摘要：
去年底入手一台联想Y7000P,配置了Nvidia GeForce GTX 1660 Ti GPU，GPU内存6G，但是因为有GPU服务器，所以一直没有在这台笔记本上跑过模型，如今经过一番折腾，终于在此笔记本上搭建好了环境，并成功使用GPU训练了一些模型，本篇记录了环境搭建的过程。 注意： 1、CU 阅读全文
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前段时间参加了IAS2019(互联网架构峰会)，本次峰会以中台为主题，所以又称中台战略大会，据说是全国首届关于中台战略的会议，会议上有许多优秀的企业架构师带来了他们各自在实践中台过程中的心得。本文就笔者对自己参与的会场的情况做一些分享，同时也写写自己参会以及查阅相关资料后关于中台这一概念的理解和体会 阅读全文
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一、什么是OAuth？ OAuth是一个授权规范，可以使A应用在受限的情况下访问B应用中用户的资源(前提是经过了该用户的授权，而A应用并不需要也无法知道用户在B应用中的账号和密码)，资源通常以REST API的方式暴露。 二、什么是OAuth2.0? 有2.0自然有1.0，相比1.0，2.0有如下不 阅读全文
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CART算法 原理 CART全称为Classification and Regression Tree。 回归树 相比ID3，CART遍历所有的特征和特征值，然后使用二元切分法划分数据子集，也就是每个节点都只会分裂2个分支。接着计算数据子集的总方差来度量数据子集的混乱程度，总方差越小数据子集越纯，最 阅读全文
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决策树是一个树形结构，类似下面这样： 上图除了根节点外，有三个叶子节点和一个非叶子节点。 在解决分类问题的决策树中，叶子节点就表示所有的分类，比如这里的分类就有3种：无聊时阅读的邮件、需及时处理的邮件、无需阅读的邮件。 使用决策树来分类某个样本数据，就是利用根节点选取的特征，将当前输入样本划分到根节 阅读全文
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信息熵为什么要定义成-Σp*log(p)？ 在解释信息熵之前，需要先来说说什么是信息量。 信息量是对信息的度量，单位一般用bit。 信息论之父克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon )对信息量的定义如下： 在解释这个公式之前，先看看下面的例子。 比如一个黑箱里有2个苹果， 阅读全文
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本文是用机器学习打造聊天机器人系列的最后一篇啦，请耐心看完吧。 本系列文章展示了一个聊天机器人的打造过程，现阶段更高级的聊天机器人会加入更多语料，更多意图模式，用更好的算法，以及其他更多的小技巧，比如： 我们可以结合上一个系列《手把手教你做命名实体识别》中介绍的bert模型，来代替这里的词向量模型， 阅读全文
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本文是用机器学习打造聊天机器人系列的第六篇，主要介绍代码中用到的相关算法的原理。了解算法原理，可以让我们知道程序背后都做了些什么，为什么有时候会出现错误以及什么场景下选择哪种算法会更合适。 word2vec 我们使用的词向量模型就是基于word2vec训练的，word2vec 是 Google 在 阅读全文
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本文是用机器学习打造聊天机器人系列的第五篇，在特性介绍中提到过，我们采用非侵入式设计，通过几个简单的 API 就可以接入聊天机器人到其他项目中，下面来看看具体步骤。 接入步骤 提供符合要求的领域问答语料的 txt 文件，按照意图类型划 分成不同的txt文件，替换本引擎自带的txt语料文件，txt语料 阅读全文
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本文是用机器学习打造聊天机器人系列的第四篇，将先对主要模块的代码进行展示和解读，末尾会给出完整代码的地址。建议先看主要模块的代码解读，有助于理解核心代码的思路，然后浏览完整项目代码的README文档，将项目跑起来体验以下，再针对性的根据接口去阅读各模块代码的实现。 主要模块代码 构造特征向量 特征向 阅读全文