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    一日一知:自学爬虫的求职建议

    前几天有一位知识星球中的同学讲了他目前的状况,希望咨询一些未来发展的问题,感觉应该和许多想要去好一点大公司的求职者有一些共性建议:这位同学目前是专升本,专科大三下半年在小公司实习过,从专科大三实习到去年9月入学现在的本科学校,期间一直在兼职接单,做过很多项目,自己也有一直在学习,但是学习的很散(基础的东西很薄弱、知识体系很散东一点、西一点),目前希望能够去一个好点的大公司。对大项目架构、设计模式什么的一窍不通。app 大多数JAVA层的都能解决,so层算法还原不行,只能frida-rpc,web 可以解决少部分加密,风控解决不了只会普通的用iP去怼。

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    揭开计算机识别人类语言的神秘面纱——词向量

    无论是机器翻译,还是智能人工客服,你是否好奇计算机是如何识别理解人类自然语言,并给出反馈的呢? 无论是人还是计算机,对于语言的识别理解,都应该是建立在一定的语料库和语料组织规则(语法)基础上的。对于听到或看到的一句话,势必会将其先按照已知的语料和语法进行快速匹配,才能够识别理解这句话的意思,并给出相应的反馈。当然,人类可以自然识别文字和语音,在大脑中对自然语言进行快速的多样化匹配理解,并作出相应的反馈。然而,对于计算机来说,就需要将这些字符数学化才能够被识别。 下面,我们就来看一句话是怎样被数学化,最终被

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    领券