Tue Jun 18
上一篇文章中介绍了配送这个事情,以及
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Tue Jun 11
今天突然想写一些比较虚的东西。想结合人类的决策因素来讲讲我对人工智能的理解。人来“决策”每个人在生活中要面临各种各样的决策/判定,那么一个问题是我比较好奇的, 我们平时决策的时候究竟有哪些因素影响我们,能让我们在漫漫人生长河中能做出来相对正确的决策到底是因为什么呢? 如果能搞清楚,是不是就能推导出模型学习的过程到底在做什么呢?这个就是今天咱们要聊的核心话题。如果让你来给出一个事情的观点,你觉得需要
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Fri Feb 3
今天突然思考一个问题,工作中我们面对各式各样的事情,然后工作的几年时间里也完成了很多事情,那么回头去看这些事情我们究竟做的怎么样呢? 就像算法的工作,经常听到同学们讲目前的现状和未来的规划,然后也能发现目前的问题,那如何看待这个问题是否做的好呢? 接下来想把自己的一点感悟记录下来。做出来所谓的做出来就是我们面对一个事情的最初反应, 交给你一个任务你怎么尽快的做出来一个版本交差,然后心安理得的领到月
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Sat Jan 28
终于有时间思考更加宏观的东西啦, 你说面对的系统或者问题有几类? 你是否都是指望把所有的数据train到一个模型里,然后收工回家? 接下来尝试总结一些系统的类型,纯手工制作。观察型系统这类任务是非常普遍的,最简单的进销存类的预测任务。 通过观察销量的变化,从而准备充足的货量,既不让产品过剩也不让产品脱销。这里一定要强调一下,这是一个观察型的任务, 本身我备货多与少不影响需求的变化,预测需求仅仅是为
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Mon Nov 14
今天心血来潮突然想写点紧靠业务的文章,做了几年的配送业务,一直没有十分概括的看目前的工作,似乎今天突然想清楚啦。 并不是业务上有多么的精进,而是真的把这个业务能够与现实的生活关联起来,开窍的前兆啦。找了好久终于找到一个像样的图片啦(如图1)。整个配送业务就是一个大的蓄水池系统。配送的最大目标就是让这个系统不要崩坏, 尽可能的稳定和高效的运行。所以就有几个系统需要维持整个配送蓄水池的健康运行(不溢出
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Wed Jun 17
丑话渐渐的步入了一个而立的年纪,仅仅献给腹黑的自己,仅仅代表个人的一些观点,无所谓正确与否。引言作为一个资深程序员,平时分享分享工作和学习中需要面对的问题已经是再开心不过的日子了,程序员这个行业是为数不多的几个需要终生学习的行业,不管你是跳槽还是被派到新的业务线,甚至个人的工程转算法亦或是算法转工程
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控制论(八)--预算控制

本节简介预算控制

xgboost(八) -- 置信度

今天想和大家讲解

控制论(零)--控制论基础

今天咱们再开始一个新的领域的内容,经典的三大范畴,推理论、决策论和控制论是其中一个比较容易被忽视的科学,但是在实际的业务中又有着经典的使用场景,当我们进行成本控制的时候,经常需要控制论中的一些经典知识,现在也抽时间开启这部分内容的学习。一张图反馈与动态反馈是控制的基础, 动态是反馈控制的基础,下图是一个开环回路的示意图。设定值经常是定常的,计算控制量并让执行器进行执行的过程类似一个因果的过程,控制

xgboost(七) -- 分阶段学习

今天来讨论一个问题,就是xgboost是否能支持类似多任务学习的事情呢?之前听到这个问题还是挺惊奇的,这竟然也可以,今天查阅了部分相关的资料,发现竟然真的可以,我们知道深度学习中的多任务学习是通过一个共享层,建立各个任务之间的关系,通过构建多个任务的帕累托最优解,从而解决多任务的问题,而xgb选择了使用树一条路走到黑,接下来咱们来看看xgb是如何实现多任务学习的。

自然语言处理之预训练模型(二)

之前咱们介绍的都是单一模型的预训练方法,这里介绍一个特殊一点的思路,且不说应用程度怎么样,先看看这个模型的设计思路。ELECTRAELECTRA是使用对抗网路的思路进行预训练的方式。其中生成器,一个小的MLM,就是在[MASK]的位置预测原来的词。判别器判断的是输入句子中的每个词是否被替换,需要注意的是这里没有下一句的预测任务。接下来我们来看每个模块。生成器对于生成器来说,其目的是将带有掩码的输入

求胜(二)

先来抛一个观点,崎岖的路通往皇宫,平坦的路通往村庄, 这句话想表达的就是一个事情越难其实竞争越少,综合难度未必一定比通往村庄的路代价大。那这里的难又是什么具体含义的。难度简单的事情往往是开头简单,但是你越是想把这个事情做精通,其实难度是陡然攀升的。所以简单的事情其实拼的是后期。上图列举了一个高考的例子,如果你想上大学,考个400分,其实也没有那么难,反而是简单的,但是你想上清华北大,那就要拼的是后
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