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眾所周知,英文是以詞為單位的,詞和詞之間是靠空格隔開,而中文是以字為單位,句子中所有的字連起來才能描述一個意思。把中文的漢字序列切分成有意義的詞,就是中文分詞,有些人也稱為切詞。本文內容整理自 AI 前線 社群分享,來自明略研究院的技術經理牟小峰老師講授的語言處理中的分詞問題。
眾所周知,英文是以詞為單位的,詞和詞之間是靠空格隔開,而中文是以字為單位,句子中所有的字連起來才能描述一個意思。把中文的漢字序列切分成有意義的詞,就是中文分詞,有些人也稱為切詞。本文內容整理自 AI 前線 社群分享,來自明略研究院的技術經理牟小峰老師講授的語言處理中的分詞問題。
本書TensorFlow程序設計中的關鍵技術主要包括以下幾個方面:TensorFlow編程基礎及實踐;TensorFlow系統架構及C/C++編程API;分佈式TensorFlow技術;TensorFlow與卷積神經網絡;TensorFlow與自然語言處理模型;TensorFlow在智能終端中的應用。
在近期的WinOps 2017倫敦大會上,來自於Ticketmaster的Connon MacRae做瞭一個演講,介紹瞭公司在采納DevOps中所面臨的挑戰和成功之處,以及作為一傢全球化、多時區並全天候提供服務的企業,是如何運營十四種不同的核心票務產品的。
在近期的WinOps 2017倫敦大會上,來自於Ticketmaster的Connon MacRae做瞭一個演講,介紹瞭公司在采納DevOps中所面臨的挑戰和成功之處,以及作為一傢全球化、多時區並全天候提供服務的企業,是如何運營十四種不同的核心票務產品的。
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閱前提醒:InfoQ稿件類型分為深度文章和新聞。本指南的描述適用於深度文章,接收投稿的對象為經驗豐富的IT工程師作者。如對翻譯、撰寫新聞報道和采訪感興趣,可申請加入InfoQ社區編輯團隊。
領域與專欄
Java,.NET,Python,Ruby,PHP,Node.js JavaScript,HTML5,DSL,以及其他語言、工具等
數據庫,NoSQL,數據處理平臺,數據分析算法等
前端開發,移動開發,跨平臺開發,交互體驗設計,響應式設計等
架構,UML,可用性,可擴展性,安全,性能,標準化接口等
團隊,方法論,敏捷,精益、協作開發等
服務器、存儲、雲計算後端系統基礎架構技術,應用運維,DevOps等
其他跟軟件相關的領域
我們歡迎的深度內容
對於比較成熟的技術,如Java、.NET等,在內容深度上需要達到細分領域的極致。范文:對比iOS網絡組件
對於比較新鮮的技術,如新的語言、框架、工具等,作者對新技術的瞭解程度需要超越大部分業內人士。范文:深入淺出Node.js系列文章
對於比較成熟的概念或方法論,如敏捷開發、DevOps,需要在用法上有創新點,有實際的經驗分享。范文:實現Android CI
對於項目經驗分享,項目本身需要足夠成熟,即,較穩定的運轉瞭足夠長的時間,權衡過各種方案的適用性。范文:1688域名切換
對於流程、團隊管理類經驗分享,團隊/團隊成員本身需要足夠成熟,即,踩過很多坑並知道如何繞過一些坑。范文:用精益思想塑造創新型組織
對於比較新鮮的概念,作者需要是概念發起人或早期實踐者,並且在該概念所屬的領域有充足的經驗,充分瞭解新概念與舊概念之間的差異。范文:2011年前後的DevOps相關文章
深度文章篇幅建議在每篇3000~4000字之間。過短則不夠深入,過長則影響閱讀體驗。
對於技術介紹,建議使用說明文格式,從讀者關心的角度組織上下文關聯。
對於經驗分享,建議使用記敘文格式,從中立的第三方角度記錄過程。
對於觀點性強的議論文,必須以事實(論據)作為文章主體,論點隻需簡短說明清楚即可。
準確的動詞和名詞是我們的朋友。
形容詞在大部分情況下是靜電油煙處理機沒必要的。
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我們不歡迎的內容
簡單來說,如果內容的深度與上述需求不匹配,就不適合發佈在InfoQ中文站上。比較典型的情況有:
有失中立性、公正性的內容,比如由公司或者公司的代理機構(如公關公司)所撰寫,單純希望宣傳自己的商業產品或者公司的內容
搭建一個環境 、 開發一個hello world 、 某某工具簡介 之類的入門教程
表示自己是最佳實踐,但又無法充分自證,有可能會誤導讀者的內容
缺乏事實描述,用大量形容詞、個人觀點、不相幹類比的內容填充起來的文章
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作者保留對文章的各種權利,InfoQ獲得文章的傳播權,可在InfoQ網站、《架構師》電子雜志等平臺進行文章的再傳播,同時保留原文的完整性和原始出處與作者信息。
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文章標題:告知我們您打算或者已經寫好的內容的主題。
字數:您打算寫或者已經寫好的內容的大概字數,不包括源代碼。作為參考,InfoQ深度文章的字數大多在3000字以上。
意圖/涵蓋:給我們解釋一下,為什麼InfoQ中文站的讀者會對您所撰寫的內容感興趣?讀者閱讀之後,會有哪些收益?
完稿時間:告知我們您完成該文的時間,以便我們安排發佈。
背景資料:如果有和該文相關的資料,比如圖片或者其他媒體的報道,請告知我們,以便我們對您所撰寫的內容有更多的瞭解。
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有代表性的作品:如果你從前在其他媒體或者博客上發佈過相關技術內容,歡迎提供給我們鏈接或者原稿,這對我們也很重要。
個人簡介:包括您的工作經驗,在您所撰寫的相關技術領域的履歷,教育背景,以及個人興趣等。我們希望瞭解您適合或者有能力撰寫該內容,並為該技術領域的其他讀者提供價值。
InfoQ中文站歡迎大傢給我們投送有價值的技術稿件,讓我們共同促進軟件開發領域的知識和創新的傳播!
本版本更新於:2013年8月21日
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眾所周知,英文是以詞為單位的,詞和詞之間是靠空格隔開,而中文是以字為單位,句子中所有的字連起來才能描述一個意思。把中文的漢字序列切分成有意義的詞,就是中文分詞,有些人也稱為切詞。本文內容整理自 AI 前線 社群分享,來自明略研究院的技術經理牟小峰老師講授的語言處理中的分詞問題。
本書TensorFlow程序設計中的關鍵技術主要包括以下幾個方面:TensorFlow編程基礎及實踐;TensorFlow系統架構及C/C++編程API;分佈式TensorFlow技術;TensorFlow與卷積神經網絡;TensorFlow與自然語言處理模型;TensorFlow在智能終端中的應用。
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在近期的WinOps 2017倫敦大會上,來自於Ticketmaster的Connon MacRae做瞭一個演講,介紹瞭公司在采納DevOps中所面臨的挑戰和成功之處,以及作為一傢全球化、多時區並全天候提供服務的企業,是如何運營十四種不同的核心票務產品的。
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