limingqi - 博客园

蜕变成长记忆--2021.12.25

摘要：《幸福时刻》 2021年还是很匆匆，就在几次短暂的假期就偷走了时间，几乎几次假期都是不远万里看望自己的老师，什么都不做彼此陪伴就觉得很幸福了，珍惜怀念感恩和老师在一起的岁月，十年之后彼此见证彼此的成长，将自己成长的故事讲给老师的学生，我非常愿意分享自己的故事，觉得这样的事情是有益的事情。每一次回家的阅读全文

posted @ 2021-12-25 22:12 limingqi 阅读(156) 评论(0) 推荐(0)

商业模式之所见所感--1期--职业规划

摘要：破局突围：增强创新且改变创新纬度：打败我们的不是专业本身，而是模式：资源整合：最近读了逆势增长的商业模式，感觉对自己的成长挺大的；最近也一直在看《觉醒年代》，其中陈独秀等人对新理论革命道路的探索和找寻的过程，这些都让我对商业的思考加深了很多，以及对于自己的职业规划有了很深的思考，到底应该用什阅读全文

posted @ 2021-11-13 12:52 limingqi 阅读(53) 评论(0) 推荐(1)

科技人的创新来自哪里？

摘要：随着社会的快速发展以及市场的变换莫测，作为科技公司还是科技人都必须去创新，必须去改变。科技人的创新应该从平时的点滴做起，主要概括成一下几点： 1.联系：是跨越知识领域、产业，乃至地域，做出惊人联系的能力。大脑尝试整合并理解新颖的所见所闻，这个过程能帮助创新者将看似不相关的问题、难题或想法联系起来，阅读全文

posted @ 2020-06-25 16:20 limingqi 阅读(294) 评论(0) 推荐(0)

N-gram基本原理

摘要： N-gram模型是一种语言模型（Language Model，LM），语言模型是一个基于概率的判别模型，它的输入是一句话（单词的顺序序列），输出是这句话的概率，即这些单词的联合概率（joint probability）。 N-gram本身也指一个由N个单词组成的集合，考虑单词的先后顺序，且不要求单词阅读全文

posted @ 2020-05-14 22:16 limingqi 阅读(5026) 评论(0) 推荐(0)

凸优化--单纯形方法

摘要：一定注意凸优化成立的条件。凸优化问题经过化简是凸优化就可以。线性规划问题的基本可行解对应可行域的顶点。最优解一定在可行域的顶点上。单纯性法求解过程：阅读全文

posted @ 2020-04-19 18:53 limingqi 阅读(609) 评论(0) 推荐(0)

迁移学习

摘要：常见的迁移学习方法分类：基于实例的迁移：通过权重重用源域和目标域的样例进行迁移。基于特征的迁移：将源域和目标域的特征变换到相同的空间。基于模型的迁移：将源域和目标域的参数共享模型。基于关系的迁移：利用源域中逻辑网络关系进行迁移。同构迁移学习是特征相同或者特征维度相同，异构迁移学习是特征不同阅读全文

posted @ 2020-04-15 21:09 limingqi 阅读(800) 评论(0) 推荐(0)

温馨提示--如何成为一名优秀的机器学习工程师

摘要：人工智能的浪潮不断推进，相信很多读者和我一样加入了机器学习的队伍，我的工作内容很全面：从数据收集、数据处理、建模、实施服务，业务范围涉及你能想到的每一个产业。在这个岗位上呆久了，发现很多事情做起来都是有规律可循的，总结了一名优秀的机器学习工程师需要注意的11个方面，希望读者在阅读后，能对机器学习的从阅读全文

posted @ 2020-04-15 09:45 limingqi 阅读(235) 评论(0) 推荐(0)

Word2Vec

摘要： Word2Vec是词的一种表示，将词以固定的维数的向量表示出来。其优点：基于词袋模型的独热编码方式在判定同义词和相似句子的时候效果不是很好，而Word2Vec充分利用上下文信息，对上下文进行训练，每个向量不在是只有一个位置为1，其余位置为0 的稀疏向量。而是稠密的固定维度的向量。实现方式主要有一下两阅读全文

posted @ 2020-04-14 19:34 limingqi 阅读(501) 评论(0) 推荐(0)

Seq2Seq

摘要： rnn结构根据输出和输入序列不同数量rnn可以有多种不同的结构，不同结构自然就有不同的引用场合。 one to one 结构，仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出，此处并未体现序列的特征，例如图像分类场景。one to many 结构，给一个输入得到一系列输出，这种结构可用于生产图片描述的场景。ma 阅读全文

posted @ 2020-04-09 21:10 limingqi 阅读(542) 评论(0) 推荐(0)

机器学习角度重新认识矩阵

摘要：我们一直对矩阵的认识都只是停留在书本上，从来没和实际结合起来，也没有从应用和实践的角度理解数学的本质，数学的本质就是解决问题，更简单直接的解决问题。上图为简单的矩阵计算的题，通过以下两种方式理解矩阵：通过行视图可以理解为凸优化问题中的超平面，这个问题在运筹学中比较常见，可以看做优化问题寻找交集。阅读全文

posted @ 2020-04-08 16:38 limingqi 阅读(841) 评论(0) 推荐(0)