| 嘉宾:吴友政,京东集团高级总监.京东科技语音语言算法部负责人. 2006年中科院自博士毕业后,先后在日本国立信息通信研究机构.英国爱丁堡大学.索尼中国研究院从事自然语言处理相关研究工作,主要聚焦自然语言处理.人机对话.语音识别.机器翻译等前沿技术研究和产品研发,取得了诸多技术突破,累计发表顶级国际会议和期刊论文30余篇,斩获得语音识别(IWSLT2012.IWSLT2013)和自然语言处理(QuAC2021,DROP2022,Multiwoz2022)领域多项国际比赛的冠军. 在京东,他与团…
阿里.腾讯.京东.微软,各家算法&数据挖掘岗位面经大起底! 2016-02-24 36大数据 36大数据 作者: 江少华 摘要: 从2015年8月到2015年10月,花了3个月时间找工作,先后通过内推参加了美团.阿里蚂蚁金服.京东.腾讯.今日头条.Growing IO.微软这7个公司的面试,同时参加了网易游戏.LinkedI In中国这2个公司的笔试,拿到比较优 … 从2015年8月到2015年10月,花了3个月时间找工作,先后通过内推参加了美团.阿里蚂蚁金服.京东.腾讯.今日头条.Growin…
[以前的文章]最后一公里极速配送 - 阿里云算法大赛总结 总结一下新的教训 1.由于都是NP难题,获得最优解用常规的方法非常困难,对于不是算法科班出身的人来说,首先应该到网络上寻找一下论文,是否有一些好的经验. 2.保持平常心,这种比赛获奖很困难,生活还是要和往常一样,只是将空余的时间给做比赛 3.每一个小功能,小函数,尽可能做一些简单的单元测试,这种题目往往代码最后非常复杂,难以调试,不做单元测试,可能以后调试都很困难 4.熟悉使用语言的多线程工作方式,例如C#的多线程特点 5.寻找好的计算资…
golang实现文字云算法 项目链接 https://github.com/bangbaoshi/wordcloud 效果图 测试步骤如下 git clone https://github.com/bangbaoshi/wordcloud.git cd wordcloud go run boot/main.go 通过以上三步即可在imgs目录中生成文字云图片(查看imgs/out.png) 目录介绍 boot目录包含测试用例 fonts目录包含若干种字体(非商业使用) imgs目录包含模板图片,…
[起]ACM类下为过往所做过的部分算法题目 几百道题,日后细细品味.…
我特别反感那些不顾公司现状一上来就想要做研发效能度量的人,尤其是想把研发效能度量当成锤子四处去敲打螺丝钉的人. 没几个人的小公司上来就做研发效能度量,就如同普通人一上来直接问媒婆怎么能娶到迪丽热巴.解决办法无非把大象装冰箱里的那三步.套用一下,公司想要做好研发效能度量也有标准的三步:长时间对研发效能业务投入,建设好研发效能工具链,做好效能度量.现实是我们很多公司卡在了第一步上.我们可以边做研发效能平台边做效能度量,但不能啥也没有靠嘴造出来的效能度量,否则容易上下互相糊弄. 长时间对研发效能业务投…
Adaboost 算法实例解析 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost基本介绍 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出.Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这 Adaboost 些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个…
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 本文对2018年OpenAi提出的论文<Improving Language Understanding by Generative Pre-Training>做一个解析. 一个对文本有效的抽…
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型,今天给大家介绍google新发布的BERT模型.BERT来头可不小,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了11项NLP任务的当前最…