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CNN-Encoder and RNN-Decoder (Bahdanau Attention) for image caption or image to text on MS-COCO dataset. 图片描述

interview

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📚 C/C++ 技术面试基础知识总结，包括语言、程序库、数据结构、算法、系统、网络、链接装载库等知识及面试经验、招聘、内推等信息。This repository is a summary of the basic knowledge of recruiting job seekers and beginners in the direction of C/C++ technology, including language, program library, data structure, algorithm, system, network, link loading library, interview experience, recruitment, recommendation, etc.

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本项目收藏这些年来看过或者听过的一些不错的常用的上千本书籍，没准你想找的书就在这里呢，包含了互联网行业大多数书籍和面试经验题目等等。有人工智能系列（常用深度学习框架TensorFlow、pytorch、keras。NLP、机器学习，深度学习等等），大数据系列(Spark,Hadoop,Scala,kafka等)，程序员必修系列（C、C++、java、数据结构、linux，设计模式、数据库等等）

leetcode

Python & JAVA Solutions for Leetcode

liu

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Launch machine learning models into production using flask, docker etc.

mean

The MEAN stack uses Mongo, Express, Angular(6) and Node for simple and scalable fullstack js applications

mean-1

MEAN.JS - Full-Stack JavaScript Using MongoDB, Express, AngularJS, and Node.js -

mean-simple-auth

An Example MEAN project implementing user authentication using PassportJS.

mercurycoa

shinygang个人网站源码

mercurycoa.github.io

ml-dl-interview

ml-nlp

此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。

ml_notes

机器学习算法的公式推导以及numpy实现

my_qa_robot

An AutoQA chatbot based on historical QA pairs and realized through local KB & online crawler

ner-slot_filling

中文自然语言的实体抽取和意图识别（Natural Language Understanding），可选Bi-LSTM + CRF 或者 IDCNN + CRF

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网络舆情分析系统

nlp-preprocessing

实现英文自然语言处理的预处理功能, 处理网页爬取的NLP数据. To deal with the XML data, and implement the NLP preprocessing function.

nlp_ability

总结梳理自然语言处理工程师(NLP)需要积累的各方面知识，包括面试题，各种基础知识，工程能力等等，提升核心竞争力

nlp_tutorial

NLP超强入门指南，包括各任务sota模型汇总（文本分类、文本匹配、序列标注、文本生成、语言模型），以及代码、技巧

nlp_xiaojiang

自然语言处理（nlp），小姜机器人（闲聊检索式chatbot），BERT句向量-相似度（Sentence Similarity），XLNET句向量-相似度（text xlnet embedding），文本分类（Text classification）， 实体提取（ner，bert+bilstm+crf），数据增强（text augment, data enhance），同义句同义词生成，句子主干提取（mainpart），中文汉语短文本相似度，文本特征工程，keras-http-service调用

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Paper: "Predicting Subjective Features from Questions on QA Websites using BERT"

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北航大数据高精尖中心研究张日崇团队对问答系统的调研。包括知识图谱问答系统（KBQA）和文本问答系统（TextQA），每类系统分别对学术界和工业界进行调研。