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人工智能LeadAI

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我在美团的这两年，想和你分享

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2017.08.14，结束了两周的等待，如愿以偿开始了自己的美团实习生活，本来抱着三五个月走人，争取下一份实习的心态，没想到一直到转为暑期实习生、到通过留用面试、再到年后继续实习，直到今天，我已经在美团度过了615个日夜。这里的人，这里的事，一切都十分美好。

2019-05-08

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推荐系统遇上深度学习(十七)--探秘阿里之MLR算法浅析及实现

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阿里近几年公开的推荐领域算法可真不少，既有传统领域的探索如MLR算法，还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model，Deep Interest Network等，同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索，提出了MARDPG算法。从本篇开始，我们就一起来探秘这些算法。这里，我们只是大体了解一下每一个算法的思路，对于数学部分的介绍，我们不会过多的涉及。

2019-05-08

9140

windows下使用word2vec训练维基百科中文语料全攻略！（一）

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训练一个聊天机器人的很重要的一步是词向量训练，无论是生成式聊天机器人还是检索式聊天机器人，都需要将文字转化为词向量，时下最火的词向量训练模型是word2vec，所以，今天小编文文带你使用维基百科训练词向量。

2019-03-07

4490

Python生成器

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通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。

2018-07-30

7230

TensorFlow实现Attention机制

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更多资料： https://distill.pub/2016/augmented-rnns/#attentional-interfaces https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7573589.html#top

2018-07-30

9030

卷积神经网络(CNN)介绍与实践

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作为人类，我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界，我们不需要刻意的“努力”思考，就可以对所看到的一切做出预测，并对它们采取行动。当我们看到某些东西时，我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况，请看下面这张图片：

2018-07-30

5430

时间序列异常检测 EGADS Surus iForest

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时间序列异常检测（原文链接：http://wurui.cc/tech/time-series-anomaly-detection/）本文总结了我在时间序列异常算法方面的一些经验。读者需要对常规机械学习算法有一定的了解。希望本文能帮助有相关需求的工程师快速切入。 EGADS Java Library EGADS (Extendible Generic Anomaly Detection System)（https://github.com/yahoo/egads）是Yahoo一个开源的大规模时间序列异常检

2018-03-09

3.5K0

ResNet原理及其在TF-Slim中的实现

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摘要微软的深度残差网络ResNet源于2016年CVPR最佳论文---图像识别中的深度残差学习（Deep Residual Learning for Image Recognition）（https

2018-03-09

1.2K0

CNN 之物体检测篇

机器学习存储 https http 神经网络

RCNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation（https://arxiv.

2018-03-09

7940

译文 | 简明 TensorFlow 教程：所有的模型

tensorflow https github shell

01 概述在本文中，我们将讨论 TensorFlow 中当前可用的所有抽象模型，并描述该特定模型的用例以及简单的示例代码。完整的工作示例源码（https://github.com/camrongo

2018-03-08

9810

TensorFlow分布式全套（原理，部署，实例）

tensorflow 分布式深度学习 github https

TF的实现分为了单机实现和分布式实现，在分布式实现中，需要实现的是对client，master，worker process不在同一台机器上时的支持。数据量很大的情况下，单机跑深度学习程序，过于耗时，

2018-03-08

2.9K0

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