作為人工智慧的一大關鍵，NLP（自然語言處理）技術正越來越多進入實際應用場景。尤其在法律、金融、教育等文字密集的領域，利用NLP技術處理和挖掘文字的需求越來越明顯。 今年5月，在最高人民法院資

玩頭條號的朋友都知道過原創很不容易，不管是過今日頭條原創視訊還是圖文原創都一樣，沒有正確的方法去操作是很難過原創的。 對於一些剛接觸自媒體行業的新人 來說更是難上加難，當然我們要做好一個自媒體平臺，想要過原創

NLP是指一組技術，涉及統計方法的應用，無論是否有語言學的見解，都是為了解決現實世界的任務而理解文字。對文字的這種“理解”主要是通過將文字轉換為可用的計算而得到的 表示 ，是離散的或連續的組合結構，如向量或張

自然語言處理 （NLP）( Natural language processing)和 計算語言學*（CL computational linguistics）是人類語言計算研究的兩個領域。NLP旨在開發解決

前言 對於神經網路，我們更多談的是其 精度 怎麼樣，有百分之零點幾的提升。但是如果談到速度的話，深度學習神經網路相比於傳統的演算法來說，速度恐怕沒有那麼快了。 那麼我們什麼時候需要提升速度呢？假如有

尋覓網際網路，少有機器學習通俗易懂之演算法講解、案例等，專案立於這一問題之上，整理一份基本演算法講解+案例於文件，供大家學習之。通俗易懂之文章亦不可以面概全，但凡有不正確或爭議之處，望告知，自當不吝賜教！

自然语言处理(NLP Natural Language Processing) 实际上是机器学习和软件工程应用于文本和语言问题。 应用场景 能够完美解决的问题： 垃圾邮件检测：

工程中常常需要尋找一些特定集合內的 $\boldsymbol x$ 值，使得二次型 $Q(\boldsymbol x)$ 取得最大值或最小值。具有代表性的是，這類問題可化為 $\boldsymbol x$ 在一

今天要給大家推薦一個知識的「聯結器」——優讀。 這是一款集收藏自動打標籤，待讀過期自動刪除，文章劃線筆記，圖書拍照識別筆記於一體的知識集中管理工具，更厲害的是結合了時下最熱門的人工智慧演算法輔助使

一個對稱 矩陣是一個滿足 $A^\mathsf{T} = A$ 的矩陣 $A$，這種矩陣是方陣，其主對角線元素是任意的，但其他元素在主對角線的兩邊成對出現。 定理 1如果 $A$ 是對稱矩陣

編者按：本文來自微信公眾號 “刺蝟公社”（ID：ciweigongshe） ，作者 駱北。36氪經授權轉載。 2018這一年，我們經歷了太多，抹著眼淚看名人逝去、成為全名製作人後跪拜轉發楊超越、議論山東

摘要 Jenkins作為最為流行的持續整合工具,在結合使用容器技術, Kubernetes 叢集的基礎上, 該如何發揮出新的能力, 在應用微服務化的基礎上, 提供更好的CI方式, 值得我們每一個開發人員去持

當今互聯的世界中會產生大量的文字資料。該文字資訊包括對事物的描述。比如人們在亞馬遜評論產品，或者通過部落格撰寫想法。自然語言處理(NLP Natural Language Process

NLP裡最常用、最傳統的深度學習模型就是 迴圈神經網路 RNN （Recurrent Neural Network）。這個模型的命名已經說明了資料處理方法，是按順序按步驟讀取的。與人類理解文字的道理差不多，看

今天有學員問了一下炳琦學長，我的標題當中出現了敏感詞彙，被平臺下架了，我該怎麼辦？在這裡炳琦學長告訴大家該如何處理。 【文】劉炳琦 有的學員在標題中出現了很多負能量的詞語，比如‘一天到晚活著沒有意義