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关键短语抽取及使用 BERT-CRF 的技术实践
AI 算法团队 zacbai 平安寿险 PAI 一、 全文框架概览 [图片] 一、关键短语抽取简介 关键短语抽取 (keyphrase extraction),指从文章中提取典型的、有代表性的短语,期望能够表达文章的关键内容。 关键短语抽取对于文章理解、搜索、分类、聚类都很重要。而高质量的关键短语抽 ....
star2017
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1年前
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深度学习精选面试题:涵盖深度学习所有考点(15-30)
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1年前
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5 月 24 日 -5 月 27 日,好未来算法实习岗面试题 8 道
文末彩蛋:七月在线干货组最新升级的《名企 AI 面试 100 题》免费送! [图片]
star2017
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1年前
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深度学习大厂面试题汇总(31 - 40)
文末彩蛋:七月在线干货组最新升级的《名企 AI 面试 100 题》免费送! 31、什么是 RNN? RNNs 的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中,是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如,你要预测句 ....
star2017
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1年前
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阿里云 | 深入理解领域驱动设计中的聚合
[图片] 作者 | 嵩华 阿里云云栖号 聚合模式是 DDD 的模式结构中较为难于理解的一个,也是 DDD 学习曲线中的一个关键障碍。合理地设计聚合,能清晰地表述业务一致性,也更容易带来清晰的实现,设计不合理的聚合,甚至在设计中没有聚合的概念,则相反。 聚合的概念并不复杂。本文希望能回到聚合的本质,对 ....
star2017
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1年前
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程序员精进之路:性能调优利器 -- 火焰图
作者:厉辉,腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文主要分享火焰图使用技巧,介绍 systemtap 的原理机制,如何使用火焰图快速定位性能问题原因,同时加深对 systemtap 的理解。 让我们回想一下,曾经作为编程新手的我们是如何调优程序的?通常是在没有数据的情况下依靠主观臆断来瞎蒙,稍微有些经验 ....
star2017
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1年前
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阿里 | 全链路压测体系建设方案的思考与实践
[图片] 作者 | 周博 文章来源 | 阿里巴巴中间件团队 在阿里淘宝 双 11 的过程中,长期以来都是在生产环节做全链路压测的,通过实践我们发现在生产环境中做压测,实际上会和一个 IT 组织的结构、成熟度、流程等紧密相关,所以我们把全链路压测从简单的制作范围内脱离出来,变成整个业务连续性的方案。 ....
star2017
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1年前
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【杉枫】科技与人文
书籍是人类文明进步的阶梯。对于学习来说,要系统全面学习一个新的领域知识,书籍是必不可少,特别是那些经典书籍,作者本身花费大量时间精力,力求对读者产生价值以及启发,并且经典书籍通过时间洗礼,历久弥新。是我们成长必不可少养分,本身也能带给我们很多体验以及感悟。 [图片] 《人月神话》软件工程“圣经”,值 ....
star2017
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1年前
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阿里妈妈应用系统大规模异步交互治理方案
翰学 阿里妈妈技术 阿里妈妈广告应用团队在平台化支撑业务发展的思路下,启动了对应用系统架构、研发模式、组织阵型各个维度的改革和升级,以期通过打造全新的“广告业务平台”来提升应用系统的工程建设能力、沉淀广告业务资产、建设专业的人才梯队、赋能营销业务的创新发展。 其中,业务中心化是推进应用平台化建设最重 ....
star2017
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1年前
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Google 重叠实验框架:更多,更好,更快地实验
Introduction Google 是一个数据驱动型公司,这意味着所有对用户的改动的发布,都要决策者以相应的经验数据作为依据。这些数据大部分是由在线流量上的实验产生的。在 Web 的语境下,一个实验是由一股流量(比如,用户的请求)和在这股流量上进行的相对对比实验的修改组成的。修改包括用户可见的修 ....
star2017
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1年前
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《美团机器学习实践》—— 思维导图
分享一份对于书籍《美团机器学习实践》的思维导图总结。 第一章 问题建模 [图片] 第二章 特征工程 [图片] 第三章 常用模型 [图片] 第四章 模型融合 [图片] 第五章 用户画像 [图片] 第六章 POI 实体链接 [图片] 第七章 评论挖掘 [图片] 第八章 O2O 场景下的查询理解和用户引导 ....
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1年前
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「回顾」机器学习在反欺诈中应用
[图片] 分享嘉宾:**陈德建 **新浪金融 高级模型算法研究员 整理编辑:侯美娟 内容来源:DataFun AI Talk《机器学习在反欺诈中应用》 出品社区:DataFun 当前机器学习在金融行业已经运用非常广泛,尤其在金融业的信贷领域。在实践中,欺诈与信贷业务强相关,所以,反欺诈变成机器学习在 ....
star2017
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1年前
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Flink 流量控制与反压机制完全总结
来源: Flink 前言 笔者最近回顾自己对 Flink 技术栈细节的理解,发现对 Flink 的网络栈、流控与反压这一套机制存在比较大的盲区。虽然平时多次处理过作业反压的问题,但是不完全理解背后的实现显然说不过去。于是专门写一篇总结,站在大佬们的肩膀上彻底搞清楚 Flink 是怎么做流控与处理反压 ....
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1年前
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丁香园基于 Milvus 的向量召回应用
丁香园大数据 NLP 丁香园大数据 背景 随着 BERT,GNN 等模型在 NLP 领域的发展,DNN 类模型的语义提取能力又得到进一步提升,我们对文本语义向量也有了更高的期待,期望语义向量或其他模型特征向量可以在召回段发挥更大作用;约 2019 年初,我们就尝试在推荐业务中引入基于 Faiss 的 ....
star2017
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1年前
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【必读!!】人工智能社区公告!!
[图片] 欢迎加入 AIQ,与 22000+ 人工智能算法爱好者共同书写中国人工智能新篇章。在这里会分享人工智能在企业落地上的一些实践、AI 智能领域的资讯、知识及教育培训、会议活动;鼓励技术写作和问答互助。大家在这里相互信任,以平等 • 自由 • 奔放的价值观进行分享交流。 ChangeLogs ....
star2017
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1年前
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携程 | 用户画像在携程商旅的实践
作者简介 大卫,携程资深算法工程师,关注计算广告和推荐系统。 发表于: 2020 年 7 月 16 日 一、用户画像 用户画像这一概念最早源于交互设计领域,由交互设计之父 Alan Cooper 提出。其指出用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在真实数据之上的目标用户模型。具体而言,在互联网用户分析 ....
star2017
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1年前
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特斯拉宣布降薪!开源节流,疫情之下如何提升企业管理效能
[图片] 4 月 7 日,特斯拉给员工的一封内部信显示,4 月 13 日起,特斯拉将采取削减开销措施,所有线上办公和职位级别较为关键的员工都将根据薪资水平的不同进行降薪。其中,在美国地区,副总裁以上级别工资削减 30%,总监以上级别工资削减 20%,其它所有员工工资削减 10%。不能线上工作或不被视 ....
star2017
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1年前
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人工智能入门书单推荐,学习 AI 的请收藏好(附 PDF 下载)
人工智能相关岗位中,涉及到的内容包含:算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分 ....
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1年前
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知识图谱 |298 万条三元组生成方法 (一)
作者: 谓之小一 本篇文章接《Python 爬虫 |Get 豆瓣电影与书籍详细信息》,学习如何利用爬取的数据,构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从 JSON 类型的数据,转换成 RDF 数据,并最终存储到 Jena 之中,然后利用 SPARQL 进行查询。数据链接: https://pan. ....
star2017
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1年前
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面试了 8 家公司,社招机器学习面试题
面试了 8 家公司,他们问了我这些机器学习题目…… 翻译 | 王柯凝 出品 | AI 科技大本营(公众号 ID:rgznai100) 【导读】今年年初以来,作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。在找工作的这三十四天里,他面试了 8 到 10 家公司,其中也包括初创公司、基于服务的 ....
star2017
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1年前
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