BLOOM

在2年前，OpenAI搞了一个1750亿个参数的神经网络模型, 即GPT-3(是它的前辈GPT-2, 约15亿个参数, 的100多倍)。可惜的是, GPT-3并没有开源它预训练的参数数据集，使用者只能调用他们提供的API，由于这个API必须要申请，所以我还没机会用到。不过，已经有很多公司基于GPT-3开发了一些应用，比如说GitHub就开放一个GitHub Copilot用于智能补全代码，大家感兴

BloomFilter——大规模数据处理利器：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html 一、Java版的BloomFilter JAVA Bitset应用总结：http://blog.csdn.net/originalintention/article/details/8224831 Bitset对象在内存中所占的大小

Bloom必须使用Pixel Shader,这相当于一个图像处理的过程 大致步骤如下:先对图片(或是渲染结果)做一个Brighter Pass,检测每个像素的亮度值,若大于指定的却值就保留其颜色,反之将其置为黑色输出,这一步是为了仅对高亮的部分产生光晕效果 2.对上一步的结果做高斯模糊,或其他种类的模糊,具体根据需要而定,最简单的就是对四周临近4个像素采样求平均值 3.将模糊后的图片叠加到原始图片

原文 概览 这篇文章我们谈谈Guava中的Bloom Filter, Bloom Filter是一种省内存的基于概率的数据结构，可判断一个元素是否在集合中。 Bloom Filter没有False Negative,即判断某元素时否在Bloom Filter中时，如果返回False, 则可以肯定该元素不在集合中，但是Bloom Filter存在False Positive, 即如果返回True,

昨天前同事，来请教一个问题，如何对千万级的数据进行 重复数据判断；之前数据量不大的时候，一直使用hashset，现在数据量上来了，显然需要重构；我说“啥？还hashset，计算用Redis set也不能用hashset啊…” 大概场景是，每天需要监控司机的位置信息，位置信息可经基站数据转化成Long整数，数据量会达到千万级别，但其中不乏基站发送的重复数据，所以想去重，并且对精度要求也不是很高，偶尔

主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习简介 自然语言学习初级 数学和机器学习知识补充 自然语言处理中级 自然语言处理专项领域学习 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes

知识图谱 接口: nlp_ownthink 目标地址: https://ownthink.com/ 描述: 获取思知-知识图谱的接口, 以此来查询知识图谱数据 限量: 单次返回查询的数据结果 输入参数 名称 类型 必选 描述 word str Y word="人工智能" indicator str Y indicator="entity"; Please refer Indicator Info

PyTorch 自然语言处理（Natural Language Processing with PyTorch 中文版）

这是一本关于自然语言处理的书。所谓“自然语言”，是指人们日常交流使用的语言，如英语，印地语，葡萄牙语等。

自然语言处理怎么学？ 先学会倒着学，倒回去看上面那句话：不管三七二十一先用起来，然后再系统地学习 nltk是最经典的自然语言处理的python库，不知道怎么用的看前几篇文章吧，先把它用起来，最起码做出来一个词性标注的小工具 自然语言处理学什么？ 这门学科的知识可是相当的广泛，广泛到你不需要掌握任何知识就可以直接学，因为你不可能掌握它依赖的全部知识，所以就直接冲过去吧。。。 话说回来，它到底包括哪些

自然语言处理之序列模型 - 小象学院 解决 NLP 问题的一般思路 这个问题人类可以做好么？ - 可以 -> 记录自己的思路 -> 设计流程让机器完成你的思路 - 很难 -> 尝试从计算机的角度来思考问题 NLP 的历史进程 规则系统 正则表达式/自动机 规则是固定的 搜索引擎 “豆瓣酱用英语怎么说？” 规则：“xx用英语怎么说？” => translate(XX, English)

自然语言处理（NLP）是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统通信的AI方法。 当您希望像机器人这样的智能系统按照您的指示执行，当您想要听取基于对话的临床专家系统的决定等时，需要处理自然语言。 NLP领域涉及使计算机使用人类使用的自然语言来完成有用的任务。 NLP系统的输入和输出可以是 - Speech 书面文字 NLP的组成部分 在本节中，我们将了解NLP的不同组件。 NLP有两个组成部分。 组

来自 PythonProgramming.net 的文章，欢迎阅读自然语言处理系列教程，使用 Python 的自然语言工具包 NLTK 模块。