240 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

    之前兩天也寫了word2vec和Transformer菇用,其實(shí)都是在為今天的內(nèi)容做鋪墊倔既。最近正好使用bert做了命名實(shí)體識(shí)別項(xiàng)目雷绢,借這個(gè)契機(jī)分享出...

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    聊聊word2vec

    1. 自然語(yǔ)言的表示 在word2vec出現(xiàn)之前振亮,自然語(yǔ)言通常以詞作為基本單位抄瑟,進(jìn)行one-hot encoding如绸,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)目黍匾,用到了Bert模型赘来,最終的效果非常好现喳】粒看了Bert的論文,知道Bert用到了雙向Transformer作為特征提取...

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    決策樹知識(shí)總結(jié)

    簡(jiǎn)述決策樹的原理決策樹的實(shí)質(zhì)就是一系列的if-else嗦篱,根據(jù)決策條件冰单,從根節(jié)點(diǎn)走到葉子節(jié)點(diǎn)。對(duì)于分類問(wèn)題灸促,根據(jù)葉子結(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽進(jìn)行投票決定诫欠;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,例如CTR預(yù)估浴栽,金融風(fēng)控等場(chǎng)景荒叼,CTR預(yù)估中,工業(yè)界常使用GBDT+LR進(jìn)行在線的rank 優(yōu)點(diǎn)...

  • kafka小記

    1.基本概念 brokerkafka由一臺(tái)或多臺(tái)機(jī)器組成典鸡,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)類別被廓,...

  • 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)站爬蟲的同學(xué),飽受手勢(shì)驗(yàn)證碼的困擾萝玷,這類驗(yàn)證碼相比滑塊驗(yàn)證碼嫁乘,識(shí)別難度更大。 看到這種驗(yàn)證碼间护,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)面元素亦渗,WHAT!!!,什么時(shí)間把價(jià)格這些關(guān)鍵字段變成這些鬼字符了汁尺。查閱了相關(guān)資料法精,發(fā)現(xiàn)這是CSS3的一個(gè)新特性,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)痴突。由C++語(yǔ)言編寫搂蜓。旨在為WEB應(yīng)用提...

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