• 使用 ElasticSearch 的 44 条建议

    跳跳爸_的 Abc 公众号 在搜索业务上摸爬滚打 3 年，使用的 Es 版本也从 1.x 升级到了 5.x，扮演的角色也逐渐从 Es 的使用方变为维护方，这里大致汇总了使用 Es 过程中踩的一些坑以及一些注意事项，也会穿插一下我们的解法。 01 es 中建索引是指创建一个保存数据的目录，用于保存倒排 ....

  • 一些 NLP 的面试问题

    作者：Pratik Bhavsar 编译：ronghuaiyang [图片] 导读: 在 NLP 的面试中提问频率非常高的问题。 练习 NLP 是一回事，破解面试是另一回事。对 NLP 人员的面试与一般的数据科学非常不同。在短短几年内，由于迁移学习和新的语言模型，这些问题已经完全改变了。我个人经历过 ....

  • 机器学习论文笔记—如何利用高效的搜索算法来搜索网络的拓扑结构

    作者： 陈 扬 编辑：赵一帆 简 介 分层表示高效的架构搜索(HIERARCHICAL REPRESENTATIONS FOR EFFICIENT ARCHITECTURE SEARCH)这篇文章讲的是如何利用高效的搜索算法来搜索网络的拓扑结构。用一个简单但功能强大的演化算法。 这个方法可以发现具有 ....

  • 我在机器学习踩过的坑，现在告诉你怎么跳过去

    大家好，我是为人造的智能操碎了心的智能禅师。 最近很多读者问本禅师： 转行机器学习需要注意哪些事情呢？ 我想学习机器学习，需要学习哪些知识呢？ 机器学习如何避免走弯路呢？ 本禅师表示非常理解大家的需求。 人工智能（其实本禅师认为目前看来翻译成人造智能可能更直白一点）毫无疑问，已经是科技趋势，却又是门 ....

  • 医疗健康领域的短文本解析探索（一）

    丁香园大数据 NLP 文章发表于：2019-09-02 前言 简单的回顾一下，上一回我们说到短语挖掘（Phrase Mining），对非结构化文本中抽取出高质量的名词短语，用于解决专业领域的专业词典不足的问题。我们提到了韩家炜老师的三部曲 TopMine，segphrase 和 AutoPhrase ....

  • 一些你可能还不知道的Python代码技巧

    被人工智能捧红的Python已是一种发展完善且非常多样化的语言，扩展库之全、技巧之多总能让我这个PythonABC新鲜感倍增！其中肯定有一些你尚未发现的功能，本文就来呼吸下这些清新空气~Python是...

  • 人工智能技术社区-极智能，正式上线啦！

    极智能，一个帮助AI开发者成长的社区。转眼间大半年过去了，我们一直在做一件事情：做一个专业的人工智能技术社区。这个社区内容要充实、干货满满，界面要美观，功能要足够好用。知识涵盖的既要适合初学者入门，又...

  • 12种降维技术的全面指南（附Python代码）

    介绍你曾经做过超过一千个特性的数据集吗？那超过50000个特征的呢？我有，让我告诉你，这是一项非常具有挑战性的任务，特别是如果你不知道从哪里开始！拥有大量的变量既是一种恩惠又是一种诅咒。我们有大量的数...

  • 图解 Reformer：一种高效的 Transformer

    作者：Alireza Dirafzoon 编译：ronghuaiyang 导读 在单 GPU 上就可以运行的 Transformer 模型，而且几乎不损失精度，了解一下？ [图片] 如果你一直在开发机器学习算法用于处理连续数据 —— 例如语言处理中的文本，语音信号，或视频 —— 你可能听说过或使用过 ....

  • 算法工程师必知必会的经典模型系列一：Transformer 模型串讲

    章立 美团点评算法工程师 未经许可 禁止转载 这是本系列的第一篇文章，期待大家关注我，跟进后续哦 ～ 注意力机制与 Transformer 模型分享 注意力机制 什么是注意力 注意力 的原型很容易理解，例如图片 [图片] 这张图里的要素很多，对于抱有不同目的或者习惯的人。会有注意到不同的内容。 如果 ....

  • NLP 模型的产品化

    [图片] 作者：Pratik Bhavsar 编译：ronghuaiyang 导读: 模型训练只是产品化中的很小的一个环节。 问题描述 最近，我一直在巩固在不同 ML 项目中工作的经验。我将从我最近的 NLP 项目的角度来讲述这个故事，对短语进行分类 — 一个多类单标签问题。 [图片] NLP 的 ....

  • 透过现象看机器学习：奥卡姆剃刀，没有免费的午餐，丑小鸭定理等

    编辑来源：Datawhale 作者：邱锡鹏，复旦大学教授 寄语：本文对 PAC 学习理论、没有免费的午餐定理、丑小鸭定理、奥卡姆剃刀原理等机器学习中有名的理论或定理进行了详细的梳理。 在机器学习中，有一些非常有名的理论或定理，这些理论不仅有助于我们从本质理解机器学习特性，更好地学习相关理论，更重要的 ....

  • 为什么程序员一言不合就重构代码？

    [图片] 当你看到前任写成一团毛球的代码块；新增几行代码需先捋半天逻辑的超级大函数；好不容易在迷宫里找到方向，小心翼翼地添加上新代码，却将别的调用系统给弄垮时；还有运行缓慢的老系统…… 此时程序员只有两个选择：要么忍，要么重构**。** 忍是有极限的，重构的“三次法则”表示：程序员第一次看到乱代码可 ....

  • 【区块链】一文看懂区块链【详解区块链】

    【阅读时间】29 ~ 35 min | 11872 words 【内容简介】此文潜在面向群体是对区块链或比特币的运行原理完全不了解的人。所以会从用户需求的角度出发，一步一步发明区块链（或者说比特币，因为两者互相依存），在此之后的内容有关比特币与金融，ICO，竞争币等，可选择性阅读。 [链接] 因为贪 ....

  • NLP 从业者拿到 BAT50 万 offer 的提升历程：分享近 100 道 NLP 面试题

    [图片]

  • 2021 年 6 月份，TPLINK22 提前批网络安全算法工程师面试题 3 道

    1、TCP 和 UDP 的特点 TCP：面向连接 TCP 面向连接通信，所以握手过程会消耗资源，过程为可靠连接，不会丢失数据，适合大数据量交换 ；“面向连接”就是在正式通信前必须要与对方建立起连接。 TCP 协议能为应用程序提供可靠的通信连接，使一台计算机发出的字节流无差错地发往网络上的其他计算机， ....

  • 如何高效的进行多项目管理？

    大部分人在日常的工作当中，都或多或少的会参与项目，而项目要能顺利执行其实并不简单，如果又渉及多个单位合作，困难程度又大增。 对项目经理来说，从他们的工作日志片段可以看出每个人都有自己悲惨的故事，程度恐怕只有过之而无不及。那我们该如何做好项目管理呢？ 一、什么是项目管理 在日常工作中开发一个新产品，举 ....

  • 谈谈医疗健康领域的 Phrase Mining

    丁香园大数据 NLP。发表日期： 2019-05-05 前言 短语挖掘（Phrase Mining）的目的在于从大量的文本语料中提取出高质量的短语，是 NLP 领域中基础任务之一。短语挖掘主要解决专业领域的专业词典不足的问题，减少人工整理成本，如图所示 Phrase Mining 在以下几个任务中非 ....

  • 58 精准推送实践

    转载自 58 架构师 公众号 时间： 2019-12-15 引言 在大数据和算法的时代到来后，内容分发已经不仅仅是简单的渠道随意推送，而是精准地识别用户爱好、精准地为用户推荐他所喜爱看的内容，然后将“精准”变得越来越专业，进而牢牢地抓住用户。 在产品运营的概念中，常见的精准推送给划分为以下两种： 1 ....

  • AutoML 在推荐系统中的应用

    今天，推荐系统的模型和应用已经相当成熟，然而部署一套全新的推荐系统，甚至仅在已有系统上添加数据维度和模型优化依然是非常耗时耗力的事情。 这是由于不同数据源的分布不尽相同，要达到满意的建模效果，每个建模的环节，包括数据处理、特征工程、模型的选择和超参数选择等都需要随之变动和优化。 以往这些工作都是建模 ....

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