选自http://jacobbuckman.com，作者：Jacob Buckman，机器之心编译。 我叫 Jacob，是 Google AI Resident 项目的研究学者。我是在 2017 年夏天加入该项目的，尽管已经拥有了丰富的编程经验，并且对机器学习的理解也很深刻，但…

选自 Github，作者：bharathgs，机器之心编译。 该部分项目涉及语音识别、多说话人语音处理、机器翻译、共指消解、情感分类、词嵌入/表征、语音生成、文本语音转换、视觉问答等任务，其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现，此外还包括一些任务更广泛的库、工具集、框架。…

机器之心编辑，参与：思源。 TensorFlow 最近提供了官方中文版教程（Tutorials）和中文版指南（Guide）。其中教程主要介绍了 TensorFlow 的基本概念，以及各种基础模型的简单实现方法，这些模型基本上都是用 Keras 等易于理解的高阶 API 完成。而…

阿里技术团队有一篇文章，是讲淘宝双十一背后的支持系统的：一天造出10亿个淘宝首页，阿里工程师如何实现？。我对里面提到的深度召回框架还挺感兴趣的，试图从中解析一下看看。 阿里的这个深度召回系统来源于《DeepWalk: Online Learning of Social Repr…

按照该课程所述，读者可能需要初级代数知识，如变量与系数、线性方程组和函数曲线等以理解基本的机器学习模型。此外，读者也需要一些 Python 编程经验，但一般只需要最基础的函数定义、列表/字典、循环和条件表达式等。本课程的实现是基于 Python 和 TensorFlow，不过读…

先来回答一个最关键的问题：到底什么是推荐系统？ 下面从3个角度来回答： 它能做什么 它需要什么 它怎么做 先来第一个问题推荐系统能做啥？推荐系统可以把那些最终会在用户（User）和物品（Item）之间产生的连接提前找出来。

单词嵌入提供了单词的密集表示及其相对含义，它们是对简单包模型表示中使用的稀疏表示的改进，可以从文本数据中学习字嵌入，并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习。

程序员是一个千变万化但是又不离其中的职业，能够实现各种各样的功能，实现的方法也是各种各样，而最佳实践又是很多程序员比较认可和遵守的一些规则，规范可能并不会带来直接的利好，但是随着工程的扩大，团队多人协作，这些良好的习惯可能会带来很好的优势。。。