InfoQ中文版

2019-11-19 05:57    2019-11-19 23:57

高通芯片曝安全漏洞,影响数亿设备,可窃取个人数据

近日,网络安全公司Check Point的安全专家发现,高通芯片存在安全漏洞,可以让攻击者从“安全区域(TrustZone)”中窃取个人敏感数据。这让数亿台智能设备遭受潜在威胁,尤其是使用高通芯片的Android智能手机和平板电脑。据悉,TrustZone是一种安全扩展,被ARM公司集成到Corex-A系列处理器中,旨在创建一个隔离的虚拟安全环境,为丰富系统提供机密性和完整性。很多设备中都用到TrustZone,因为它可以在CPU内部构建一个名为Trust Execution Enviroment(TEE)的“可信执行环境”。

在容器中使用Java的资源分配准则

短短几年,容器就改变了软件行业的开发模式。也许,很多开发者已经开始在容器中运行Java应用。但是,对于容器化的Java应用程序,当遇到CPU和内存占用等问题时,还是有很多问题需要注意。本文假设读者对Java和容器技术有基本了解,如果需要更多背景知识,可以阅读文末的参考文献。堆空间如果说在容器中运行Java应用有一条核心定律,那么就是:对于在容器中运行的Java进程,不要手工设置JVM堆内存。相反的,设置容器的限制。为什么?首先,设置容器的限制可以实现容器/cgroup提供的基本功能,既隔离容器内进程的资源使用。当我们通过JVM参数手工设置堆内存的时候,就意味着彻底无视这个功能。

Pinterest是如何打造出硅谷最成功的推荐算法的?

图片提供:Jordan Speer(https://beefstrong.bigcartel.com/)和其他大多数社交网络公司一样,Pinterest的成功建立在假设和偏好的基础上。但和大部分社交网络公司不同的是,Pinterest对此直言不讳。从一开始,你就告诉了Pinterest怎样给你建立个人画像。当你注册时,Pinterest的网页会询问你两个私人问题——你的年龄和性别——你的回答决定了接下来将要发生的一切。基于你对这两个问题的回答,以及你所使用的语言、你所在的地区和你的浏览历史,Pinterest会选择一组主题列表,系统认为这个列表里的东西是你所感兴趣的,并会让你挑选其中5个主题。

美第三次豁免华为,临时许可再延长90天,华为:对业务实质性影响有限

InfoQ 11月19日消息,据路透社报道,特朗普政府周一发布了一项新的90天延期协议,允许美国公司继续与华为开展业务。这是华为自“实体清单”后第三次获得90天临时许可。在“516”美国将华为列入实体名单后的第四天,美国商务部宣布对华为的禁令延期90天,直到8月份才会生效。此举主要是为了允许运营商有时间做出其他安排,并给美国商务部留出空间,为目前依赖华为设备提供关键服务的美国和外国电信供应商确定适当的长期措施。8月19日,美国商务部将允许华为购买美国产品的“临时许可”延期90天,把日期推迟到11月19日。这主要是因为美国一些农村企业依赖华为,好给他们提供一些时间“做个了断”。

以太坊,从今天开始将不可分叉

美东时间11月18日,DeFi 生态中最大的去中心化借贷协议 Maker 正式发布多资产抵押 Dai (MCD),MCD将为Maker协议引入激动人心的新功能,包括备受期待的Dai储蓄率(DSR)和其他CDP抵押类型。MCD的推出将标志着MakerDAO项目达到一个巨大的里程碑,这一转折点将对去中心化金融的未来产生重大影响。以太坊DeFi发展规模 图片:defipulse其实,在2016年的DAO黑客事件之后,以太坊社区开始面临生存困境:到底应该通过回滚撤销黑客事件的影响,还是大胆承认这一点并继续前进?

安全容器在边缘计算场景下的实践

随着云计算边界不断向边缘侧延展,传统 runC 容器已无法满足用户对不可信、异构工作负载的运行安全诉求,边缘 Serverless、边缘服务网格等更是对容器安全隔离提出了严苛的要求。本文整理自阿里巴巴技术专家高步双(花名:江博)在 QCon 全球软件开发大会(上海站)2019 的演讲,他展示了边缘计算场景如何构建安全运行时技术基座,以及安全容器在架构、网络、监控、日志、存储、以及 K8s API 兼容等方面遇到的困难挑战和最佳实践。点此下载完整幻灯片。

谷歌新提案:Web Bundles API 可在脱机状态实现内容分发

在2019年Chrome开发者峰会上,谷歌预览了全新的Web Bundles API。这是一种基础架构 API,开发人员可以通过它以任何格式(电子邮件、FTP 甚至 USB)分发他们的 Web 内容,而内容本身不会有任何改动。这种技术不仅能够以闪电般的速度交付 Web 内容,而且即使用户处于脱机状态,也可以实现点对点内容分发。将完整的网站打包成单个文件并使其可共享的能力为Web打开了新的大门。想象这样一个世界,你可以在其中:创建自己的内容并以各种方式分发它,而不受网络的限制。通过蓝牙或Wi-Fi Direct与你的朋友共享一个Web应用或一段Web内容。

你的下一款应用可能没有后端

今天,我们谈一谈 JAMStack 和它的未来演变。历史总是喜欢重演。我在 1999 年建立了自己的第一个网站,使用的是当时的 Web 高手(这里我还没法用“开发者”这个词)能接触到的最先进技术:所见即所得的编辑器。对我(以及许多其他许多人!)而言,这种技术最早指的就是微软 FrontPage——现在回想起来,我的脸上还会浮现出掺杂着怀旧和羞愧的尴尬笑容。那时我的网站是一堆静态 HTML 页面,外加足量的 JavaScript 和酷炫的 GIF 的组合(它们在 2000 年的互联网上就是最靓的仔),放在静态托管服务商的平台上——我用的是意大利的 Geocities 同类服务。

快手用户增长实践

用户增长近年成为非常火热的方向,但目前业内关于短视频领域的用户增长的公开实践资料却凤毛麟角。在 QCon 上海 2019 的演讲中,快手资深研发工程师叶邦宇首次系统地披露快手作为短视频领域巨头在用户增长方面的实践, 并着重介绍快手用户增长的技术体系和技术沉淀。大家好,我是来自快手的叶邦宇,今天非常荣幸能代表快手用户增长技术团队,给大家分享快手在用户增长上的一些实践经验。用户增长的方法论可以简单概括为开源 + 节流, 也就是促拉新 + 提留存。而促拉新中,触达是前提,分享和裂变是重点。提留存,“有趣”和“有用”是关键。“有趣”带来了精神享受,本质上也是“有用”。

Dapr旨在简化弹性和可移植微服务的创建

Microsoft Dapr是一个开源的、事件驱动的框架,旨在为云计算和边缘应用程序构建弹性和可移植的微服务。微软表示,Dapr封装了构建微服务的最佳实践,并使开发人员可以专注于他们的应用程序的业务逻辑。Dapr提供了一个事件驱动的运行时,它支持构建微服务所需的基本功能,比如服务调用、状态管理和发布/订阅消息传递。此外,它还引入了许多更高级的特性。Virtual actors旨在通过将状态和行为封装在可以激活和停用的对象中来简化异步计算的管理,并支持使用计时器来触发代码执行。actor 也可以是无状态的。Dapr中的actor是虚拟的,这意味着它们在内存中的表示与actor身份和生命周期无关。

TensorFlow企业版来了,商业AI平台:“这日子没法过了”

谷歌于今年10月份推出TensorFlow 企业版,补足企业市场短板。谷歌的 TensorFlow 机器学习框架于 2015 年开源,并迅速成为最受欢迎的机器学习平台之一。到目前为止,已经被下载 4600 万次。为了占领企业市场,谷歌推出了 TensorFlow Enterprise,包括实施级别的企业级支持和优化的 Google Cloud 托管服务。TensorFlow Enterprise 最重要功能之一是它将提供长期的技术支持。针对某些版本,谷歌将提供长达三年的补丁程序,所有补丁和错误修复将在 TensorFlow 主线代码存储库中提供。

阿里资深技术专家胡月军:大数据十年,我看到的技术变化和趋势

计算和存储分离是近几年大数据架构领域颇受关注的一个技术风向。在对刚刚过去的2019天猫双11技术进行总结时,阿里巴巴 CTO 行癫也特别提到了阿里在计算存储分离上的进展。大数据最初兴起之时,主流网络带宽只有100Mb,通过网络远程访问数据实在太慢了。为了解决数据快速访问的问题,Google 创造性地提出了计算和存储耦合的架构,而 Hadoop 延续了这个架构,风光一时无两。但十年过去之后,如今的网络带宽相比当时已经增长了一百倍,达到了10G以上,IO不再是大数据的瓶颈,计算才是。

浅析DNS缓存技术及应用考虑

01 引言DNS技术在互联网得到了广泛应用,是一个相当成熟的网络技术,DNS 缓存为DNS技术中普遍使用的功能,在提升客户访问体验中发挥了重要作用,在实际配置使用过程中,DNS缓存使用不合理,可能会对客户体验及访问带来严重的影响。本文从DNS技术原理入手,结合应用实践重点描述了DNS缓存在实际应用中面临的问题及需要考虑的因素。02 DNS域名解析过程DNS域名解析系统把难于记忆的IP地址翻译为容易记忆的名字。企业的DNS域名解析系统一般分为互联网域名解析系统和企业内网域名解析系统。

Google 在搜索结果上存在人为干预;AI 大牛贾佳亚告别腾讯优图;WeWork计划裁员至少4000人 | Q资讯

Google 搜索结果有更多的人为干预;WeWork计划裁员至少4000人,占总员工数1/3;金山办公科创板上市;字节跳动将进军音乐领域,迎战苹果与Spotify;AI 大牛贾佳亚告别腾讯优图;詹克团卸任比特大陆AI公司法定代表人、执行董事;雅虎日本与Line达成合并协议。科技公司Google 搜索结果有更多的人为干预11月18日消息,调查显示,Google 在搜索结果上存在人为干预。Google 的雇员和合同工会根据评估搜索结果的有效性和质量等因素,将特定结果提升到前列。

人工智能 vs 人类医生:谁将赢得这场终极战役?

罗胖曾在跨年演讲中提到:“五到十年内,人工智能将很有可能取代绝大部分技术性职业。” 再看看《自然》杂志(Nature),多次报道了医疗人工智能在诊断乳腺癌、肺癌、皮肤癌和白内障等疾病上击败人类医学专家的案例。由此,公众产生了一种“幻像”、或者说是一种焦虑,担心会被人工智能取代,这就是社会上存在的“人工智能威胁论”。话说回来,人类智能会不会让人类医生下岗呢?在强大的人工智能面前,人类医生还有胜算吗?让我们看看作家 Sophia Martin 是怎么看待这一问题的。本文最初发表于 Medium 博客,经原作者 Sophia Martin 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。

Text2Image:一种新的NLP思路

与计算机视觉相比,自然语言处理(NLP)一直被认为是一个难以攻克的难题。本文寻找到了一种新的NLP处理方式,探索将NLP与计算机视觉处理结合,将文本绘制成图片。虽然目前的准确率还有待优化提高,但看起来很有应用前景。问题点长期以来,自然语言处理(NLP)一直被认为是一个难以攻克的难题,至少与计算机视觉相比是这样。NLP模型需要更长的运行时间,通常更难实现,并且需要更多的计算资源。另一方面,图像识别模型的实现变得更加简单,对GPU的负担也更小。这让我想到,我们可以把一个文本语料库转换成一个图像吗?我们能把文本解释成图像吗?事实证明,答案是肯定的,并带来了令人惊讶的结果!

高德客户端及引擎技术架构演进与思考

2019杭州云栖大会上,高德地图技术团队向与会者分享了包括视觉与机器智能、路线规划、场景化/精细化定位、时空数据应用、亿级流量架构演进等多个出行技术领域的热门话题。现场火爆,听众反响强烈。我们把其中的优秀演讲内容整理成文并陆续发布在「高德技术」公众号上,本文为其中一篇。

英特尔推出首款通用GPU ,英伟达却表示并不担心

VentureBeat 消息,在英特尔刚刚宣布推出其首个图形处理单元(GPU)——Ponte Vecchio之后,英伟达首席执行官黄仁勋在接受采访时表示,面对来自英特尔在超级机计算机领域的竞争,英伟达并不担心。英伟达首席执行官黄仁勋在CES 2019上当地时间11月17日,英特尔在 Supercomputing 2019大会上,推出了基于 Xe 架构、代号为 Ponte Vecchio 的通用GPU,终于正式进军“专用于HPC的AI处理器领域”。

Go 语言反射的实现原理

反射是 Go 语言比较重要的一个特性之一,虽然在大多数的应用和服务中并不常见,但是很多框架都依赖 Go 语言的反射机制实现一些动态的功能。作为一门静态语言,Golang 在设计上都非常简洁,所以在语法上其实并没有较强的表达能力,但是 Go 语言为我们提供的 reflect 包提供的动态特性却能够弥补它在语法上的一些劣势。

Facebook Libra架构设计这么荒谬,凭什么还要坚持发行

过去几年以来,我一直在欧盟国家从事与金融科技相关的工作。这段经历,也让我对金融科技建立起特别的审视角度。在本文中,我就将从这一视角出发,谈谈近来被推上风口浪尖的Facebook Libra项目。几个月前,Facebook公司发布了名为Libra的全新金融服务平台。Libra项目显然是要成长为以一篮子国际货币为基础的数字结算系统——这些国际货币将通过区块链网络进行管理,并保存在由瑞士分公司管辖的现金池当中。项目的既定目标可以用“高大上”来形容,同时也将带来巨大的地缘政治影响。Facebook Libra项目在架构上并不健全。

从百度度秘看对话式AI发展,个性化定制和通用技术的增强并不矛盾

最近几年,对话式人工智能市场呈现爆发态势,随着语音识别、语义理解、NLP 等技术的创新和进步,对话式 AI 已在智能家居、智能车载等场景实现了广泛落地。全球科技大厂也纷纷加码该领域,百度的 DuerOS 对话式 AI 平台是其中的代表性力量。近日, InfoQ 有幸采访了百度度秘算法团队技术负责人谢剑,他结合 DuerOS 系统介绍了百度在对话式 AI 方面取得的进展和背后的技术力量。采访中,谢剑还展望了对话式 AI 未来的发展趋势,他认为,定制化和通用技术的增强不是矛盾的,反而是通用技术的增强能够促进更好的达到个性化的体验,接下来,他和团队还会在将“个性化贯穿到整个系统”上做更多探索。

2019年容器使用报告:Docker 和 Kubernetes 优势明显

近日,容器创业公司 Sysdig 发布了 2019 年容器使用报告。这是 Sysdig 第三年发布容器年度使用报告,与之前不同的是,今年的调查结合了更多的数据源,并深入挖掘了 Kubernetes 的使用模式。据了解,本次调查包括了 200 多万个部署在企业生产环境中的容器使用情况,Sysdig 不但首次整合了用户的使用数据(数据来自于通过 Sysdig Secure DevOps 平台部署到的私人数据中心),而且还从 IBM Cloud 提供的 Sysdig 服务中获取到了使用情况的快照。大家都在部署哪些容器平台?

华为确认将向员工发放20亿元奖金;AI比医生更能准确预测人的生死;推特发布首个反Deepfake 策略草案| AI一周资讯

资讯想不用真车打造自动驾驶汽车?试试亚马逊DeepRacer机器人深度学习将如何改变机器人体验、导航以及人们与世界互动的方式?大多数AI研究员认为这项技术将在多领域显著提高机器人的性能。我们要怎么评估未来将发生什么?最好的方法之一就是在真实世界测试DL技术。这也是为什么人们在看到亚马逊发布的DeepRacer机器人汽车细节时会瞠目结舌,兴奋不已。DeepRacer是一款1:18比例的微型汽车,开发者能够利用它开发强大的自动驾驶人智能算法。那么,DeepRacer到底是什么?DeepRacer是一款1:18比例的机器人汽车,旨在演示开发人员如何使用亚马逊网络服务去构建能完成智能操作的机器人。

印度手机市场的诸神之战

印度市场,手机厂商的香饽饽小米已经连续8个季度成为印度最大的智能手机销售商。在这个全球第二大的智能手机市场,小米成功地夺走了三星多年来的霸主地位,在全球智能手机市场疲软的情况下,小米让三星在印度市场感到头疼。根据IDC此前的报告,在截至6月份的这个季度,小米在印度的手机出货量为1040万部,占据了28.3%的市场份额。此前曾在印度市场占据头把交椅的三星,同期在印度的出货量为930万部,市场份额为25.3%。IDC称,今年二季度印度手机总出货量3690万部,较去年同期增长9.9%,这是印度第二季度手机出货量最高的一次。作为对比,第二季度全球智能手机出货量同比下降2.

转转业务开发对 TiDB 的使用心得

首先为大家介绍 TiDB 是怎么引入转转的,包括背景和具体引入过程。TiDB 是 18 年引入转转的。原因是转转业务使用 MySQL 时遇到了一些问题,于是转转数据库负责人冀浩东就主张引入 NewSQL 数据库。我想简单和大家分享一下 TiDB 引用、试用、内部推广的过程。转转引入 TiDB 想解决 MySQL 的这些问题:数据量大,如何快速水平扩展存储;大数据量下,如何快速 DDL;分库分表造成业务逻辑非常复杂;常规 MySQL 主从故障转移会导致业务访问短暂不可用。配合 DBA 启动调研后,最终选择 TiDB。

闲鱼前端基于serverless的一种多端开发解决方案

背景前端的发展太快了,前端框架和技术的发展也层出不穷,还包括不同智能设备的出现,对前端开发同学来说是个很大的跳转,简单列举下:前端框架:vue、react、angular小程序:微信小程序、支付宝小程序、字节跳动小程序智能设备:苹果设备、天猫精灵、小度这样就滋生了一些问题,比如我要开发一个通用的页面,兼容不同的端侧和小程序,显然目前是做不到的,我们只能开发多套页面去适配不同的场景,这样的话成本就太高了。很多同学都在尝试解决这个问题,也催生了类似taro这样的多端统一开发框架,这是一个好的解决方案,但是比较被动,缺乏一定的扩展性。

dubbo-go 的开发、设计与功能介绍

dubbo-go 的前世今生dubbo-go 是目前 Dubbo 多语言生态最火热的项目。dubbo-go 最早的版本应该要追溯到 2016 年,由社区于雨同学编写 dubbo-go 的初版。当时很多东西没有现成的轮子,如 Go 语言没有像 netty 一样的基于事件的网络处理引擎、 hessian2 协议没有 Go 语言版本实现,加上当时 Dubbo 也没有开始重新维护。所以从协议库到网络引擎,再到上层 dubbo-go ,其实都是从零开始写的。

DevOps和云是业务成功的催化剂

本文要点DevOps已经“跨越了鸿沟”:优秀的实践者占了所有组织的20%,几乎是原来的三倍,这表明任何人都可以做到卓越的DevOps。虽然良好实现的云计算策略可以帮助交付更好的结果(有助于提高速度、稳定性和可用性),但其他因素如领导力、文化、流程和技术实践等也有助于提高绩效。为了充分利用云,我们需要对NIST定义的五个基本特性进行投资:按需自助服务、广泛的网络访问、资源共享、快速伸缩和服务可度量。贯穿软件开发和交付过程的自动化带来了很多好处。

使用 .NET Core模板引擎创建自定义的模板和项目

本文要点.NET CLI包含了一个模板引擎,它可以直接利用命令行创建新项目和项目项。这就是“dotnet new”命令。默认模板集涵盖了默认控制台和基于ASP.NET的应用程序以及测试项目所需的基本项目和文件类型。自定义模板可以创建更加有趣或定制化的项目和项目项,并且可以利用NuGet包或直接利用文件系统进行分发和安装。自定义模板可以是非常简单的,也可以是比较复杂的,比较复杂的可以使用替换变量、命令行参数和文件的条件包含,甚至可以使用代码行。通过确保项目模板始终是可运行的项目,维护和测试自定义模板是非常容易的,即使是使用条件代码也是如此。本文是我们 .

在.NET框架中使用C# 8和可空引用类型

本文要点:改变C#版本需要直接修改项目文件全局启用可空引用类型只能在新的项目格式中实现可根据需要,在文件或行的基础上更改可空性使用可空属性以避免不必要的空检查。针对较旧的平台时,可使用Nullable包尽管在.NET 框架中,C# 8的一部分将永远不会得到支持,但是,如果我们知道一些技巧的话,那么可以启用可空引用类型。启用C# 8第一步是确保我们使用的是Visual Studio 2019 16.3版或更高版本。然后,我们需要为C# 8配置我们的项目。如果我们习惯使用Visual Studio的话,那么,我们可能期望能够简单地更改项目设置。不幸的是,那种方式已经无效了。

在线学习在爱奇艺信息流推荐业务中的探索与实践

概述爱奇艺的信息流推荐业务每天会产生数十亿规模的feed浏览,如此大规模的数据给模型训练带来了很大的挑战。同时,信息流这类用户与推荐系统的强交互场景也引入了很多有趣的研究课题。对于信息流推荐产品来说,用户和产品交互性高,用户兴趣变化也很快。若模型不能及时更新,排序模型部署上线后,性能会缓慢下降。而对于排序模型来说,如何用较低成本完成百亿样本、千亿参数DNN排序模型的及时更新是需要解决的首要问题。引入在线学习是解决此类问题的首选方式。

实时计算引擎在贝壳的应用与实践

导读:本次分享的主题为实时计算引擎在贝壳的应用与实践。主要内容包括:背景介绍流式计算平台实时分析监控平台-FAST后续规划背景介绍贝壳找房由链家网升级而来,是以技术驱动的品质居住服务平台,聚合和赋能全行业的优质服务者,打造开放的品质居住服务生态,致力于为两亿家庭提供包括二手房、新房、租赁和装修全方位居住服务。贝壳找房大数据架构团队负责公司大数据存储平台、计算平台、实时数据流平台的架构、性能优化、研发等,提供高效的大数据 OLAP 引擎、以及大数据工具链组件研发,为公司提供稳定、高效、开放的大数据基础组件与基础平台。贝壳目前有1000多人的产品技术团队。

宜信微服务任务调度平台建设实践

一、SIA-TASK的产生1.1 背景无论是互联网应用还是企业级应用,都充斥着大量的批处理任务,常常需要一些任务调度系统帮助我们解决问题。随着微服务化架构的逐步演进,单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构。在这样的背景下,很多之前的任务调度平台或组件已经不能满足业务系统的需求,于是出现了一些基于分布式的任务调度平台。这些平台各有其特点,但也各有不足之处,比如不支持任务编排、与业务高耦合、不支持跨平台等问题。1.2 种类按照任务与时间的关系,我们把批处理任务分成三类,飞机型、地铁型、公共汽车型。飞机型是指每年/月/周/天固定某一时刻执行的任务。

阿里巴巴在香港上市;华为将投入15亿美金用于全球发展500万开发者;联想宣布推全球首款5G电脑 | Q资讯

阿里巴巴在香港上市;华为将投入15亿美金用于全球发展500万开发者;谷歌将限制与广告商的数据共享;联想宣布推全球首款5G电脑;朱文佳回应字节跳动何时上市:张一鸣认为要延迟满足感;传亚马逊向美国防部提抗议,因不满失去百亿美元合同;日本雅虎与 LINE 商讨合并。科技公司张勇:启动香港上市是阿里新的起点11月15日,阿里巴巴宣布启动作为全球发售一部分的香港公开发售,股份代号为9988,阿里巴巴也将成为首个同时在中国香港和美国纽约两地上市的中国互联网公司。

从 120 到 1100 人,大搜车如何建设快速成长的研发团队?

在 GTLC 全球领导力峰会南京分站上,大搜车技术 VP & TGO鲲鹏会杭州分会会长沈淦分享演讲「打磨快速成长的研发团队」,帮助技术管理者通过队形、执行力、目标导向和在线四个方面解决研发团队在快速成长期中所面临的问题。以下为沈淦现场分享内容,Enjoy:沈淦现场分享大搜车是一家用 SaaS 工具和数据化方式重构汽车流通生态的公司,当前汽车行业可以分为三个组成部分:制造、流通和售后,分别对应的是造车、买车和用车,而大搜车主要就是负责做买车的部分。在买车部分也有非常多的业态,比如二手车商、社区店等等。

NLP文本分类缺少训练数据?IBM提出基于语言模型的数据增强新方法

VentureBeat消息,IBM Research 的研究人员在近期发表的一篇论文中,提出了一种文本分类任务的数据扩充新方法。该方法被研究人员称为基于语言模型的数据增强(LAMBADA),原理是使用一个预先训练过的机器学习模型来合成文本分类任务所需要的标记数据。IBM研究人员声称,LAMBADA可以提高分类器在各种数据集上的性能,并显著地改进了数据扩充的最新技术,特别是那些适用于数据很少的文本分类任务的技术。文本分类是 NLP 中的一个基础研究领域。它包含有很多其他的任务,比如意图分类、情感分析、话题分类、关系分类等。想要为分类器模型获得一个良好的拟合,需要大量的标记数据。

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