star数就知道了），分别是TensorFlow的源代码repo：tensorflow/tensorflow，还有一个tensorflow/models。 后者tensorflow/models是Google官方用TensorFlow做的各种各样的模型，相当于示例代码，比如用于图像分类的Slim，深度文字OCR，以及用于NLP任务
用TensorFlow还是PyTorch？从TensorFlow开始学起还是PyTorch？在一年前，这个问题毫无争议，当然是TensorFlow. 但时过境迁，现在的情况大不一样了，下面就来分析对比一下这两个主流框架。
商业互联网已经出现20多年，但从你收到第一份电子情书到现在，互联网的整体用户体验并没有太多变化。 互联网最初仅被用于政府，高校和企业通用的研发工具。随着超链接的出现，互联网转变为商品和服务的运营车。 现在，支持科研仅仅是互联网的一个小功能，它已经严重偏向于用户至上主义。例如，你想在网上搜索所有使用HP 950 墨盒的打印机，如果你在搜索引擎中输入‘HP 950 墨盒’，你很有可能在谷歌中找到500,000条指向打印机墨盒的链接。你确实能搜索到有关打印机的内容，但这些信息仅仅是关于那些使用950墨盒的打印机，
第一部分是准备数据，随机爬取50w左右的微博用户，然后每天爬取他们前一天发布的微博作为本项目的数据源。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 上周，谷歌发布了Parsey McParseface（对于一个挑战人工智能领域最难问题的尖端技术，这也真是迷之命名）。虽然过去的五年，计算机完成了许多了不起的壮举——从赢得“
【新智元导读】夏至已至，2016过了一半，人工智能领域在2016上半年发生了什么大事？还记得AlphaGo吗？科技博客网站Turing Machine从硬件、技术、应用、公司、思想、图书、人物等多个方面归纳了过去6个月出现在国外媒体上的AI大事记。从这一份总结上可以看到，科技巨头企业之间的AI竞赛在2016年真正开始白热化，AI作为一种颠覆性的技术影响力在逐渐显现。对于企业来说，谁可以真正探索出AI产品化和变现的途径，谁就会占得先机。 进入2016年以来，机器学习+人工智能进化速度飞快，让人很难跟上，这里有
【新智元导读】日前谷歌云服务负责人称 “云 1.0 时代”已结束，由机器学习驱动的“云 2.0” 正向我们走来。在云市场只能算新玩家的谷歌，真能凭其领先的机器学习技术在智能云市场脱颖而出吗？机器学习能让云端大数据升值，它正在改变企业使用云的方式，也刷新了企业对云的预期，接下来智能云服务无疑将成为主流。但谷歌能否领跑市场，还是个问题。 日前，谷歌云业务高级副总裁 Diane Greene 接受采访时指出，云 1.0 时代已经结束，云 2.0 时代正向我们走来。 谷歌在云市场并不占有显著优势，为何能够发表“更新
【新智元导读】TensorFlow 工程总监Rajat Monga9月29日在Quora 上答疑，就深度学习效率瓶颈、TensorFlow 用户的痛点、如何用TensorFlow进行计算机视觉研究以及
【新智元导读】昨天 TechCrunch 刊文，机器学习发展将在市场上形成“杠铃效应”，从机器学习中受益的将是位于产业杠铃两端的群体：一方面，基本机器学习技术的普及将令大量的小型初创公司受益；另一方面，高级机器学习模型和大型数据将集中于极少数巨头企业。Beim 建议初创企业应设法与大企业合作以获得数据，从愈加普及的基础智能技术中探寻商机并快速行动，才能取得竞争优势。“最成功的机器学习新创企业，将有可能是那些与巨头和消费者都达成有创意的合作关系的公司。”Beim 这样总结。 6 月 2 日，风投公司合伙人、
目标检测和深度学习 Software Caffe [http://caffe.berkeleyvision.org/] PyTorch - Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration [https://github.com/pytorch/pytorch] CNTK - Microsoft Cognitive Toolkit [https://github.com/Microsoft/CNTK]
这是前两天腾讯一技术总监来华科做的一个演讲, 今天才整理出来. 因为里面有些内容好逗, 为了免除给大牛带来烦恼, 就不署名了. 都是纯纯的干货, 都是亲身经历获得的经验, 十分感谢这位大牛. 为了穿插成文, 里面有些我自己的想法, 如有错误, 谢谢指出, 和大牛无关. 大纲 提升系统性能主要从提高CPU利用率, 和减小IO入手. 提高CPU利用率 减小IO 异步/协程 机械硬盘顺序写 高并发epoll 内存共享 无锁化 cache失效过载 作者举了一个异步的例子, 是关于获取时间的. 获取时间涉及到内核
今年，共有118名学者获斯隆研究奖，华人学者占27席。他们将获得75000美元，这笔款项可在两年的时间内用于支持其研究的任何费用。
原文地址点这里！https://towardsdatascience.com/introduction-to-nlp-5bff2b2a7170 自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个研究领域，它的主要关注点就是人和计算机之间对于自然语言的理解。NLP的终极目标就是能够让计算机对自然语言的理解能力和人一样。这些研究推动了很多项目，诸如虚拟助手，语音识别，情感分析，自动摘要，机器翻译等等一些内容。在本文中，你将学到自然语言处理的基础内容，探索它的技术，并了解前沿科技深度学习是如何对NLP起到助力作用的。
自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，不久前，TensorFlow正式版也发布了。这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlowServing，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（InceptionNet、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。
自 2015 年底开源到如今更快、更灵活、更方便的 1.0 版本正式发布，由 Google 推出的第二代分布式机器学习系统 TensorFlow 一直在为我们带来惊喜，一方面是技术层面持续的迭代演进，从分布式版本、服务框架 TensorFlow Serving、上层封装 TF.Learn 到 Windows 支持、JIT 编译器 XLA、动态计算图框架 Fold 等，以及 Inception Net、SyntaxNet 等数不胜数的经典模型实现，TensorFlow 已然已经成为深度学习框架的事实标准之一。
偶然在github上看到Awesome Deep Learning项目，故分享一下。其中涉及深度学习的免费在线书籍、课程、视频及讲义、论文、教程、网站、数据集、框架和其他资源，包罗万象，非常值得学习。
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大家好！我是孙琳，很高兴参加TAB教育科技论坛，今天分享的题目是“教育应用中的自然语言处理”。首先我先做一下自我介绍，我是剑桥大学计算机系的博士，博士研究的方向是自然语言处理， 2011年的时候，我们
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
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【AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏，本期主人公是最近很火的《TensorFlow实战》一书作者、PPmoney大数据算法总监黄文坚。 作者：白岩 CSDN AI 编辑 / 记者 投
人工智能、机器学习和深度学习 在介绍TensorFlow（以下简称为TF）之前，我们首先了解一下相关背景。 TF是一种机器学习框架，而机器学习经常和人工智能，深度学习联系在一起，那么三者到底是什么关系呢？ 简单来讲三者可以理解为包含于被包含的关系。其中最大的是人工智能（以下简称为AI），AI最早起源于1956年的达特茅斯会议，当时AI的几位先驱在会上展示了最早的AI程序：Logic Theorist，能够自动推导数学原理第二章前52个定理中的38个，甚至其中一个定理的证明过程比书中给出的还要优
在日常的开发工作中相信使用 Kubernetes 的同学们一定会偶尔收到容器重启的事件告警。由于应用层面的问题导致的容器重启相对容易排查，比如看容器的内存监控我们能确定是不是内存超过配置的 limit; 又或者看是不是应用有 panic 没有 recovery。
在Docker的世界，容器镜像作为不可变基础设施，解决了环境依赖的难题，而Kubernetes将这提升到了Pod的高度，希望每次应用的更新都通过ReCreate Pod的方式完成，这个理念是非常好的，这样每次ReCreate都是全新的、干净的应用环境。对于微服务的部署，这种方式并没有带来多大的负担，而对于传统应用的部署，一个Pod中可能包含了主业务容器，还有不可剥离的依赖业务容器，以及SideCar组件容器等，这时的Pod就显得很臃肿了，如果因为要更新其中一个SideCar Container而继续按照ReCreate Pod的方式进行整个Pod的重建，那负担还是很大的，体现在：
在日常的开发工作中相信使用 Kubernetes 的同学们一定会偶尔收到容器重启的事件告警。由于应用层面的问题导致的容器重启相对容易排查，比如看容器的内存监控我们能确定是不是内存超过配置的 limit; 又或者看是不是应用有 panic 没有 recovery。 一个正常的工作日我们突然连续收到多条容器重启告警，查看报警还是来自不同的应用。按照一般的排查思路先去查看监控，内存没有异常，使用值一直在 limit 之下；然后去看日志也没有找到任何 panic 或者其他错误。仔细一看这几个告警的应用都是来自同一个集群，这个时候猜测大概率和集群有关系，但是这个集群我们还有其他很多应用并没有发生容器重启，所以猜测应该不是集群本身的问题，那是不是和机器有关系呢？然后我把重启过的实例所在的 node ip 都筛选出来发现重启的应用都是集中在某几台机器。在这些节点上我去查看了一下 kubelet进程，发现 kubelet 在容器告警的时间段都重启了进程。在这种情况下基本就找到了容器重启的直接原因--kubelet 重启了。但是我们并没有更新实例，kubelet 重启怎么会把我们的容器重启呢？下面我们就介绍一下根本原因--kubelet计算容器的 hash 值。 我们知道在 Kubernetes 中的节点上运行着 kubelet 进程，这个进程负责当前节点上所有 Pod 的生命周期。在这里我们从源码层面看看 kubelet 怎么实现容器的重启。
本文主要研究一下PowerJob的ServerDeployContainerRequest
tech/powerjob/server/web/controller/ContainerController.java
UIInterfaceOrientation方向枚举： UIInterfaceOrientationPortrait //home健在下 UIInterfaceOrientationPortraitUpsideDown //home健在上 UIInterfaceOrientationLandscapeLeft //home健在左 UIInterfaceOrientationLandscapeRight //home健在右 旋转屏幕时触发的函数： //旋转方向发生改变时 -(void)willAnim
在以前iOS开发中，涉及联系人相关的编程，代码都非常繁琐，并且框架的设计也不是Objective-C风格的，这使开发者用起来非常的难受。在iOS9中，apple终于解决了这个问题，全新的Contacts Framework将完全替代AddressBookFramework，AddressBookFramework也将成为历史被弃用。至于AddressBookFramework的相关api如何繁琐，在以前的博客中有记录，地址如下：
UIDeviceOrientation，表示设备朝向，可以通过[UIDevice currentDevice] orientation]获取，取值有：
近期内部进行Containerd替换dockershim测试，我们观测到业务容器在启动后需要很长时间才能正常运行。其中init容器在一秒内完成，但是容器有时需要超过一分钟才开始执行。
一、React更新的方式有三种： （1）ReactDOM.render() || hydrate（ReactDOMServer渲染） （2）setState （3）forceUpdate
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
说明：本文主要学习Laravel中Container的源码，主要学习Container的绑定和解析过程，和解析过程中的依赖解决。分享自己的研究心得，希望对别人有所帮助。实际上Container的绑定主要有三种方式：bind(),singleton(),instance(),且singleton()只是一种'shared' = true的bind()，这些已经在Laravel学习笔记之IoC Container实例化源码解析聊过，其实现方法并不复杂。当Service通过Service Provider绑定到Container中后，当需要该Service时，是需要Container帮助自动解析make()。OK,下面聊聊自动解析过程，研究下Container是如何在自动解析Service时解决该Service的依赖问题的。
tcbs系统中用到，故大约了解下用法: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/system.windows.forms.splitcontainer.aspx
完整思维导图：https://github.com/dotnet9/TerminalMACS/blob/master/docs/TerminalMACS.xmind
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