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摘要:面试八轮,终进谷歌!大家好,我是对白。 今天给大家分享一位海外程序媛面试谷歌到接收offer的全过程,她一共经历了八轮面试,最终收获了心仪的offer,也侧面反映出在海外想进谷歌难度还是比较大的,以下为原文。 这篇文章来详细地记录下我面试谷歌到offer的详细过程。 1\. 面试机会 去年10月底,我在领英上收到了谷歌 阅读全文
posted @ 2022-04-30 22:00 对白的算法屋 阅读(1048) 评论(0) 推荐(0)
摘要:我组5篇论文被NAACL2022录用大家好,我是对白。 最近**NAACL-HLT 2022**录用结果出炉,我组**5篇论文**被录用,其中主会论文4篇,Findings论文1篇。以下为论文列表及介绍: 1 **Fuse It More Deeply! A Variational Transformer with Layer-Wis 阅读全文
posted @ 2022-04-22 19:08 对白的算法屋 阅读(316) 评论(0) 推荐(0)
摘要:有个大神级女朋友是什么体验大家好,我是对白。 今天妇女节,我们不谈技术,而是聊一聊程序媛这个话题。 工作这些年,我发现女程序员比我想象中的要多很多,至少算法岗,我看过的女程序员就不在少数。 网上流传着这么一个段子: 但其实,我认识的很多女程序员都挺厉害的,她们不仅是AI圈里的大佬,人还优秀而漂亮。 下面,给大家分享几个,「真 阅读全文
posted @ 2022-03-09 08:40 对白的算法屋 阅读(147) 评论(0) 推荐(0)
摘要:近日,ACL 2022录用结果出炉,我组18篇论文被ACL 2022录用,其中主会论文13篇,Findings论文5篇。以下为论文列表及介绍: 一 ACL 2022主会 Packed Levitated Marker for Entity and Relation Extraction 作者:叶德铭 阅读全文
posted @ 2022-02-26 22:58 对白的算法屋 阅读(948) 评论(0) 推荐(0)
摘要:大家好,我是对白。 阿里 P8 程序员年薪百万已经是公开的秘密了,有人关心他们年薪百万,而我更加关注阿里这些 P8、P9 程序员的成长故事,在聊这些大牛的故事之前,跟大家稍微简单聊下阿里技术人等级制度。 P5:校招生为主 P6:独立的执行者,独立完成自己的工作 P7:行业的顾问,能对行业发展做出一定 阅读全文
posted @ 2022-02-22 19:40 对白的算法屋 阅读(2025) 评论(0) 推荐(0)
摘要:年薪90万的阿里p7和副处级干部选哪个?大家好,我是对白。 今天在知乎上看到了一个非常有意思的话题:年薪90万的阿里p7和副处级干部选哪个? 一位博士同学拿到了两个比较心动的offer,一个是阿里P7,另一个是成都高新区副处级待遇,相信当很多人遇到时也不知道该如何选择,在这里贴一个我比较认同的回答,希望能帮助到后来会面临同样选择的朋友们。 阅读全文
posted @ 2022-02-12 21:36 对白的算法屋 阅读(56) 评论(0) 推荐(0)
摘要:对比学习(Contrastive Learning)在CV与NLP领域中的研究进展本文首发于微信公众号「对白的算法屋」 作者:对白 对比学习方法(CV) 对比学习要做什么? 有监督训练的典型问题,就是标注数据是有限的。 目前NLP领域的经验,自监督预训练使用的数据量越大,模型越复杂,那么模型能够吸收的知识越多,对下游任务效果来说越好。这可能是自从Bert出现以来,一再被反复证明。 阅读全文
posted @ 2021-09-07 15:16 对白的算法屋 阅读(1025) 评论(0) 推荐(0)
摘要:通俗易懂讲解Word2vec的本质本文首发于微信公众号「对白的算法屋」 作者:对白 一、Word2vec CBOW(Continuous Bag-of-Words):每个词的含义都由相邻词决定。 Skip-gram:依据分布的相似性,一个词的含义可以通过上下文获得。 注:Skip-gram 是预测一个词的上下文,而 CBOW 是用上 阅读全文
posted @ 2021-09-07 15:05 对白的算法屋 阅读(532) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Tensorflow之TFRecord的原理和使用心得本文首发于微信公众号「对白的算法屋」 大家好,我是对白。 目前,越来越多的互联网公司内部都有自己的一套框架去训练模型,而模型训练时需要的数据则都保存在分布式文件系统(HDFS)上。Hive作为构建在HDFS上的一个数据仓库,它本质上可以看作是一个翻译器,可以将HiveSQL语句翻译成MapReduc 阅读全文
posted @ 2021-09-07 14:45 对白的算法屋 阅读(844) 评论(0) 推荐(0)

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