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