微博使用者可以以文字、圖片、視訊等多媒體形式，且有自己的特點，微博博文內容形式多樣，包含文字、影象和視訊等媒體，且文字較短，大部分不超過 140 字，文字表述簡潔，簡稱、不規範用語以及網路流行用語被廣泛使用。

DSSM(深度語義匹配模型) 模型原始論文Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough

剛好在知乎一個問題，也搬運到這裡隨著深入不斷完善。 最近半年多也在研究視覺化相關的方向。 個人理解視覺化相對來說是一個相對獨立的理論的理論學科，同時也可以說是一個跨學科的體系，不止是前端，其實我們

4月9日是小米誕生的日子，同時也作為公司回饋米粉們一年一度的粉絲日，而2019米粉節作為第九屆，可謂別有一番意義，在早先的釋出會中雷總放出豪言——要在4月9日當天小米會推出10大福利、20款新品，讓利超2億元。那麼今

近日，小米小愛同學習得新技能：控制智慧家居“定時開關”功能已上線，包含小米手機、小愛音箱等所有內建小愛同學的智慧裝置均適用。 官方介紹，定時開關功能可以讓我們的生活更加便利，比如:下班前，可以預先定時開啟熱

在目前的機器學習領域中，最常見的三種任務就是：迴歸分析、分類分析、聚類分析。在之前的文章中，我曾寫過一篇< 15分鐘帶你入門sklearn與機器學習——分類演算法篇>。那麼什麼是

天下網商記者 貢曉麗 看過《芳華》，有沒有被鍾楚曦吃西紅柿的那一幕驚豔到，不只是演技，還有那顆又紅又大看起來很好吃的西紅柿！為什麼會對一顆誘人的西紅柿念念不忘？因為我們現在能吃到的西紅柿，真的不好吃。

編者按：斯坦福已成為電腦科學的中心，是科技巨頭的農場系統。對於這裡充滿抱負的年輕人來說，只要是問題就一定會有解決方案，他們就是問題的終結者。正是靠著這份自信和才華，這裡走出去的人創辦了一大批全球知名的科技公司

可靠、穩健、可泛化的 語音識別 是機器學習領域一個持續的挑戰。通常，訓練自然語言理解模型需要包含數千小時語音和數百萬（甚至數十億）單詞文字的語料庫，以及能夠在合理時間內處理這些資料的強大硬體。

實驗目的 為了實現開箱即用的機器學習平臺，只需簡單修改配置，就可實現線下特徵處理和訓練的模型，一鍵部署到線上，保持線上線下一致性。離線訓練平臺選擇了spark，線上模型部署選擇了Mleap。 實驗說明

近日，世界公認的權威保險領域智庫 國際保險經濟學研究會 釋出其最新分析報告《新興市場健康醫療行業：探討保障缺口》(以下簡稱 報告 )。 《報告》認為，在新興國家市場使用網際網路技術支援醫療服務，將大大提高健康服務效率

編者按：4月2日，微軟亞洲研究院創研論壇CVPR 2019論文分享會在清華大學圓滿落幕。20餘位論文作者在分享會現場進行了報告宣講，30多篇論文進行了海報展示與交流，還有一場精彩的圓桌論壇，就計算機視覺

紅色石頭之前在某乎上回答“機器學習該怎麼入門”這個問題的時候，曾經給入門學者提過一個建議，就是放棄海量資料。確實，資料不在多而在精！一份優秀的資料完全可以幫助我們快速地入門和進階。 今天給大家推薦一份最近新

在上一篇文章《 瀏覽器中的手寫數字識別 》中，講到在瀏覽器中訓練出一個卷積神經網路模型，用來識別手寫數字。值得注意的是，這個訓練過程是在瀏覽器中完成的，使用的是客戶端的資源。 雖然TensorFlow.

在現實中，有些事件的發生會受到大量相互獨立的隨機因素的影響，而其中每一個因素對事件的影響又是微弱的，此類事件往往近似服從正態分佈。 Contents 1. 獨立同分布的中心