谷术网-为了程序员的工作与生活

https://juejin.cn/post/6932120252390211597

Latice-Flat: 引入词汇让中文NER变得更强

相比于英文NER中文NER一直存在一个难点就是中文的字不是单独的词语。因此中文NER有两种方式：基于字的NER和基于词的NER，基于词的NER会因为分词引入错误的信息并且会出现OOV的情况，而基于词的NER则会错失了中文词语之间的信息。很多研究尝试将词语的信息加入基于字的NER…

https://juejin.cn/post/6932071953767333901

使用flink 中遇到的问题总结

报错类型： The last packet successfully received from the server was 1,203,500 milliseconds ago.

https://juejin.cn/post/6930814653740105742

抱抱脸系列 | 句对分类

https://juejin.cn/post/6932017753729531918

python virtualenv 虚拟环境配置部署

在服务器端部署python服务时需要进行多种安装包依赖，使用virtualenv进行虚拟环境搭建，可以有效隔离其他应用的环境。

https://juejin.cn/post/6931338622327062536

100天搞定机器学习|Day60 遇事不决，XGBoost

XGBoost 是一种集大成的机器学习算法，可用于回归，分类和排序等各种问题，在机器学习大赛及工业领域被广泛应用。成功案例包括：网页文本分类、顾客行为预测、情感挖掘、广告点击率预测、恶意软件分类、物品分类、风险评估、大规模在线课程退学率预测。 XGBoost是初学者最值得深度理…

https://juejin.cn/post/6930626029346095111

思考：2021年还可以入门深度学习吗？

这篇文章原先发布于2018年中旬，那会正是深度学习、神经网络无脑火热的时候。火热到什么程度？火热到显卡一度卖脱销(不是因为挖矿)，研究生导师集体推荐学生转深度学习方向、毕业论文不带“深度学习”四个字都毕不了业、大街上随便拉个学生问都认识吴恩达。就这个火的程度，我那会也毅然决然…

https://juejin.cn/post/6930804137919512583

python系列教程46

https://juejin.cn/post/6932445316130177037

AI数学基础之:奇异值和奇异值分解

奇异值是矩阵中的一个非常重要的概念，一般是通过奇异值分解的方法来得到的，奇异值分解是线性代数和矩阵论中一种重要的矩阵分解法，在统计学和信号处理中非常的重要。在了解奇异值之前，让我们先来看看特征值的概念。在线性代数中，相似矩阵是指存在相似关系的矩阵。设A，B为n阶矩阵，如果有…

https://juejin.cn/post/6932017981329408008

Databricks开源项目MLflow入门学习

https://juejin.cn/post/6931337694014341128

【推荐系统】CTR预估模型（一）：LR+GBDT

在推荐系统中，CTR预估是一个非常常见的任务，他最开始用于计算广告中用于判断广告效果的优化情况。在搜索广告中，一般通过广告的点击数量进行效果的评估和结算，因此点击率预估的准确性在效果优化中起到非常关键的作用。如果最终评估效果的指标是转化，那么还需要同时对点击之后的转化率进行估计…

https://juejin.cn/post/6932342862658928648

端侧智能为什么有前途

https://juejin.cn/post/6932360315158036487

简明易懂的CRF原理及代码

1. CRF 原理 CRF 简单说是指概率图中相邻变量是否满足特征函数的一个模型，例如下图示例是一个商户识别的CRF应用。对输入商户输出地址，名称关键词，经营范围等信息，使用BIOS标注方法，标注如下： 2. CRF特征构造 3. CRF 在 NER 方面的应用 CRF在序…

https://juejin.cn/post/6932296367947988999

学会这招，使你也可以使商品准确率提升50%

闲鱼是国内最大的闲置二手交易社区，有着数以亿计的商品。其中，商品定价决定了一件商品是否能快速地卖出。然而，闲鱼的大部分卖家都是个人卖家，他们通常缺乏相关的知识，因此需要商品定价指导来帮助他们更快地卖出。同时，也可以让买家看到更多更合理价格的商品，提升买卖效率。闲鱼现阶段积累…

https://juejin.cn/post/6931921201166024712

USpan算法

写在前面：序列挖掘比单纯地效用挖掘更具广泛性，因为加上时间维度才是我们日常生活经常碰到的问题，当然这也会使得问题更加复杂。通过学习USpan算法，可以初步了解序列挖掘是一个怎么样的过程，为后续研究做个基础。高效用序列（high utility sequential patte…

https://juejin.cn/post/6932648230006194189

Fast AI for OCR—深度学习背景下的文字识别实践应用

Fast Data是滴普针对图像和数据打造的智能算法产品，分为图像识别和数据AI两大模块，图像识别部分主要基于深度学习和模式识别算法实现目标检测、分类、识别，机器视觉模块应用于工业缺陷检测、安防识别，其中OCR字符识别是图像识别模块的重要组成部分，接下来我们将从传统OCR的典型…

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理解深度学习:神经网络的双胞胎兄弟-自编码器(上)

本篇文章可作为<利用变分自编码器实现深度换脸(DeepFake)>的知识铺垫。自编码器是什么，自编码器是个神奇的东西，可以提取数据中的深层次的特征。例如我们输入图像，自编码器可以将这个图像上“人脸”的特征进行提取(编码过程)，这个特征就保存为自编码器的潜变量，例如…

https://juejin.cn/post/6932348205833125901

微软拓扑量子计算梦碎？三年前Nature研究有误，未发现马约拉纳费米子

https://juejin.cn/post/6931368926211211271

实现TensorRT-7.0插件自由！(如果不踩坑使用TensorRT插件功能)

本系列为新TensorRT的第一篇，为什么叫新，因为之前已经写了两篇关于TensorRT的文章，是关于TensorRT-5.0版本的。好久没写关于TensorRT的文章了，所幸就以新来开头吧~ 接下来将要讲解的TensorRT，将会是基于7.0版本。看完本篇可以让你少踩巨多坑…

https://juejin.cn/post/6931545856831127566

浅谈深度学习的落地问题

深度学习不不仅仅是理论创新，更重要的是应用于工程实际。关于深度学习人工智能落地，已经有有很多的解决方案，不论是电脑端、手机端还是嵌入式端，将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来，应用起来才是最实在的。这里简单谈谈就在2018年我们一般深度学习落地的近况。 Opencv相…

https://juejin.cn/post/6844903597876969479

2018首届iFLYTEK AI开发者大赛

首次开放"中文方言"语音数据集，更有百万奖金等你来挑战

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