架构师是一个既能掌控整体又能洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。看似完美的“人格模型”背后，是艰辛的探索。今天，阿里巴巴技术专家九摩将多年经验，进行...
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我以为自己是个优秀的架构师，直到看完本文……
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爬虫数据采集技术趋势－智能化解析
用一句话概括爬虫工程师的工作内容，就是We Structure the World's Knowledge。 爬虫工作内容 互联网作为人类历史最大的知识仓库，是没有充分结构化...
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百度AI平台智能写作NLP自然语言处理架构解读/贪心学院
百度上线的智能写作平台集合了百度领先的自然语言处理技术（NLP）和知识图谱技术（KG），内置百度丰富的数据和素材，给您提供自动写作和辅助写作的能力，帮您全面提升内容创作效率，...
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FastText情感分析和词向量训练实战——Keras算法练习（1）FastText是facebook开源的一个词向量与文本分类工具 ，其最大的优点就是快，同时不失精度。 此算法有两个主要应用场景： 文本分类 词向量训练 工业界碰到一些简单分...
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Keras版Sequence2Sequence对对联实战——自然语言处理技术（3）今天我们来做NLP（自然语言处理）中Sequence2Sequence的任务。其中Sequence2Sequence任务在生活中最常见的应用场景就是机器翻译。除了机器翻译之外...
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Keras情感分析（Sentiment Analysis）实战---自然语言处理技术（2）情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理里面比较高阶的任务之一。仔细思考一下，这个任务的究极目标其实是想让计算机理解人类的情感世界。我们自己都不一定能完...
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关于人工智能的三阶段，正确的顺序可能是，
计算智能，感知智能，认知智能。Keras情感分析（Sentiment Analysis）实战---自然语言处理技术（2）
情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理里面比较高阶的任务之一。仔细思考一下，这个任务的究极目标其实是想让计算机理解人类的情感世界。我们自己都不一定能完...
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Keras命名体识别（NER）实战---自然语言处理技术（1）命名体识别（Name Entity Recognition）是自然语言处理(Nature Language Processing)领域中比较重要的一个任务，几乎百分之50的和...
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文中"序列[标柱]任务"，应为"序列[标注]任务"
Keras命名体识别（NER）实战---自然语言处理技术（1）
命名体识别（Name Entity Recognition）是自然语言处理(Nature Language Processing)领域中比较重要的一个任务，几乎百分之50的和...
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Keras蚂蚁金服大赛实战——自然语言处理技术（4）之前在自然语言处理技术系列的第一篇NER实战的结语中介绍过：序列标注（分词，NER），文本分类（情感分析），句子关系判断（语意相似判断），句子生成（机器翻译）是NLP领域的四...
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这句"如何将 [话子] 映射到到向量空间中同时保持语义"
是不是应该是"如何将 [句子]映射到到向量空间中同时保持语义"。😎Keras蚂蚁金服大赛实战——自然语言处理技术（4）
之前在自然语言处理技术系列的第一篇NER实战的结语中介绍过：序列标注（分词，NER），文本分类（情感分析），句子关系判断（语意相似判断），句子生成（机器翻译）是NLP领域的四...
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颠覆读书认知：比知识更重要的能力！有没有这样的感觉，我已经读了很多书，但是很多都是只停留在有点印象，我在哪里看到过的这种回忆。读书时候，我们会惊叹作者表达的思维和逻辑，但自己却没有形容自己的逻辑思考能力。 下...
