谷歌通用能力测试,谷歌测试题

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于谷歌通用能力测试的问题，于是小编就整理了4个相关介绍谷歌通用能力测试的解答，让我们一起看看吧。github是干什么的？ipad边...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于谷歌通用能力测试的问题，于是小编就整理了4个相关介绍谷歌通用能力测试的解答，让我们一起看看吧。

1. github是干什么的？
2. ipad边走边测量距离的软件？
3. gps坐标查询软件？
4. 百度AI算法ERNIE在通用语言理解评估测试钟表现如何？

github是干什么的？

     GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持Git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名gitHub。

     GitHub于2008年4月10日正式上线，除了git代码仓库托管及基本的 Web管理界面以外，还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱(报表)、代码片段分享(Gist)等功能。目前，其注册用户已经超过350万，托管版本数量也是非常之多，其中不乏知名开源项目 Ruby on Rails、jQuery、python 等。

GitHub是一个开源的托管服务，有点像代码的云。它以各种不同的编程语言托管您的源代码项目，并跟踪每次迭代所做的各种更改。

该服务可以通过使用git（一种在命令行界面中运行的修订控制系统）来完成此操作。

GitHub是一个代码托管平台，它可以帮助开发者存储、管理和共享代码，以及与其他开发者协作开发软件。

它还提供了一些开发工具，如版本控制、代码审查和跟踪等，可以帮助开发者更好地管理和开发软件。

ipad边走边测量距离的软件？

Measure Map是为iPhone与iPad设计的通用软件，它可以用来测量基于谷歌地球上可以找到的距离，线路和面积。以专业精度来测量从小到一米大到千万里的地区，更可以计算选定区域根据地球表面的曲率。

最新的2.0版本添加了一个修改界面使测量变得更简易。一个简单的“魔术”键可以在地图上添加，删除，嵌入或者移动标针。通过iPhone操作方式滑动“魔术键”来选择工作模式（添加，删除，嵌入，移动），之后仅需一根手指便可完成测量。该版本同时添加了包含了新的系统，可以撤销或重做指令到你需要的次数。

gps坐标查询软件？

GPS坐标助手:为坐标点大批量输入到手持GPS导航仪的软件，通过坐标转换三参数原理，直接用高斯平面直角坐标输点（经纬度坐标可通过坐标换带软件先转换成直角坐标），软件所生成的数据文件格式为MapSource、MapSend、Google地图可以任意读取的通用的GPS交换格式数据（*.gpx）文件。彻底解决了GARMIN高明、Magellan麦哲伦等品牌手持GPS用户输入大量航点的烦恼（本软件实质上是进行北京54、西安80坐标转换为WGS84坐标，方便地质、物探、化探上找点及快速测量工程放样，方便任意类型坐标转换到Google地图）。

百度AI算法ERNIE在通用语言理解评估测试钟表现如何？

据《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)消息， 本月初，中国科技巨头百度在一场持续的人工智能竞争中悄悄击败了微软和谷歌。具体来说，百度 AI算法ERNIE 在通用语言理解评估测试（General Language Understanding Evaluation，GLUE）上领先其竞争对手。

GLUE是AI系统理解人类语言的良好标准。它由九种不同的测试组成，这些测试包括选择句子中的人员和组织的名称以及弄清楚“ it”等代词在存在多个潜在先行词时的含义。因此，在GLUE上得分很高的语言模型可以处理各种阅读理解任务。在满分100分中，此前在 GLUE 测试的平均分为 87。百度现在是第一个凭借其模型ERNIE获得超过90分的团队。

GLUE的公开排行榜在不断变化，另外一支团队很可能很快会超越百度。但值得注意的是，百度的成就说明了AI研究如何从众多贡献者中受益。百度的研究人员必须开发一种专门针对中文的技术来构建ERNIE（代表“知识增强的语义表示模型 ”）。碰巧的是，同样的技术也使它更好地理解英语。

在Transformer的双向编码器表示(BERT)于2018年末创建之前，自然语言模型并不是那么好。他们擅长预测句子中的下一个单词（因此非常适用于自动完成功能），但即使经过一小段时间，他们也无法承受任何思路。这是因为它们不理解含义，例如“它”一词可能指的是什么。

但是BERT改变了这一点。先前的模型学会了仅通过考虑单词之前或之后出现的上下文来预测和解释单词的含义，而不能同时考虑两者。换句话说，它们是单向的。

相比之下，BERT一次考虑单词前后的上下文，使其双向。它使用称为“掩码”的技术来执行此操作。在给定的文本段落中，BERT随机隐藏15％的单词，然后尝试从其余单词中进行预测。这使得它可以做出更准确的预测，因为它具有两倍的工作线索。例如，在“男子去___购买牛奶”一句中，句子的开头和结尾都提示了缺失的单词。 ___是您可以去的地方，也是可以购买牛奶的地方。

使用掩码是对自然语言任务进行重大改进背后的核心创新之一，并且是诸如OpenAI著名的GPT-2之类的模型可以撰写极具说服力的散文而又不偏离中心论题的部分原因。

百度研究人员开始开发自己的语言模型时，他们希望以掩码技术为基础。但是他们意识到他们需要进行调整以适应中文。在英语中，单词充当语义单元，这意味着完全脱离上下文的单词仍然包含含义。中文字符不能说相同。尽管某些字符确实具有内在含义，例如火、水或木，但大多数字符只有与其他人串在一起才可以。例如，根据匹配，字符灵可以表示聪明（机灵）或灵魂（灵魂）。一旦分开，专有名词中的字符（例如，波士顿或美国）就不是同一件事。

因此，研究人员在新版本的掩码上对ERNIE进行了培训，该掩码可隐藏字符串而不是单个字符。他们还训练了它以区分有意义的字符串和随机的字符串，从而可以相应地掩盖正确的字符组合。结果，ERNIE对单词如何用中文编码信息有了更深入的了解，并且在预测缺失片段方面更加准确。事实证明，这对于从文本文档进行[_a***_]和信息检索等应用程序非常有用。

到此，以上就是小编对于谷歌通用能力测试的问题就介绍到这了，希望介绍关于谷歌通用能力测试的4点解答对大家有用。