5月14投递,5月16安排面试,5月23一面 1.自我介绍 2.挑一个熟悉的项目介绍项目,项目细节深挖 3.项目里面数据量是不均匀样本,对于不均匀样本的处理方法除了上采样和下采样还有哪些 4.集成学习你知道有哪些?介绍一下随机森林的过程和原理 5.对于文本分类问题,经常使用交叉熵损失函数,交叉熵对噪声是否敏感,如何解决这个问题 6.在TensorFlow的tensor里面有自带的函数softmax
问题内容: 我正在做一个项目,该项目包括一个网站,该网站连接到NCBI(国家生物技术信息中心)并在其中搜索文章。问题是我必须对所有结果进行一些文本挖掘。我正在使用JAVA语言进行文本挖掘,并使用ICEFACES与AJAX进行网站开发。我拥有什么:搜索返回的文章列表。每篇文章都有一个ID和一个摘要。这个想法是从每个抽象文本中获取关键字。然后比较所有摘要中的所有关键字,找到重复次数最多的关键字。因此,
本文向大家介绍浅谈Python NLP入门教程,包括了浅谈Python NLP入门教程的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 正文 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里
一面 unordered_map,哈希表结构,扩容,线程安全吗,怎么解决 ptmalloc和tcmalloc,内存池 malloc和new 线程池 阻塞队列 条件变量 CAS 实习,项目 算法题:合并区间 LC 56#得物##秋招##面经##C++#
面试时间大概15分钟,上来就是自我介绍。然后根据自我介绍问项目,问了项目中1D-CNN怎么判断所提取的特征的有效性。然后问了会不会信号处理,面试官是泵送子公司的,最后反问就结束了。 希望好运。
8.8 一面 英文自我介绍 项目介绍 单阶段目标检测和双阶段目标检测的区别 数据增强方法 Python如何实现二维数组 Python中的魔法方法 __new__()和__init__()的区别 装饰器和迭代器的区别 Python中的with语句 贪心算法和动态规划的区别 C++中main函数的参数的意义 C++的内联函数 Pytorch实现卷积 优先级队列的实现 mAP的计算原理 8.11 测评
NLP Architect 是一个开源的 Python 库,用于探索最先进的深度学习拓扑结构和技术,以优化自然语言处理和自然语言理解神经网络。NLP Architect 的设计是为了灵活地添加新的模型、神经网络组件、数据处理方法,并方便训练和运行模型。 特点 新颖的 NLU 模型展示了新颖的拓扑结构和技术 优化的 NLP/NLU 模型,展示了神经 NLP/NLU 模型的不同优化算法 面向模型的设计
nlp-lang 文档地址:http://www.nlpcn.org/docs/7 部分演示:http://www.nlpcn.org/demo MAVEN <dependencies> <dependency> <groupId>org.nlpcn</groupId> <artifactId>nlp-lang</artifactId> <versi
A Hands-on Introduction to Natural Language Processing (NLP) About this course This course was created by Prof. Mohammad Ghassemi in Fall of 2020 as part of the CSE 842 class at Michigan State Univers
Tracking Progress in Natural Language Processing Table of contents English Automatic speech recognition CCG Common sense Constituency parsing Coreference resolution Data-to-Text Generation Dependency
项目介绍 此项目是机器学习、NLP面试中常考到的知识点和代码实现,也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。 既然是以面试为主要目的,亦不可以篇概全,请谅解,有问题可提出。 此项目以各个模块为切入点,让大家有一个清晰的知识体系。 此项目亦可拿来常读、常记以及面试时复习之用。 每一章里的问题都是面试时有可能问到的知识点,如有遗漏可联系我进行补充,结尾处都有算法的实战代码案例。 思维导图,请关注 AI
awesome-nlp A curated list of resources dedicated to Natural Language Processing Read this in English, Traditional Chinese Please read the contribution guidelines before contributing. Please add your
nlp-tutorial nlp-tutorial is a tutorial for who is studying NLP(Natural Language Processing) using Pytorch. Most of the models in NLP were implemented with less than 100 lines of code.(except comments
主要内容:爬山算法的特点,爬山的国家空间图,状态的不同区域,爬山类型算法:,爬山算法存在的问题爬山(Hill Climbing)算法是一种局部搜索算法,它在增加高度/值的方向上连续移动,以找到山峰或最佳解决问题的方法。它在达到峰值时终止,其中没有邻居具有更高的值。 爬山算法是一种用于优化数学问题的技术。其中一个广泛讨论的爬山算法的例子是旅行商问题,其中我们需要最小化推销员的行进距离。 它也称为贪婪的本地搜索,因为它只关注其良好的直接邻居状态而不是超越它。爬山算法的节点有两个组成部分,即状态
主要内容:解决问题的代理,搜索算法术语,搜索算法的属性,搜索算法的类型搜索算法是人工智能最重要的领域之一。本主题将解释有关AI中搜索算法的所有信息。 解决问题的代理 在人工智能中,搜索技术是普遍的问题解决方法。AI中的合理代理或问题解决代理主要使用这些搜索策略或算法来解决特定问题并提供最佳结果。解决问题的代理是基于目标的代理并使用原子表示。在本主题中,我们将学习各种解决问题的搜索算法。 搜索算法术语 搜索:搜索是一个一步一步的过程,用于解决给定搜索空间中的搜索问题。