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个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。

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论文标题：HiLSM:AnLSM-BasedKey-ValueStoreforHybridNVM-SSDStorageSystems论文作者：WenjieLi,DejunJiang,JinXiong,YungangBao单位：中国科学院计算机结构国家重点实验室；中国科学院大学；出处：computingfrontiers2020目录introduction&background1.NVM2.KVS前

FAST2021Paper论文阅读笔记整理问题键值（KV）存储支持许多关键的应用和服务。它们在内存中执行快速处理，但通常受到I/O性能的限制。

EuroSys2023Paper论文阅读笔记整理问题在现实生活中，许多数据集都是复杂且动态的，即它们的键密度在整个键空间上变化，它们的键分布随时间变化。

今天是什么日子起床：7：00就寝：天气：晴朗，有云心情：平静纪念日：叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：练就心理咨询师的硬本领本月重要成果：熟练10个nlp练习技能今日三只青蛙/番茄钟成功日志-记录三五件有收获的事务财务检视花了

探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）长短期记忆网络（LSTM）实际应用案例图像识别语音到文本转换自然语言处理深度学习的应用实例自然语言处理（NLP

年底了，最近技术群组织了一次AI算法岗面试讨论会，今天分享一位特别棒的同学，把整个秋招的NLP算法岗面经面试经历都共享了出来。如果你想加入我们的讨论群，见文末。

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NLP很不喜欢把人定型，因而我们会通过很多的途径来判断这个人，到底是属于哪个内感官的人。恰恰相反的是

GAN论文阅读笔记2014年老论文了，主要记录一些重要的东西。

PairLIE论文阅读笔记论文为2023CVPR的LearningaSimpleLow-lightImageEnhancerfromPairedLow-lightInstances.论文链接如下：openaccess.thecvf.com

1.背景自2010年代初以来，嵌入一直是自然语言处理（NLP）的主流热词之一。将信息编码成低维向量表示，在现代机器学习算法中很容易集成，这在NLP的发展中起到了核心作用。

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NLP中的嵌入嵌入是连续向量空间中对象、单词或实体的数值表示。在NLP中，词嵌入捕获词之间的语义关系，使算法能够更好地理解文本的上下文和含义。

特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机器学

逻辑层次模型的组合运用逻辑层次模型的百度百科解释：在NLP中环境、行为、能力称为低三层，这是我们可以意识到的层次，而信念/价值观、身份、精神（系统）称为高三层，这在我们日常生活中需细心分析才有可能被发现

01如何“更全面”帮助更多人？我是汪艺，从事健康行业有十余年的时间。在此之前我一直专注于在人体“身”的方面，帮助病人调理身体。但久而久之，在这个过程中也发现了一些现象：有些疾病无论如何调理都无法得到改善，甚至连医院都无法查出病源，而这类的情况多数出现在心理情绪长期压抑、无法调和的人身上。就在那时，我意识到了“心理”的重要性。想要真正做到身体健康，不仅仅在“身”，更在于“身”与“心”的平衡。这是我和

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机器之心也介绍过基于循环与卷积的序列建模方法，而近日一篇综述文章进一步介绍了NLP中各种深度技术。由

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神经网络语言模型：ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词NLP

数据理解：长句子相对于短句子，存在一个特性，长句子比短句子有更多的单词，因此长句子在保持原有的类别标签的情况，能吸收更多的噪声。

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正确对待问题。以什么样心态看问题决定问题结果的取向。你是问题的受害者？还是责任者？取决于你的选择。选择不同，因果各不相同。如果把问题当问题，那你就会在问题圈中恶性循环。如果你把问题当能力，那你拥有更多的成功可能性。凡事至少三种以上解决办法。做自己人生的主人，不做受害者，主动权在自己手里，你说的算！

「分享了一批文献给你，请您通过浏览器打开https://www.ivysci.com/web/share/biblios/D2xqz52xQJ4RKceFXAFaDU/您还可以一键导入到ivySCI文献管理软件阅读，并在论文中引用」本文主旨：本文提出了一个系统的框架来利用基于Transformer的语言模型来检测软件漏洞。该框架包括以下几个步骤：1.源代码翻译：将C/C++高级编程语言的源代码转换

文章主旨：研究了Codex自动生成的程序中的错误，并探讨了现有的程序修复（APR）工具以及新发布的Codex-e是否能够修复自动生成的有缺陷的程序。现在基于大语言模型，输入自然语言，生成代码的应用非常普遍。但是生成的代码正确率很低，文章以GPT-3模型的后代-Codex模型，为例，试图利用自动化程序修复（APR）技术来修复Codex产生的代码错误。自动化修复技术接受一个有缺陷的程序和一个正确性规范

一、GumbelSoftmaxtrick的使用场景1.argmax简介在NLP领域的强化学习或者对抗学习中，token的生成是离散的。

摘要当一组自利的用户在分布式系统中共享多个资源时，我们面临资源分配问题，即所谓的负载均衡问题。特别地，负载均衡被定义为将负载分配到分布式系统的服务器上，以便最小化作业响应时间并提高服务器的利用率。在本文中，研究了一个由有限数量的服务器和有限数量的用户组成的分布式系统中的负载均衡问题。这里考虑的负载均衡问题是一个双目标问题，具有两个高度可能冲突的目标：（i）最小化作业响应时间(ii)提供服务器的公平

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MP-Former:Mask-PilotedTransformerforImageSegmentationhttps://arxiv.org/abs/2303.07336mask2former问题是：相邻层得到的掩码不连续，差别很大denoisingtraining非常有效地稳定训练时期之间的二分匹配。去噪训练的关键思想是将带噪声的GT坐标与可学习查询并行地送到Transformer解码器中，并训

论文名称：CloudWorkloadTurningPointsPredictionviaCloudFeature-EnhancedDeepLearning摘要云工作负载转折点要么是代表工作负载压力的局部峰值点，要么是代表资源浪费的局部谷值点。预测这些关键点对于向系统管理者发出警告、采取预防措施以实现高资源利用率、服务质量（QoS）和投资收益至关重要。现有研究主要只关注于工作负载未来点值的预测，而没

第一章NLP基础在本章你将学到NLP（自然语言处理）相关的基础知识。

三、人工智能主要分支1、计算机视觉（CV）2、自然语言处理（NLP）：文本挖掘/分类、机器翻译、语音识别3、机器人四、机器学习工作流程简介从数据中自动分析获得模型，再利用模型对未知数据进行预测。

回顾面壁智能的发展历程也确实如此，2018年脱胎于清华NLP实验室，发布了全球首个知识指导的预训练模型ERNIE；2020年成为悟道大模型的首发主力阵容；2022年成立OpenBMB开源社区；2022

9月第一周复盘：一：本来的目标和计划1.孩子入小学2.两个内在小孩个案3.整理上周催眠笔记二：实际的行动和成果1.论码5个2.内在小孩个案做的不太成功，只有从NLP做了转换3.帮小蜜蜂解答了问题4.抚触催眠越来越有手感三

2.NLP中对于给定一个句子，其中是一个单词

目前，对话系统是NLP的热点话题之一，在工业和日常生活中有很高的要求。聊天

横山信弘是阿塔克斯销售集团董事长，美国NLP神经语言程序学协会认定合作伙伴。

2019年7月发表在顶会SIGMOD上的论文《vChain:EnablingVerifiableBooleanRangeQueriesoverBlockchainDatabases》，来自香港浸会大学。1论文解决的问题如果想查询区块链中的数据，一种可行的做法是用户可以维护整个区块链数据库，并在本地查询数据。但是，通常区块链中所存储的数据量很大，下载完整的数据到本地需要很大的存储空间和网络带宽。另一

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Nlp执行师的初阶结束了，但真正的执行开始了。我真的发现每天都在nlp，每天都需要保持一份觉察，如果所学的知识和理论不能流经身体，都是谎言。nlp真的带给了我一样的人生，开启了我新的大脑网络。

第一个就是去，当地参加nlp基础学习两天一夜，这课程我几年前在线下和网络有学习过了。如果参加，更多是有机会认识更多女性。

走进今天的课堂源于飞儿的推荐，我期待着能够通过NLP的学习，活出如飞儿一样的喜悦、自信和热情。并且这份期待已经在我的头脑中编织出未来的蓝图，这使得对于自我蜕变的期待愈发急切。

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