随笔分类 -  精华系列

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今天复习这个编程题目，还是不错的
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posted @ 2022-07-12 16:35 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
经典公众号文章，指的反复学习的集合
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posted @ 2020-10-27 11:47 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
非常好的一篇讲解Query理解应用的文章，有很多NLP方面的内容，好好看看和应用
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posted @ 2020-05-07 23:03 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
自然语言处理NLP的基础任务
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posted @ 2020-04-13 17:05 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
浅谈分词算法——很好，每一篇都要看
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posted @ 2020-02-23 17:50 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
两份很好的深度学习笔记
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posted @ 2020-02-06 21:57 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
如何理解KL散度（也有不少交叉熵和熵的内容，还有一篇讲用cross-entropy而不是MSE来做损失函数的原因）
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posted @ 2020-02-05 16:55 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
非常好的讲transformer的文章
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posted @ 2020-02-05 16:26 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
很好的科普文章-The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)
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posted @ 2020-02-04 20:44 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
很好的一个知乎博客，可以多看一下内容
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posted @ 2020-02-02 22:03 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
NLG文本生成纯代码备份
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posted @ 2019-03-17 14:23 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
阿里NLP总监分享-NLP技术的应用与思考
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posted @ 2018-12-09 16:37 blcblc 阅读(796) 评论(0) 推荐(0)
我一直跑的分类LSTM模型原来是这一个，新闻分类网络
摘要：原始的github可以参考这里： https://github.com/FudanNLP/nlpcc2017_news_headline_categorization 我的经验文章可以参考这里： https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/8204587.html 阅读全文
posted @ 2018-12-05 20:26 blcblc 阅读(1023) 评论(0) 推荐(0)
L1 L2 正则化 之间的关系，这一篇讲的很好
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posted @ 2018-09-13 13:25 blcblc 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
MLE MAP Bayes & LR 推导 & EM推导，这几篇讲的很好
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posted @ 2018-09-12 23:42 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
这个系列的强化学习 RL讲得很好，理解又进了一步，已关注公众号
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posted @ 2018-09-12 17:06 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
强化学习RL的这篇文章真的很经典，这张图也很经典，还有一些PG的算法
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posted @ 2018-09-11 22:58 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
这个机器学习面试系列非常好，值得反复看
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posted @ 2018-09-05 14:53 blcblc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
这个tensorflow系列非常好，仔细看，涉及各方面内容
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posted @ 2018-08-15 22:17 blcblc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
这个面试编程题套路大全，要好好研究一下
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posted @ 2018-07-30 19:15 blcblc 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)

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