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【新闻Android源码】【新闻直播源码】【html漫画源码】lda 源码分析

时间:2024-12-25 01:17:45 来源:模板网站 源码

1.bert和lda区别
2.数据挖掘主要涉及到哪些方面的码分知识?
3.大数据就业方向是什么 工资高不高
4.深度语义匹配模型DSSM及其变体CNN-DSSM, LSTM-DSSM
5.计算机视觉算法有哪些?CV算法

lda 源码分析

bert和lda区别

IDAPro是反汇编工具,bert是双向Transformer的Encoder。

       BERT的实现主要是围绕工程化的项目来进行的。bert模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

       ä½œä¸ºåæ±‡ç¼–程序的IDAPro能够创建其执行映射,以符号表示(汇编语言)显示处理器实际执行的二进制指令。IDAPro可以从机器可执行代码生成汇编语言源代码,并使这些复杂的代码更具人类可读性(这个可读具有相对性)。

数据挖掘主要涉及到哪些方面的知识?

       1. 工程能力

       ( 1 )编程基础:需要掌握一大一小两门语言,大的码分指 C++ 或者 Java ,小的码分指Python 或者 shell 脚本;需要掌握基本的数据库语言;

       建议:MySQL + python + C++ ;语言只是一种工具,看看语法就好;

       推荐书籍:《C++ primer plus 》

       ( 2 )开发平台: Linux ;

       建议:掌握常见的码分命令,掌握 Linux 下的码分源码编译原理;

       推荐书籍:《Linux 私房菜》

       ( 3 )数据结构与算法分析基础:掌握常见的数据结构以及操作(线性表,队,码分新闻Android源码列,码分字符串,码分树,码分图等),码分掌握常见的码分计算机算法(排序算法,查找算法,码分动态规划,码分递归等);

       建议:多敲代码,码分多刷题;

       推荐书籍:《大话数据结构》《剑指 offer 》

       ( 4 )海量数据处理平台: Hadoop ( mr 计算模型,码分java 开发)或者 Spark ( rdd 计算模型, scala开发),重点推荐后者;

       建议:主要是会使用,有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的;

       推荐书籍:《大数据 spark 企业级实战》

       2. 算法能力

       ( 1 )数学基础:概率论,数理统计,线性代数,随机过程,最优化理论

       建议:这些是必须要了解的,即使没法做到基础扎实,起码也要掌握每门学科的理论体系,涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解;

       ( 2 )机器学习 / 深度学习:掌握 常见的机器学习模型(线性回归,逻辑回归, SVM ,新闻直播源码感知机;决策树,随机森林, GBDT , XGBoost ;贝叶斯, KNN , K-means , EM 等);掌握常见的机器学习理论(过拟合问题,交叉验证问题,模型选择问题,模型融合问题等);掌握常见的深度学习模型( CNN ,RNN 等);

       建议:这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景;

       推荐书籍:《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》

       ( 3 )自然语言处理:掌握常见的方法( tf-idf , word2vec ,LDA );

       3. 业务经验

       ( 1 )了解推荐以及计算广告相关知识;

       推荐书籍:《推荐系统实践》《计算广告》

       ( 2 )通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景,常见的比赛有 Kaggle ,阿里天池, datacastle 等。

大数据就业方向是什么 工资高不高

       大数据专业毕业后学生就业三大方向:大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才、大数据分析类人才、数据分析师等。数据分析平均工资:月薪k。

大数据专业毕业后就业方向是怎样的

       一、大数据开发工程师

       大数据开发平均工资:月薪k

       大数据开发工程师主要是负责搭建整个技术框架,负责后台运行程序的整体设计。如同构建一栋大楼的整体框架一样。重要程度不言而喻。

       职位描述:

       1、html漫画源码构建分布式大数据服务平台,参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询,大数据系统运维等系统;

       2、服务各种业务需求,服务日益增长的业务和数据量;

       3、深入源码内核改进优化开源项目,解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题,参与到开源社区建设和代码贡献。

       二、Hadoop开发工程师

       hadoop平均工资:月薪k

       负责大数据系统研发工作,包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题,还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。

       职位描述:

       1.参与优化改进大型集团数据平台基础服务,参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化,日处理量超过PB级别的数据处理平台改进,多维实时查询分析系统的构建优化;

       2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化(包括常见的LR、GBDT、硬件虚拟源码FM、LDA、Word2Vec及DNN等);

       3.深入源码改进各种开源大数据项目(包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等)。

大数据专业就业前景怎么样

       未来大数据领域的就业前景还是不错的,大数据的发展不仅会促进大数据领域自身的就业,也会促进与大数据相关领域的就业,比如物联网、云计算、人工智能等领域,这些领域也会受益于大数据的发展制度,从这个角度来看,大数据正在推动整个IT行业的发展。

       大数据的就业前景十分广阔,从国防领域、互联网创业公司到金融机构,从零售金融到互联网电商,从医疗制造到交通检测,都需要大数据项目取做创新驱动。

深度语义匹配模型DSSM及其变体CNN-DSSM, LSTM-DSSM

       在研究推荐和排序算法的过程中,DSSM(深度结构语义模型)是不可或缺的一部分。本文将详细介绍DSSM及其变体CNN-DSSM和LSTM-DSSM。

       论文链接:microsoft.com/en-us/res...

       源码:github.com/baharefatemi...

       简介

       现代搜索引擎在检索文章时,通常将文章中的关键字与query中的内容进行比较。然而,linuxdate命令源码这种做法存在一个问题,即文字具有多义性,同样的含义可以用多种表达方式进行表达。因此,我们需要对query和document进行语义上的相似度匹配。

       通常,我们会使用隐语义模型LSA、LDA来衡量Query和Document之间的相似性。然而,由于LSA、LDA是无监督学习的模型,这些模型的效果并不符合预期。基于隐语义模型,有两种扩展:第一种是使用BLTM结合DPM来拟合query和document之间的关系,另一种方法是采用深度模型对query和document进行自编码,但这两种方法都是无监督的方法。

       本文针对搜索场景,提出了一系列深度网络语义模型(Deep Structured Semantic Models),模型的核心思想是:首先将query和document映射到同一个低维语义空间,然后通过cosine来计算query和document之间的距离。与之前的无监督学习模型不同,DSSM使用document的点击量进行训练,因此DSSM的效果要优于其他无监督模型。

       接下来,我们来看看DSSM是如何对query和document进行处理的。

       DSSM的结构采用DNN结构,将输入的query和document转换到低维的语义空间,然后计算他们的cosine相似度。

       语义特征计算部分,首先使用DNN网络将query和document从高维的空间转换到低维的空间。对输入的query和document假设他们是x,经过转换的向量为y,[公式]表示隐藏层,[公式]分别表示隐藏层的参数和偏置。

       最后一层采用tanh函数作为激活函数。最后将query和document映射到低维向量之后,我们采用cosine计算他们的相似度。

       为了解决query和document在第一层维度非常大的问题,本文提出了word hashing的方法,来对文本进行降维。做法就是使用n-gram来表示一个词语,例如good,我们把它拆分成trigram:go goo ood od。

       为了训练DSSM,我们需要得到query和他们对应的点击的document。作者假设如果用户点击了某个document,那么这个query和document就是相关的。因此,作者认为DSSM的目标是最大化给定query所对应的document的条件似然函数。条件似然函数的计算方式为:[公式]。其中,[公式]是平滑参数,D是针对query的所有可能相关的document集合,[公式]表示和query有关的且用户点击的document。

       有了以上的介绍,我们所要最大化的条件似然函数就是[公式]。因此,loss函数就是:[公式]。文中作者采用梯度下降法来最大化loss函数。

       作者收集了现实生活中用户搜索的日志作为实验的数据集,这份数据包含条用户query,平均每条query包含条url。每一个(query, document)的相关性分为5档,分别是0~4分,得分是人工评价的。模型的排序效果通过NDCG来衡量,这是推荐系统常见的评价指标,具体就是评价推荐给用户的内容是否是用户感兴趣的,而用户的阅读习惯一般是从上到下,所以我们希望将最相关的内容排在前面,然后以此类推。

       实验效果如下,其中:首先我们可以看出DSSM的效果优于其他模型,并且L-WH DNN的效果是最好的。

       DSSM是搜索里非常经典的一个算法,在工业界也广泛被使用。而且,根据应用场景的不同,对特征处理也会有一些区别。例如,在推荐召回模块的应用中,我们的输入可能就不再是query和doc的word embedding,而是用户和推荐的物品(例如**,商品)的特征。

       本文依然是由DSSM的作者提出,在语义特征计算部分采用CNN网络,网络结构如上图所示。在词向量的表达上依然采用了word hash(不知道为啥作者对word hash这么执着)。

       不过,trigram表示不能忽略了文本的上下文信息,因此作者在word trigram的基础上增加了letter trigram。在一定的窗口大小内,对该窗口内的word进行拼接就是letter trigram,例如I have an apple,可以被拼接为 # I have, I have an, ... 以此类推。

       然后以上表示经过卷积层,max-pooling,和全连接之后得到query和doc的低维向量。最后计算相似度的时候还是cosine距离。

       本文针对CNN-DSSM无法捕捉长文本的上下文信息的缺点,引入了LSTM。同时在LSTM的cell中加入了peehole,LSTM的cell结构如上图所示。

       与传统的LSTM不同,作者在遗忘门、输入门、输出门中都考虑了[公式],总体来说考虑的信息更丰富。

计算机视觉算法有哪些?CV算法

       计算机视觉是深度学习领域内备受关注的分支,它汇聚了计算机科学、数学、工程、物理学以及心理学等多个学科的知识。关于计算机视觉算法有哪些,业内专家给出了以下解答。

       早期算法包括:

       子空间(线性降维)

       PCA(主成分分析):旨在最大限度地保留原始数据的主要信息,同时降低冗余信息;

       LDA(线性判别分析):通过增大类间差距、减小类内差距来实现分类;

       非线性降维:流形学习、加入核函数等方法。

       ICA(独立成分分析):相较于PCA,ICA在处理光照、人脸表情、姿态等方面具有更好的效果,但其泛化能力有限。

       HMM(隐马尔可夫):相比其他算法,HMM在处理光照变化、表情和姿态变化等方面更加鲁棒。

       后期算法:通过loss函数优化模型结构,从而得到具有区分度的特征。

       常用算法总结:

       计算机视觉相关算法的源代码;

       计算机视觉常用算法博客。

       特征提取算法(寻找关键点):

       (1) SIFT(尺度不变特征变换):具有尺度不变性,能够在图像中检测到关键点;

       (2) SURF(加速稳健特征,SIFT加速版):通过构建Hessian矩阵,判断当前点是否为邻近区域中更亮或更暗的点,从而确定关键点位置;

       优:特征稳定;

       缺:对于边缘光滑的目标提取能力较弱。

       (3) ORB:结合Fast与Brief算法,为Fast特征点增加方向性,实现旋转不变性,并提出金字塔方法解决尺度不变性问题;

       ORB算法速度是SIFT的倍,是SURF的倍。

       经观察,ORB算法在特征点标记时数量较少,如图所示。

       SIFT、SURF、ORB实现;

       (4) FAST角点检测:主要考虑像素点附近的圆形窗口上的个像素,通过比较像素强度,判断是否为角点;

       非极大值抑制:在存在多个关键点时,删除角响应度较小的特征点。

       (5) HOG(方向梯度直方图);

       (6) LBP(局部二值特征):论述了高维特征与验证性能的正相关关系,即人脸维度越高,验证的准确度就越高。

       (7) Haar:

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