好东西周报

45 Weibo in past week

过去一周最受欢迎的推荐有:


2014-11-14 (7)

好东西传送门   2014-11-14 12:46   转发: 31
机器学习日报 2014-11-13 http://t.cn/R7kWJzK 1)@老师木 机器学习系列文章回顾 2)Gregory Piatetsky的深度学习资源总结 3)kernel community detection数据和代码 4)Peter Flach的机器学习入门书 5)回顾: 12本北美常用机器学习/NLP/语音处理经典书籍 加长版55条 http://t.cn/R7kWJzS

好东西传送门   2014-11-14 11:46   转发: 33
链接纠正 Entity Morph Encoding http://t.cn/8s1NDNo //@杜振东_java: 我来发个传送门 好东西传送门: RPI的Boliang Zhang和Heng Ji等的论文。以前听过他们的报告,非常有趣。 //@张栋_机器学习: 好题目!通过机器学习方法识别互联网上的“变体词”,
熊白告   2014-11-14 11:05
第一次看到这么屌的论文

好东西传送门   2014-11-14 11:44   转发: 18
为什么CRF条件随机场方法如此强大
星空下的巫师   2014-11-13 22:58
How conditional random fields are ‘powerful’ in machine learning - Techworld http://t.cn/R7D3BbE

好东西传送门   2014-11-14 11:43   转发: 219
Peter Flach的机器学习入门书 http://t.cn/R7k9aPw 有全书的讲义,540页幻灯片
睡眼惺忪的小叶先森   2014-11-13 14:52
这是我推崇的机器学习入门书。13年上半年读过一些。特点: 1,对数学基础进行了一定的处理,读起来不难。2,例子多。3,很多关键东西都点到了,不失全面。4,feature,model,task三要素都有着重强调,并专门一章介绍feature engineering。本书2012年出版,作者是Bristol大学的Peter Flach先生。

好东西传送门   2014-11-14 11:35   转发: 23
mysql索引结构原理、性能分析与优化。作者benwin
屌丝一族2013   2014-11-11 14:03
【由浅入深探究mysql索引结构原理、性能分析与优化】本文作者历时一个月完成,详细介绍了MySQL索引的知识,强烈推荐! (分享自 @MySQL) http://t.cn/zQcGinc

2014-11-13 (7)

好东西传送门   2014-11-13 12:34   转发: 20
产品定价方法
梁杰_numbbbbb   2014-11-12 22:33
今晚看完了一本小书,《Don't Just Roll the Dice》,70页,多角度讲解产品的定价方法,风格很像rework,非常有用,推荐给大家。 http://t.cn/R7e7a6P

好东西传送门   2014-11-13 11:48   转发: 50
谢潘老师推荐,很不错的python优化指南 //@潘越_:@好东西传送门
Python开发者   2014-11-13 09:26
《Python程序的性能分析指南》分析一个程序的性能,总结下来就是要回答4个问题:1.它运行的有多块? 2.它的瓶颈在哪? 3.它占用了多少内存? 4.哪里有内存泄漏? 接下来,我们会着手使用一些很棒的工具来回答这些问题……http://t.cn/z8C0KkR @贱圣OMG

好东西传送门   2014-11-13 11:28   转发: 10
http://t.cn/Rhmwh4C newspaper这个python的包满足你的要求吗?
非乌龟   2014-11-13 10:59
@好东西传送门 有新闻网站文章选取关键词、自动设置锚点(anchor text)方面的算法或者论述吗?谢谢!

好东西传送门   2014-11-13 11:16   转发: 30
感谢 @AixinSG @梁斌penny @王威廉 @xebro
好东西传送门   2014-11-13 11:12   转发: 4
[good]
刘天其斤   2014-11-12 22:40
51CTO专场:《Python自动化运维:技术与最佳实践》送书活动,欢迎参与“Python 自动化运维”的话题讨论。@蚁巡运维平台 @好东西传送门 @守住每一天 @王关胜 @互联网运维沙龙 http://t.cn/R7j9lJV

好东西传送门   2014-11-13 06:27   转发: 56
机器学习日报 2014-11-12 http://t.cn/R7eXvdi 1)KDD Cup 1997-2010 竞赛信息汇总 2)1亿条微博做兴趣聚类 3)Hinton在Reddit的问答(AMA) 4)python的词义消歧的包pywsd 5)LRSLibrary 64个低秩+稀疏矩阵/张量分解的算法库 加长版49条 http://t.cn/R7eXvdJ

好东西传送门   2014-11-13 05:14   转发: 18
声称和mysql兼容,现有的mysql客户端都能用。关心价格的朋友看这里 http://t.cn/R7eJGSf 最便宜的large配置内存15G起,价格$0.29/hr
刘江总编   2014-11-13 04:41
AWS #reinvent#今天Keynote发布了一系列产品,其中最受关注的应该是意在取代MySQL的云关系数据库Aurora。与MySQL兼容,但快5倍成本仅1/10,完全基于AWS各项服务从头开发,历时三年。http://t.cn/R7exvgZ @极客头条 图片取自日本同行博客http://t.cn/R7eMsIL

2014-11-12 (2)

好东西传送门   2014-11-12 06:53   转发: 19
机器学习日报 2014-11-11 http://t.cn/R7dTn1P 1)经典论文Statistical Modeling: The Two Cultures 2)Leo Breiman1994年讲话:25年后的统计系会是什么样 3)稀疏建模的新综述 4)Hal Daume的Reproducing Kernel Hilbert Space(RKHS)教程 5)天猫11.11:搜索引擎实时秒级 加长版38条http://t.cn/R7dTn1h

好东西传送门   2014-11-12 03:08   转发: 166
推荐一个python的词义消歧的包 Word Sense Disambiguation (WSD) http://t.cn/R7dNEEx ,实现了多种经典算法如lesk算法,路径相似度,SVM,IMS,LDA,LSA,NMF等。

2014-11-11 (4)

好东西传送门   2014-11-11 10:56   转发: 66
机器学习日报 2014-11-10 http://t.cn/R7r4SvW 1)Kevin Duh在CWMT上教学讲座:深度学习用于NLP和机器翻译 2)LinkedIn和Twitter开源的一些机器学习库 3)caffestudy(5)-AlexNet之结构篇 4)矩阵分解论文: Sparse Matrix Factorization 5)Twitter依存文法分析 加长版45条 http://t.cn/R7r4Svl

好东西传送门   2014-11-11 07:18   转发: 21
LRSLibrary 几十个视频背景建模的算法Matlab实现 //@维尔茨:我来推荐一个library:Low-Rank and Sparse Tools for Background Modeling and Subtraction in Videos http://t.cn/R7BEiar 带MATLAB interface哟
好东西传送门   2014-11-09 17:14
《图像背景建模的一些资料》关键词: 图像前景提取Foreground Extraction, 背景建模background object detection @码农陈嘉 提到 bgslibrary A Background Subtraction Library,实现了二十来种视频前景提取的算法 http://t.cn/R734gRa @张重8848 有背景建模系列介绍 全部资料http://t.cn/R734gRo

2014-11-10 (8)

好东西传送门   2014-11-10 16:54   转发: 25
稀疏矩阵分解,好题目,等各路好汉评论//@丕子:@好东西传送门 来了一篇,然后加上之前讲plsa lda和矩阵分解关系的,可以总结下这一大类问题。//@数据挖掘研究院://@张栋_机器学习: 可以看看:稀疏矩阵分解是很多算法的基础运算 //@刘知远THU:关注!
fmf14   2014-11-10 14:59
丰田要逆天了。深度学习,稀疏编码,字典学习,矩阵分解: Sparse Matrix Factorization, Dictionary Learning, Sparse Encoding, Deep Learning http://t.cn/R71QZ1p 【sparse linear deep】 PS: RECURSIVE DEEP LEARNING FOR NATURAL LANGUAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION http://t.cn/RhcH9mB

好东西传送门   2014-11-10 16:32   转发: 4
《好东西周报》 2014-11-01至2014-11-07已发出http://t.cn/R711EtO 。上周十大请看图片。另外以前的好东西周报我们都整理到一个新的网站haoweekly了 http://t.cn/R71hY7z 感谢@卓勇霖-北萱堂 帮助编辑和建设《好东西周报》

好东西传送门   2014-11-10 14:35   转发: 9
Twitter依存句法分析
fmf14   2014-11-10 13:16
推特也能进行依存分析了。推特句法的特殊性,千条标注语料,研究路线图。 A Dependency Parser for Tweets,EMNLP14。论文: http://t.cn/R71NYX9 PPT: http://t.cn/R71NYXK

好东西传送门   2014-11-10 13:38   转发: 4
看了一下大概,主要是说要征集proposal,处理小语种的NLP基础问题。这些语种缺少“大数据”研究的那些资源(比如人工标注过的语料库)。貌似各种无监督学习方法可以有用武之地了,还有那个深度啥
BoxingChen   2014-11-09 11:13
DARPA支持的项目往往是学术界研究的方向标和指挥棒。DARPA刚刚公布的项目叫LORELEI (Low Resource Languages for Emergent Incidents) 终于和机器翻译无关了。 找机会的点下面的链接:http://t.cn/R7ujQ8H

好东西传送门   2014-11-10 12:13   转发: 13
机器学习日报 2014-11-09 http://t.cn/R71i3Tz 1)中文自动分词及人名识别技术研究(蒋才智) 2)图像背景建模的一些资料 3)Nando de Freitas (Oxford)的机器学习课程 4) DARPA新项目LORELEI面向小语种语言处理 5)基于JavaScript的机器学习系统 加长版44条 http://t.cn/R71i3T7

2014-11-09 (11)

好东西传送门   2014-11-09 16:58   转发: 25
@robinloxley1 推荐了Twitter 最近开源的R package. Breakout detection http://t.cn/R73U9wJ //@好东西传送门: 这个问题有基于anomaly detection这种异常检测。原问题的核心是幂律分布上如何做事件异常检测。有没有人做过这方面的工作?issue 85 http://t.cn/RPTbZBv
好东西传送门   2014-08-20 08:22
[求指点] @郑梓豪爱文艺 网络媒体上发现热门话题的方法,如何在一个小「话题」,比如「机器学习」中发现新动态。 我想改进现有的热度函数heat算法,例如采用新参数(讨论者属性的混乱程度), 或分析用户行为在时间轴上的异常分布。 问题进展: http://t.cn/RPRegxF 找到的一些相关文献, 但都比较旧

好东西传送门   2014-11-09 16:56   转发: 46
各种编程语言“速成”网站
2gua   2014-11-09 16:50
看到一个各种编程语言“速成”网站推荐:「Learn X in Y minutes」http://t.cn/zHFPU2r。所谓Y分钟学习XX语言......注意整站都是类似风格,极具收藏价值,全栈的脚本由此迈出...... [doge] @网路冷眼 @伯乐头条 @极客头条 @CSDN_CODE @developerWorks @好东西传送门

好东西传送门   2014-11-09 14:17   转发: 28
如果刚才推荐的Lsyncd已经让你觉得惊艳,那这条推荐的bup更是让人拍案叫绝:它很轻,支持大数据量(至少几百G),有版本控制,增量备份,免费,简单,还有web浏览界面。它利用了git格式,速度非常快,大文件分片备份,支持远程可恢复指定版本的指定文件或目录。必备!http://t.cn/8Fl4vLm

好东西传送门   2014-11-09 13:17   转发: 21
经知远同意,全文推荐到今天的微信版头条 http://t.cn/R7u1DEi 也请参考基于知远在水木上的帖子整理的《NLP常用信息资源》文字版 http://t.cn/RhrZUWq 部分资源的卡片预览 http://t.cn/RhrZUWG
刘知远THU   2013-07-31 13:02
初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术资料: 昨天实验室一位刚进组的同学发邮件来问我如何查找学术论文,这让我想起自己刚读研究生时茫然四顾的情形:看着学长们高谈阔论领域动态,却不知...文字版>> http://t.cn/zQ6VR2Y (新浪长微博>> http://t.cn/zOXAaic

好东西传送门   2014-11-09 11:11   转发: 68
分享一个特别好用的文件同步工具Lsyncd http://t.cn/zjXxAS8 把rsync底层包装起来,实现本地或远程的增量同步。例如lsyncd -rsyncssh ~/work foo:~/work 起一个后台任务把本地文件夹~/work同步到远程机器foo,以后有变化也会自动更新。安装apt-get install lsyncd

好东西传送门   2014-11-09 10:55   转发: 28
@李航博士 的幻灯片 http://t.cn/R7mkUbL 比上周SMP的版本(http://t.cn/R7OHblX )更多细节 //@好东西传送门: 昨天又有MLA14机器学习及其应用研讨会 (主页 http://t.cn/Rvc29vt ), 有诸多前线报道,都在长版中
好东西传送门   2014-11-09 09:00
机器学习头条 2014-11-08 http://t.cn/R7uSssE 1)LinkedIn最新的推荐系统文章Browsemaps 2)树莓派的人脸识别教程 3)求职招聘语料分享 4)李航:利用深度学习与大数据构建对话系统 5)初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术资料 加长版54条 http://t.cn/R7uSssm

好东西传送门   2014-11-09 09:16   转发: 7
@陈张猛 推荐了这篇文章
Linux中国   2014-09-25 22:17
#Python 语言的发展简史# Python是我喜欢的语言,简洁,优美,容易使用。前两天,我很激昂的向朋友宣传Python的好处。 好吧,我承认Python不错,但它为什么叫Python呢? 呃,似乎是一个电视剧的名字。 那你说的Guido是美国人么? 他从Google换到Dropb…http://t.cn/RhYgiGm

好东西传送门   2014-11-09 04:20   转发: 194
Just Free Books 电子书大全
陆浑戎   2014-10-30 18:49
发现一个貌似很牛的网站,分享下:#Just Free Books#,号称整合了谷腾堡(gutenberg.org)、维基教科书(wikibooks.org)、互联网档案馆(archive.org)等700余家免费电子书网站的资源,检索浏览均可:http://t.cn/R7CYqfT 网络令人着迷的原因之一,是时常发现想象中的事,早有人做了[偷笑]

2014-11-08 (6)

好东西传送门   2014-11-08 17:47   转发: 33
回复@Copper_PKU: http://t.cn/RPMwVr6 Yoshua Bengio 出品。记得以前也有人提过 //@Copper_PKU:我摸出一篇论文 有统一说法的意思:Word representations:A simple and general method for semi-supervised learning 对于representation的统一的架子
好东西传送门   2014-11-07 17:01
@丕子 开启的讨论:PCA, SVD 阐述最本质原理的文章? 比特征值和特征向量更低层的?各路高手纷纷表达了自己的意见,汇总在这里(issue 318) http://t.cn/R7TfwMN 也见长微博

好东西传送门   2014-11-08 16:53   转发: 11
@大山坡的春 推荐去年balog 的关于专家发现的“Survey on Expertise Retrieval” http://t.cn/R7E0eyM 一本132页的电子书

好东西传送门   2014-11-08 08:30   转发: 2
感谢 @KissDev @刘知远THU @ICDM2014 @王威廉 今天长版继续有CIKM各种干货分享,没能去开会的同学不要错过了。
好东西传送门   2014-11-08 08:28
机器学习头条 2014-11-07 http://t.cn/R7nYxIk 1)人脸检测和识别的50个可用API/库 2)比较179种分类模型在UCI 121个数据上的性能 3)讨论:PCA,SVD最本质原理 4)ICDM 10年最有影响大奖Supervised Tensor Learning 5)亚马逊推出基于语音对话系统的智能家居助理Echo 加长版56条 http://t.cn/R7nYxIr

好东西传送门   2014-11-08 03:24   转发: 43
中国GIS数据 //@JerryZhao2010:不好意思,链接发错了!应该是这个:http://t.cn/R7nXOjh
JerryZhao2010   2014-11-07 23:52
#微博笔记# 哈佛大学的China GIS Data:http://t.cn/RPlbQ1d 包括历史地图和新近的县级census数据,很方便很齐全。