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mathlove@mathlove
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“而且这个tf-word2vec 又是用C++搞的（TF API都看不过来啊，还底层C++。。。），速度没有C那个一半快。。”
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“索引存成6.5与7，判是否相似很容易（存储精度达不到相似算法自然会失真）。搜索相似item的时候：x=[x_0,x_1,...,x_n-1]找+_0.5的所有索引，取交集，量太大就按曼哈顿距离K排序取topK，再算准确距离再排序。”
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“为什么没有“男，我喜欢男的”的选项？”
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“题意理解为：*可以作为任何字符。 纯的字典树， 通过指针游走，不能预知， 那么该遍历走的点每个都得走，直到出错。 可以用一些预训练变量加快剪枝，比如每个节点存储后边所有路径的特征a的集合A,特征b的集合B... 然后根据搜索串接下来 带**特征的的集合，判断是否提前剪枝。 比如特征A=1个数，B=0个数，每次游走的一个…”
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“谢谢，我先去搞下Rabbit MQ，估计得搞一天?”
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“刷一波 NLP会议(ACL,NIPS,ICLR,EMNLP)的论文；看ML、DL 基础书；NLP的现代西方大学课程；刷代码”
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“* 一般是N个句子inference完，再update一次参数。 * 是否可以权值更新取决于你的COST是否有信号回传，sequence2sequence每输入一个word都有cost部分产生，（但总的symbolic cost还是batch算的），sequence classfication一个句子输完才有cost部…”
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“去学物理学，神经科学等科学吧...”
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