未来5-10年，NLP将走向成熟

未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。

未来5-10年，自然语言处理将走向成熟

未来5-10年，NLP将走向成熟 最后，再介绍一下我对自然语言处理目前存在的问题以及未来的研究方向的一些考虑，供大家参考。

机器学习入门 5-10 线性回归的可解释性

上面使用了波士顿房价的13个特征，通过在全部数据集上进行拟合，不进行train_test_split方法是因为此时我们并不需要验证模型的性能，只是对得到结果的系数进行解释。

实测：NLPchinaelasticsearch-sql

（1）下载插件：https://github.com/shi-yuan/elasticsearch-sql-site-chrome

pta习题集 5-10 切分表达式——写个tokenizer吧

[先说点出题背景] 这个题是为低年级同学、学C语言的同学准备的，因为，对这部分同学，这个题目编写起来略有一点复杂。如果是高年级、学过了正则表达式（Regular Expression）的同学或者学过了Java等OO语言的同学做这个题，应当发现这题比较简单吧。哦，对了，什么是tokenizer？请自行查询解决。反正在此处不应翻译成“令牌解析器”。 [正题] 四则运算表达式由运算数（必定包含数字，可能包含正或负符号、小数点）、运算符（包括+、-、*、/）以及小括号（(和)）组成，每个运算数、运算符和括号

【实测】playwright 学习笔记 - 0001

学过不少新的技术框架，总结出一个现象，那就是万事开头难。下载到部署成功到运行第一个脚本的过程是最难的。如果一个人学一个框架半途而废了，那99%是倒在了这第一步。

android View事件分发实测

主要测试dispatchTouchEvent、onInterceptTouchEvent和onTouchEvent方法调用流程。

实测文心 4.5 模型

百度终于在面对 DeepSeek 的爆火之后，重新发布新一代大模型。分别包括了文心大模型 4.5 和文心大模型 X1。同时在官网上已经上线了这两款模型，而且已经是全部免费了。（老实说，这波 DeepSeek 真的是无差别攻击了所有的闭源大模型，使得它们不得不都开启免费了）

MySQL timeout调研与实测

接触网络编程我们不得不提的就是超时，TCP建立连接的超时，数据报文发送/接收超时等等，mysql在超时上也做足了功夫。

Hinton：5-10年内深度学习取代放射科医生

ImageApparate(幻影)镜像加速服务让镜像分发效率提升 5-10 倍

ImageApparate(幻影) 为了解决这个问题，腾讯云容器服务 TKE 团队开发了下一代镜像分发方案ImageApparate(幻影), 将大规模大镜像分发的速度提升 5-10倍。 ? 如上所述，相比于传统的下载全部镜像的方式，ImageApparate 在容器全部启动时间上都有 5-10倍 的提升。

【实测】playwright 学习笔记 - 02

上节课最后，我终于下载完了playwright的综合驱动。据说，之后再也不用因为用不同的浏览器而去找不同的驱动，还要区分各种版本号闹心了。受到了一致好评....

1000万数据对比ContainsAll实测

} } return true; } }理论上在处理数据时应该是CollectionUtils的containsAll方法个更快的，但是实测的简单非对象存储数据随机数

实测Qwen2.5-Math效果

Qwen2.5全家桶发布，特别是在中间还整了一个Qwen2.5-Math模型，特定针对数学能力进行推理。这不免让人想起前段时间OpenAI才发布的o1大模型。

免杀技术-dump lsass实测

DumpMinitool.exe 经测试，360和卡巴拦截，火绒正常 Visual Studio 2022 的一个程序，使用这个需要安装扩展开发 C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\Common7\IDE\Extensions\TestPlatform\Extensions\DumpMinitool.exe 使用命令 DumpMinitool.exe --file c:\users\public\test.txt --pr

实测Gemini 3 Pro - 此即未来。

而在实测之后，可以说，这就是2025年，最牛逼的模型。 即使我对他已经抱有了极高的预期，我依然还是觉得，Google还是太强了。 目前，在所有主要Arena排行榜中，几乎全部排名第一。 绮灿王道。

【精解】EOS TPS 多维实测

由于我们在研究eos阶段，大量使用到cleos，因此使用cleos来测试tps是我们第一个能想到的手段。这一节我们将加深理解tps的意义，tps的计算方法，讨论单节点与多节点环境对tps的影响。

龙虾实测分享，结尾附上视频。

好久不更公众号文章了，主要是现在工作太忙，每天基本都是晚上10点以后下班。熟悉我的读者也知道，我还在读MBA，不过，今年课程已经上完了，周末也许会有点时间。 但是我还是想尝试一下，能不能用AI去写文章，把自己平常的一些想法思路，临时记录下来，让AI帮我辅助去完善为能够读的文章。最近龙虾很火，我也试了下，下面分享一下感受，结尾还有使用的视频分享。 做内容的朋友都懂，每天要更新、要写文案，碰上工作忙的时候，真的会犯愁。我一开始用龙虾，就是想解决“文案断更”的问题，结果没想到，它给我的惊喜远不止于此。 它最让我惊艳的，是可以自动创建文本、生成文案，还会自动保存。我直接让它每天早上、晚上各生成一版，它真的会乖乖按节奏输出，早上一个版本，晚上一个版本，风格不一样，还能顺着我定的系列一直往下写，衔接得特别自然，完全不用我再费心调整。 生成好的内容会自动存好，不用我复制来复制去，打开就能直接用。对我这种白天忙到飞起、晚上还想坚持更新的人来说，真的省了太多时间和精力。 当然，它也不只是用来写写文案这么简单。 大家完全可以用它提升工作效率，它本身就有很多实用的skills。不管是写工作汇报、整理会议纪要、梳理文档框架，还是日常各种需要文字输出的场景，它都能帮上大忙。 很多重复、繁琐、耗时间的文字工作，交给AI先出一版，我们再去优化、定稿，效率会高很多。 对我来说，龙虾更像一个靠谱的辅助搭档： 不抢功、不偷懒、随叫随到，帮我把琐碎的事情搞定，让我把时间留给更重要的思考和决策。 如果你也经常被文案、稿件、各种文字工作压得喘不过气，又想保持更新、提升效率，真心推荐你去试试龙虾。 大家平时工作里，最头疼的文字琐事是什么？评论区聊聊，看看龙虾能不能帮你一起解决～

实测Tengine开源的Dubbo功能

，总结有如下几点： 架构优化：减少一层转发，降低系统复杂度； 性能优势：文中给出数据，“Tengine直接支持Dubbo的架构在CPU消耗和RT上的表现在不同场景下，有28%-73%不等的性能优势” 实测 String类型 具备Tengine原生的负载均衡算法 具备故障摘除，Tegine与Dubbo Provider会建立长连接，断开则摘除 未实现version、group分组功能，文档中的version实测没有任何效果

光照计算 采用手动优化重写，通常能获得5-10倍的性能提升

物理碰撞检测光照计算 采用手动优化重写，通常能获得5-10倍的性能提升第三阶段：内存优化通过JavaScript特有的内存管理技术：代码语言：javascript代码运行次数：0运行AI代码解释// 使用对象池减少