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文章/答案/技术大牛

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学弱猹的精品小屋

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密大暑假篇：初入科研的几点心得——以交叉学科为例

ide 深度学习

在四月的时候我和我的小伙伴们还在感慨学校暑假有多长，结果一转眼就到了八月。在这几个月中我们虽然没有课程，但是依然过的十分的忙碌，而原因就是本篇文章的重点：Research Assistant (RA)。我们在上一篇文章中有简单的提到过究竟什么是RA，但是经过了一个暑假的RA之后，猹哥发现依然还是有必要在暑假快要结束的时候思考暑假RA期间的得失与教训，因为很多问题真的是很难发现却又很有必要提出的，同时很多学习或工作期间的优势有可能会变成劣势。所以这一篇文章我们以点带面，希望通过一些很小的细节来引入，来看看初入科研的时候，有哪些东西可能和之前想的不一样了。

2023-01-30

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《人物》第四期：覃含章

机器学习神经网络深度学习人工智能腾讯云开发者社区

《人物》第四期，我采访了覃含章学长。我和含章学长并不是初识，作为MIT的博士和运筹学优化板块的负责人，很早我就在知乎上阅读过他的文章，被他对于专业的深入理解与对于学校和宗教的一些理解所打动。相比较前三期的嘉宾，他语速更快，思维更活跃，年轻气盛的状态跃然纸上。作为在学校已经呆了近二十年的博士，他自嘲自己的博士纯度最高。作为一个MIT的学长，他却丝毫没有阳春白雪般的那种独傲。采访的过程中，有的时候我会为他所叙述的传奇所惊叹，也有的时候我会被他有趣的回答角度所逗乐。他有着平静而坦然的人生观，也有着和常人一样的想法与纠结。采访结束之后，我没有什么心潮澎湃。写下这段前言的时候我想，或许这就是《人物》的意义：没有什么“造神”可言，MIT的博士可能也没有什么不同。

2022-05-16

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高等概率论｜专题（2）——从中心极限定理到M/Z估计量

看标题可以知道，这一节内容是中心极限定理（Central Limit Theorem）的发散。在一般的概率论中，中心极限定理一般是课程的最后一节。而我们这里提到的M, Z估计量（M, Z estimator）则是大样本统计等相关内容的基础，也是做统计相关理论所必须要掌握的一个技能，算是少有的高等概率论中没有那么纯数学，又真正意义上对统计研究极为重要的一部分内容。所以我们这一节主要对于这一部分的内容做一个专题，并提供相关的习题。

2022-03-30

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广义线性模型（GLM）专题（2）——带约束的假设检验，模型诊断，0/1变量分析与建模

这一节我们继续广义线性模型的相关内容去说。事实上在这一节我们会发现，我们更多会回到一些更简单和实际的应用中来，因此这一节的内容不会有上一节那么难以理解，但相对应的，基本的概念和背景知识会比较多。我们也会提供对应的习题帮助大家理解。

2022-03-30

1.3K0

《人物》第一期：刘巍然

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

作为知乎中极为罕见的密码学大V，即使已经到了而立之年，巍然学长依然保持着自己的初心，像二十出头的年轻人一样有说有笑，对自己的密码学事业依然保持着热忱与不断的进取。作为密码学的博士，他是如何走进这个领域的，又如何在进取中依然保留着大孩子一般的笑容与快乐？猹哥觉得，或许是一开始的机缘巧合，“上了贼船”，意外的发现了自己的兴趣，并努力坚持了下去。他似乎对一切工作都抱有热情，但又对很多年轻人的迷茫点感同身受。他自诩自己因为为了理想的事业而有点“卷”，又毫不掩饰自己躺平睡大觉的意愿。一个多小时采访下来，或许无法让读者一夜暴富，但知道有些成就要看缘分，有些成就是可以通过随性的坚持与努力得到，也算是一个不小的收获了吧。

2022-03-16

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3款开发者神器，快速搭建「检索、问答、情感分析」应用！

神经网络深度学习人工智能 NLP 服务开源

针对这些棘手的问题，百度深耕产业界，选取NLP领域三大高频场景——检索、问答、情感分析，推出面向真实应用场景的系统功能，覆盖金融、电商零售、文娱、旅游、房地产、生活服务等多个行业，等均已基于相关方案成功完成业务上线。

2022-03-15

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NLP——用RNN解决POS Tagging问题

linux 批量计算深度学习

这一节总体上是一个对我们这一门课的一次proj的总结，这一次proj是一次深度学习（deep learning）模型的完整模型搭建，也是一个对于深度学习初学者来说极为具有挑战性的一次proj，因为会遇到各种各样意想不到的问题。因此这一篇文章也是一次完整的，从读取数据到跑出模型的全过程。

2021-10-27

1.6K0

性能加速最高可达28倍！这个NLP工具包太NB了！

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PaddleNLP 是兼具科研学习和产业实践能力的 Python NLP 工具包，提供中文领域丰富的预训练模型和部署工具，被高校、企业开发者广泛应用。近日，PaddleNLP v2.1正式发布，为开发者带来三项重要更新：

2021-10-18

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NLP——HMM模型与计算实例

因为个人时间的关系，从这学期入学开始，我们换一种新的更新方式。开始主要以专题文章为主，系列文章为辅。在专题文章中，我们不会具体写出每一个内容的来龙去脉，但是我们依然会注重文章中的细节和文字的打磨。希望新的形式也能够让大家喜欢。

2021-10-18

9290

Leetcode | 第C节：字符串综合题（2）

东京奥运会圆满收官！当然我自己也将迎来留学前的最后准备，所以更新速度可能还是会比较慢……但还好，大部分的内容都已经在之前写的差不多了，也希望最后这几篇我也能够尽快更完，当然也希望大家可以谅解～

2021-09-07

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随机过程（E）——习题课（马尔科夫链-更新过程）

这一节开始我们进入习题课。我们会对于每一个部分的内容给出一些习题，并计划以计算题为主，证明题为辅。注意到在每一节的正文其实或多或少都有一些题目用于概念和性质的理解和应用，所以在这里我们挑选的题目不会特别简单，更多的是需要一些思考或计算的题目，这也是我一直写习题课保持的一个习惯。

2021-08-10

1.8K0

随机过程（D）——鞅的极限性质的应用，布朗运动概述

从这一节开始，我们结束上一节没说完的，关于鞅的极限性质的一个应用，然后就会正式开始介绍布朗运动（Brownian Motion）的相关概念。布朗运动在随机微分方程（Stochastic Differential Equations，SDE）内是一个非常重要的前置内容，但是考虑到难度和内容量，在这一部分我们不会对它做过多地展开。也就是说我们对布朗运动的介绍更多像是一个概述，在不重要的细节上会略有跳过。

2021-08-10

1.8K0

推荐算法的"五环之歌"

特征工程编程算法推荐系统深度学习大数据

研究推荐算法的一大痛点是什么？不是文章太少，而是文章太多，信息爆炸。每年KDD, SIGIR, CIKM上有那么多中外的王婆一起卖瓜，各种各样的NN、FM、Attention满天飞，其中不乏实打实的干货，更不缺乏湿漉漉的灌水文，让人不知道哪个方法才是解决自己问题的灵丹妙药（当然抱着找银弹的想法来读论文，也是too young, too naive）。

2021-08-10

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随机过程（C）——可选停时定理的应用，鞅的不等式与收敛性证明

这一节我们继续对鞅相关内容的介绍。包括可选停时定理的应用，鞅的收敛性质等等。当然最开始，我们自然是要把上一节留下的一个遗留问题给解决了。

2021-08-10

7720

随机过程（B）——鞅的引入，性质与举例。可选停时定理

上一节笔记：随机过程（A）——连续时间马尔科夫链的离出分布，到达时间。排队论模型与排队网络举例

2021-08-10

2.4K0

随机过程（A）——连续时间马尔科夫链的离出分布，到达时间。排队论模型与排队网络举例

上一节笔记：随机过程（9）——连续时间马尔科夫链的泊松过程描述，爆炸现象，离散马尔科夫链对比

2021-08-10

1.3K0

随机过程（9）——连续时间马尔科夫链的泊松过程描述，爆炸现象，离散马尔科夫链对比

上一节笔记：随机过程（8）——更新过程在排队论的两个应用，PASTA，连续时间马尔科夫链引入

2021-08-10

1.8K0

随机过程（8）——更新过程在排队论的两个应用，PASTA，连续时间马尔科夫链引入

definition time transition 队列

上一节笔记：随机过程（7）——更新奖赏过程：交替更新过程，生存与濒死时间，观察悖论

2021-08-10

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随机过程（7）——更新奖赏过程：交替更新过程，生存与濒死时间，观察悖论

本节我们开始介绍更新过程中的更新奖赏过程，这是一个很有趣的更新过程的应用，也会占据很大的篇幅。

2021-08-10

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随机过程（6）——泊松过程三大变换，更新过程引入

上一节笔记：随机过程（5）——无限状态马尔科夫链的进一步探讨，泊松分布引入，复合泊松分布

2021-08-10

1.7K0

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