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Data Science Archive CHANNEL DESCRIPTION

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小熊猫的个人工具收纳箱，还包括一些零碎的笔记，大概会有这些：

* 有趣/有价值/SOTA的会议论文和代码分享
* 自然语言处理，计算机视觉，语音信号领域进展
* Kaggle 和其他算法竞赛经验
* 反作弊，搜索和个性化推荐算法产品的工程化
* 统计学习，矩阵计算，贝叶斯相关的工具
* 可视化、算法服务相关的存储、并行和分布式计算工具

希望我收集的信息也可以帮到你，如果有其他建议，或者寻找工作机会，都可以给我发邮件： [email protected]

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Data Science Archive MOST VIEWED POST

Data Science Archive CHANNEL PREVIEW

@DataScienceArchive : 最近在上线前彻查API，不少收获来自内部也是开放的指南。https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md

@DataScienceArchive : 意外发现一篇特别好的频率派和贝叶斯派的博文：http://jakevdp.github.io/blog/2014/03/11/frequentism-and-bayesianism-a-practical-intro/

@DataScienceArchive : 最近针对时间序列拆解重新理解的时候发现对 additive model 理解仍然有一些偏差。发现通用解法中用b-样条基函数的有点绕，终于在看了pyGAM这个包的源码和文档中完全搞懂，不过平滑约束的程度很难有点难顶就是了。https://github.com/dswah/pyGAM

@DataScienceArchive : 最近重新开始接触时间序列，找到一个蛮不错的基础教材，准备开始恶补。http://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/course/atsa/atsanotes/html/_atsanotes/index.html

@DataScienceArchive : 本来以为是个水货，结果刚点进去就发现了Pharebank 这个好东西，强烈推荐给有协作需求的在读 PhD。https://www.annaclemens.com/blog/16-free-tools-scientists-write-better-more-productively

@DataScienceArchive : 关于 Tabular dataset 中 GBM 的一些意见，虽说是目前为止（或者未来的一段时间）应该还将继续是 STOA，但是或多或少会有一些用浅层 NN 融合的方案来继续提升性能，比较重要的一份参考是两年前的 https://www.kaggle.com/c/porto-seguro-safe-driver-prediction/discussion/44629 来源一条CPMP 的推文以及讨论：https://twitter.com/JFPuget/status/1233379034425384960

@DataScienceArchive : CUDA 层面重新实现的几种 RNN，自带Zoneout 和DropConnect，试用了一下 Py 和 C++的 API，确实是快非常多，API 可设定的参数还不是太多。https://github.com/lmnt-com/haste

@DataScienceArchive : 来自 Huggingface 的 tokenizer，Rust 实现，确实速度惊人。https://github.com/huggingface/tokenizers

@DataScienceArchive : HuggingFace Transformers 包加了几组中文的 pre-trained models，包括 BERT-wwm, RoBERTa-wwm, XLNet，来自哈工大和讯飞。https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm/blob/master/README_EN.md

@DataScienceArchive : 2019 ACL Salesforce Research 上常识阅读理解paper 的 code 更新，依赖 huggingface 的 transformers，看过 demo 还是非常不错的。https://github.com/salesforce/cos-e