發(fā)簡(jiǎn)信
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利用Bert模型進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別之前兩天也寫(xiě)了word2vec和Transformer退客，其實(shí)都是在為今天的內(nèi)容做鋪墊呼股。最近正好使用bert做了命名實(shí)體識(shí)別項(xiàng)目矮烹，借這個(gè)契機(jī)分享出...
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聊聊word2vec1. 自然語(yǔ)言的表示 在word2vec出現(xiàn)之前飘哨，自然語(yǔ)言通常以詞作為基本單位，進(jìn)行one-hot encoding，這樣做最大的弊端是完全不能...
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從Attention到Transformer前段時(shí)間在做命名實(shí)體識(shí)別項(xiàng)目，用到了Bert模型卒暂，最終的效果非常好÷μ看了Bert的論文也祠，知道Bert用到了雙向Transformer作為特征提取...
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決策樹(shù)知識(shí)總結(jié)簡(jiǎn)述決策樹(shù)的原理決策樹(shù)的實(shí)質(zhì)就是一系列的if-else，根據(jù)決策條件近速，從根節(jié)點(diǎn)走到葉子節(jié)點(diǎn)诈嘿。對(duì)于分類問(wèn)題，根據(jù)葉子結(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽進(jìn)行投票決定削葱；對(duì)于回...
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LR知識(shí)點(diǎn)梳理LR適用場(chǎng)景LR適用于需要求解二分類概率的場(chǎng)景奖亚，例如CTR預(yù)估，金融風(fēng)控等場(chǎng)景析砸，CTR預(yù)估中昔字，工業(yè)界常使用GBDT+LR進(jìn)行在線的rank 優(yōu)點(diǎn)...
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kafka小記
1.基本概念 brokerkafka由一臺(tái)或多臺(tái)機(jī)器組成，每一臺(tái)機(jī)器都是一個(gè)broker topic每條發(fā)布到Kafka集群的消息都有一個(gè)類別首繁，...
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使用MaskRCNN進(jìn)行手勢(shì)驗(yàn)證碼識(shí)別
相信做某本地生活平臺(tái)網(wǎng)站爬蟲(chóng)的同學(xué)作郭，飽受手勢(shì)驗(yàn)證碼的困擾，這類驗(yàn)證碼相比滑塊驗(yàn)證碼弦疮，識(shí)別難度更大夹攒。 看到這種驗(yàn)證碼，你是否第一反應(yīng)是想到打碼平臺(tái)...
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字庫(kù)反爬檢查頁(yè)面元素挂捅，WHAT!!!芹助，什么時(shí)間把價(jià)格這些關(guān)鍵字段變成這些鬼字符了。查閱了相關(guān)資料闲先，發(fā)現(xiàn)這是CSS3的一個(gè)新特性状土，允許在頁(yè)面中使用自己定義...
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MongoDB技術(shù)分享MongoDB技術(shù)分享 MongoDB簡(jiǎn)介 1.1 基本介紹MongoDB是一個(gè)基于分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)。由C++語(yǔ)言編寫(xiě)伺糠。旨在為WEB應(yīng)用提...