今年NLP 領(lǐng)域出現(xiàn)了一個(gè)比較火的模型叫SimCSE[https://arxiv.org/abs/2104.08821],文章的全稱(chēng)是Simple Contrastive L...
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SimCSE簡(jiǎn)介以及核心代碼詳解——無(wú)監(jiān)督文本向量抽取 -
prompt-based learning 文本分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)大約一年未動(dòng)筆寫(xiě)學(xué)習(xí)筆記了，但這一年NLP學(xué)術(shù)領(lǐng)域可謂是飛速發(fā)展。其中最火的兩個(gè)概念就是contrastive Learning(對(duì)比學(xué)習(xí)，simcse[https://ar...
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運(yùn)用GrabCut輕松玩轉(zhuǎn)摳圖（python實(shí)現(xiàn)）冒泡~好像是很久沒(méi)有寫(xiě)...在實(shí)驗(yàn)室一周多了...在不斷地安裝環(huán)境和庫(kù)，其他沒(méi)有太大的進(jìn)展，今天在做顯著性圖片的提取中，發(fā)現(xiàn)了grabcut的函數(shù)可以用來(lái)?yè)笀D，做個(gè)小筆記。 ...
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兩年菜鳥(niǎo)算法工程師的階段性總結(jié)不知不覺(jué)，筆者已經(jīng)做了在算法工程師這個(gè)熱門(mén)的崗位已經(jīng)兩年了。筆者本身學(xué)習(xí)的化工專(zhuān)業(yè)。當(dāng)年畢業(yè)不知道是因?yàn)榇蛐牡谉釔?ài)算法，還是因?yàn)閳D這個(gè)崗位所能帶來(lái)的錢(qián)財(cái)，總之，在花了兩年的時(shí)...
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調(diào)參神器貝葉斯優(yōu)化（bayesian-optimization）實(shí)戰(zhàn)篇今天筆者來(lái)介紹一下和調(diào)參有關(guān)的一些事情，作為算法工程師，調(diào)參是不可避免的一個(gè)工作。在坊間算法工程師有時(shí)候也被稱(chēng)為：調(diào)參俠。但是一個(gè)合格的算法工程師，調(diào)參這部分工作不能花費(fèi)太多...
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無(wú)監(jiān)督語(yǔ)義相似度匹配之Bert抽取文本特征實(shí)戰(zhàn)
今天記一次采用bert抽取句子向量的實(shí)戰(zhàn)過(guò)程，主要是想感受一下bert抽取出來(lái)的句子特征向量是否真的具有不錯(cuò)的語(yǔ)義表達(dá)。 在此之前，我們來(lái)回顧一下，如果我們想拿到一個(gè)句子的特...
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記一次CTR預(yù)估實(shí)戰(zhàn)——深度學(xué)習(xí)模型（deepfm）VS梯度提升模型（catboost）記錄一次CTR比賽的實(shí)戰(zhàn)，同時(shí)分享一下我CTR預(yù)估實(shí)戰(zhàn)的過(guò)程。實(shí)戰(zhàn)之前我先去調(diào)研了一下CTR這個(gè)任務(wù)的特點(diǎn)： 毫無(wú)疑問(wèn)這個(gè)任務(wù)的是個(gè)二分類(lèi)任務(wù)，預(yù)測(cè)點(diǎn)擊與否。 CTR 預(yù)估的...
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keras 模型部署——TensorFlow Serving/Docker今天筆者想記錄一下深度學(xué)習(xí)模型的部署，不知道大家研究過(guò)沒(méi)有，tensorflow模型有三種保存方式： 訓(xùn)練時(shí)我們會(huì)一般會(huì)將模型保存成：checkpoint文件 為了方便pyt...