近期参加NLP领域CCL2024评测，现将赛题背景和实现方法分享，推理文本纠错领域的发展。 1、背景信息 随着教育的发展和网络的普及，作文评价的规模越来越大，人工评改作文的成本和效率成为一大难题。为了解决这一问题，许多研究者和机构开始探索利用计算机技术来实现作文的自动评改，通过分析作文的语言、内容、
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 关键词识别 (KWS) 是人机界面的主要组成部分。 KWS 的目标是在低误报 (FA) 率下最大化检测精 度，同时最小化占用空间大小、延迟和复杂性。为 了实现这些目标，我们研究了卷积循环神经网络 (CRN
之前写过一篇文章MySQL如何获取binlog的开始时间和结束时间[1],文章里面介绍了如何获取MySQL数据库二进制日志（binlog）的开始时间与结束时间的一些方法。实际应用当中，我们可能还会遇到效率/性能方面的问题。最近对这个问题做了一些研究，这里就介绍一下如何快速获取MySQL二进制日志(b
java代码审计-某酒店后台管理系统 目录java代码审计-某酒店后台管理系统1、简介2、文件上传漏洞3、CSRF漏洞4、存储型XSS 1、简介 文章只作研究学习，请勿非法渗透测试； 该系统是使用SpringMVC+Mysql搭建开发的一套中小型企业酒店后台管理系统； 这里只对源代码进行审计，第三方
全面深入地介绍 Python 的控制流程，包括条件语句、循环结构和异常处理等关键部分，尤其会将列表解析、生成器、装饰器等高级用法一网打尽。此外，我还将分享一些独特的见解和研究发现，希望能给你带来新的启发。文章的结尾，我们将有一个 "One More Thing" 环节，我会分享一个很特别但又很少人知道的有用的 Python 控制流程的技巧。
大家好，我是小彭。 就在前天，一组微信聊天记录突然开始在各大群中流传： 随后，这一新闻直接引爆各大社交媒体，物理学又双叒叕不存在了吗？ 到底是什么重磅消息呢？ 原来在美国物理学会的三月会议上，美国纽约罗切斯特大学的 Ranga Dias 团队发布了一项研究成果 —— 他们发现了能够在室温环境下实现超
第一次知道Brendan Gregg，是我还在Juniper的时候。插点花絮，关于Juniper，你可以百度下“程序员薪水最高的25家公司”，那就是因为这条新闻才打定了主意去的Juniper, 只能说，Juniper的HR们很优秀。 言归正传，我那会在Juniper主要是研究网络性能优化的一些东西，
其实“多核”这个词已经流行很多年了，世界上第一款商用的非嵌入式多核处理器是2002年IBM推出的POWER4。当然，多核这个词汇的流行主要归功与AMD和Intel的广告，Intel与AMD的真假四核之争，以及如今的电脑芯片市场上全是多核处理器的事实。接下来，学术界的研究人员开始讨论未来成百上千核的处
前言 春节假期时学习了下内核参数与nginx的调优 最近因为同事遇到问题一直没有解,自己利用晚上时间再次进行验证. 这里将几个参数的理解和验证结果简单总结一下. 希望能够在学习的过程中将问题解决掉. 其实很后悔没有好好学习代码.现在很多问题都已经到了瓶颈期 无法深入的研究下去. 参数一 net.ip
G1收集器是一款面向服务器的垃圾收集器，也是HotSpot在JVM上力推的垃圾收集器，并赋予取代CMS的使命。为什么对G1收集器给予如此高的期望呢？既然对G1收集器寄予了如此高的期望，那么他一定是有特别之处。他和其他的垃圾收集器有何不同呢？下面我们将从以下几个方面研究G1收集器。 一、为什么会诞生G
# 虚拟化平台IO劣化分析 ## 背景 ``` 最近同事让帮忙做几个虚拟机进行性能测试. 本来应该搭建CentOS/Winodws平台进行相关的测试工作. 但是为了环境一致性, 使用了ESXi6.7 进行虚拟化 然后这段时间一直进行IO方面的学习与研究. 一开始发现总是有很多对不上的地方, 今天早上
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 中证1000指数特征 近期，中金所新上市了中证1000指数的股指期货以及期权，自此，国内的期指共有4个交易标的（上证50、沪深300、中证500、中证1000）可供选择。研究新上市的中证1000期指标的，
学习文章：TPRE：分布式门限代理重加密 前言 成方金科新技术实验室与隐语团队合作，构建了“基于国密的分布式门限代理重加密算法TPRE”，为用户提供了一种安全、高效、自主可控的数据共享和授权管理方案。在数据隐私保护和数据安全共享方面具有广泛的应用前景。 ⚠️：该算法由成方金科密码学研究员张曙光（知乎
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发 转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验，没有用数据说话，这在实际决策运行时会出现很多问题。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究
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前面我们介绍了组成程序的各种基本元素，看到了如何把基本过程和基本数据组合起来，构造出复合的实体。不过对于设计程序而言，这些手段还不够，我们还需要一些能够帮助我们构造起模块化（modular）的大型系统的策略。所谓模块化，也即使这些系统能够“自然地”划分为一些内聚（coherent）的部分，使这些部分可以分别进行开发和维护。接下来我们要研究两种特色很鲜明的组织策略，它们源自于对于系统结构的两种非常不
摘要：该论文将同一图像不同视角图像块内的语义一致的图像区域视为正样本对，语义不同的图像区域视为负样本对。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022]基于语义聚合的对比式自监督学习方法》，作者：Hint 。 1.研究背景 近些年来，利用大规模的强标注数据，深度神经网络在物体识别、物体检测和物体
摘要：本文将从小白的角度，讲解两台计算机之间是如何精确的找到对方的位置并发送和接收消息的，以从宏观角度把握计算机网络的体系结构。 本文分享自华为云社区《两台计算机之间究竟是如何通信的？》，作者：龙哥手记。 计算机网络的知识点非常杂乱且琐碎，非常容易让人产生畏惧心理。其实计网通篇研究的核心就是不同计算
背景 公司项目的批处理微服务，一般是在晚上固定时段通过定时任务执行，但为了预防执行失败，我们定义了对应的应急接口，必要时可以通过运维在终端中进行curl操作。然而，部分任务耗时较长，curl命令执行后长时间没有输出，如果不查看日志，无法知道系统当前的状态，因此有必要研究一下如何在curl命令调用接口
