游客albmwkxzhc342_个人页

资源文件，你也要先上传到平台中。否则没法引用。

jar 是资源文件。需要提交到 平台 上。
另外，还要注册 一个函数，说明函数的名字，调用方法，以及关联的jar包信息。并完成这个函数信息的发布。

一般可以用不可见字符，比如 "\u001"

UDAF，其实意思就是多行输入，经过处理逻辑，最后变成一行输出。比如多行数值输入，处理逻辑是求平均、求和等，输出一行结果。
也就是函数形式上，UDAF的输入是一个list的多行数据，返回是一个值。

使用函数 REGEXP_REPLACE 来实现，将这些字符替换成空字符串 "" 即可

试下能否安装。如果不行，可能是安全等限制。试下用 scp 等。或者用oss等文件传输工具。

我认为两者是都需要的，相辅相成。在不同的阶段有不同的瓶颈。
比如，神经网络其实早就有了，但是由于当时的算力跟不上，根本不能算太多层的网络，导致算法的表现一般。现在算力上去了，神经网络又大热起来。并且，也会有更多的算法改进一起来提升效果。
又比如，以前由于数据量 计算能力的局限，对于不同的数据，不同的算法模型的表现差异会比较大。但是当数据量足够时，可以看到不同模型的差异会越来越小。

需要用sparse的方法来处理的。稀疏特征。比如 f1:100;f3:20 这样的kv对形式

每个组件，只支持4个输入源。有需要的话，你用多个sql组件级联组合就行了

你可以用多个 sql组件 级联，来完成需要的功能

用多个sql组件来级联

据我了解，目前PAI上没有现成的封装好的组件。

你可以自己拉一个tensorflow组件，然后自己实现风格迁移的训练代码。

我理解你意思是选择部分特征来进行训练。

重新拉一个新的算法组件，选择这次需要用到的特征。特征信息不能通过动态赋值方式给组件的。

貌似没有这样的组件

DataV 仅支持谷歌 Chrome 浏览器版本 56 以上。

1、JS中生成JSON对象的方法：

var json = [];

var row1 = {};

row1.id= "1";

row1.name = "jyy";

或者var row2 = {id:'2',name:'abc'}

json.push(row1);

json.push(row2);

2、JS中将JSON对象解析为字符串的方法：

var jsonStr = JSON.stringify(json);

3、JS解析JSON对象或者字符串的方法：

var objs = eval(json);或者var objs = eval(jsonStr);

for(var j = 0;j alert(objs[j].id);
alert(objs[j].name);
}

4、页面中Json对象与Json字符串互转(4种转换方式)：

1>jQuery插件支持的转换方式：
$.parseJSON( jsonstr ); //jQuery.parseJSON(jsonstr),可以将json字符串转换成json对象

2>浏览器支持的转换方式(Firefox，chrome，opera，safari，ie9，ie8)等浏览器：

JSON.parse(jsonstr); //可以将json字符串转换成json对象

JSON.stringify(jsonobj); //可以将json对象转换成json对符串

注：ie8(兼容模式),ie7和ie6没有JSON对象，推荐采用JSON官方的方式，引入json.js。
3>Javascript支持的转换方式：
eval('(' + jsonstr + ')'); //可以将json字符串转换成json对象,注意需要在json字符外包裹一对小括号
注：ie8(兼容模式),ie7和ie6也可以使用eval()将字符串转为JSON对象，但不推荐这些方式，这种方式不安全eval会执行json串中的表达式。
4>JSON官方的转换方式：
http://www.json.org/提供了一个json.js,这样ie8(兼容模式),ie7和ie6就可以支持JSON对象以及其stringify()和parse()方法；
可以在https://github.com/douglascrockford/JSON-js上获取到这个js，一般现在用json2.js。

详细出处参考：http://www.jb51.net/article/35090.htm

1.通过cookies
2.通过请求头
3.通过请求参数

简单抛几个吧：

1. 分词的歧义：有时候没有统一的标准，拆分也行，合一起也make sense
2. 新词的分词：两开花
3. 语料：NLP的语料获得，要比图像等的更需要专业知识

我觉得语音交互目前还有这些问题：

1. 现在还是用一套定义好的流程来处理问题，比如意图识别、槽填充等，但这不是真正意义上的“理解”。还是局限在我们定义的框架内来解决问题，取决于我们对问题定义的丰富程度，以及受限于框架。
2. 如果不是一套定义好的流程，而是比较流行的端到端的方式（end to end），更加不是可解释的“理解”。取决于我们提供的数据。
3. 需要有大量的common sense来丰富理解。比如“周董”是“周杰伦”的别名。
4. 还有知识迁移等等

一般而言，语音转成文字后，有以下的过程（用一个例子“今天广州天气怎么样”来说明）：

1. 意图识别 intent Classification：知道这句话的意图（是查询天气，而不是设定闹钟、播放歌曲）
2. 槽填充 slot filling：获得重要的“槽位”（时间：“今天”，地点：“广州”）
3. 执行对应的API（上面已经知道了意图是天气，对应天气相关的API，也知道了参数是今天、广州）
4. 转换成文字输出等

os.system(cmd):返回值是脚本的退出状态码
或
os.popen(cmd):返回值是脚本执行过程中的输出内容

输入表，行的顺序是有序的。第N行的词为句子或文章中第N个词，第N+1行的词为文章中第N+1个词。

组件推荐归推荐，还是根据自己的需求来处理输入表。看是否满足。

输入表的行顺序，代表了词的顺序。这个需要处理好。至于是不是用词频统计，看具体场景