关于如何读源码曾经，我去阅读源码时，总是喜欢一句不漏的从上到下阅读，怕漏掉什么核心代码导致不理解程序的详细流程，遇到一个函数或类就跳过去看，然后……花费了很多的时间而且效果相当不理想。不仅对整体的框架没有大体了解，也让自己像只无头苍蝇，不知道如何抓住重点去深入研究背后的原理。后来看了不少大佬阅读的方式，对我也是收获颇多：不要采用DFS（深度遍历）的方式阅读源码，而是应该先...

为了更深入地理解和思考前端和智能化两个方向的结合，首先需要了解这两个概念：前端：最接近用户的那一层，开发网站、开机端web应用和移动端应用程序等智能化：指人工智能，主要包括机器学习，其中涉及到深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域，也是近些年发展较快且前景较好的方向前端结合AI的必要性前端开发者为什么要学习人工智能呢？未来的前端工作，将大量使用AI自动生成UI代码，从而...

jquery诞生于2006年1月，至今已经存在14年多的时间了，相信前端开发者都对他有所听闻。虽然现在涌现了很多优秀的前端框架，如vue、react等等，也逐渐取代了传统的jquery开发模式，但是jq作为一款曾风靡前端圈的框架，其优秀的设计思想还是值得开发者好好学习一下的。下面，我们来看jquery具体的源码内容：关于如何读源码曾经，我去阅读源码时，总是喜欢一句不漏的从...

对于git做深入地了解，总结了在实际工作过程中git进行版本管理和团队协作的基本操作方法。

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核心内容：词向量、xgboost、RNN、LSTM、GRU、attention机制、self-attention、good-representation、seq2seq、看图说话、深度文本匹配、BERT、LDA、transform

何为数据增强数据增强是通过已经获得的数据来产生更多的数据，等质量训练样本的增强会提高模型的精度。这种处理手段常被用于数据不足的场景中。模型需要大量的数据才可能在许多任务中获得较为满意的结果，但是，现实生活中，很多场景无法获得大量的样本数据（如医学图像等），这时，使用数据增强可以解决这个问题，提高样本数据的数量和质量。有一些机器学习库实现了数据增强，如imgaug对计算机视...

核心内容：HMM、隐变量模型、EM算法、k-means算法、GMM、CRF

核心内容：文本摘要、命名实体识别、关系抽取、实体消歧、实体统一、指代消解、句法分析、CKY算法

核心内容：专家系统、基于概率的系统、正则项、正则项的运用、正则参数搜索策略、MLE/MAP、lasso、set-coverage、SVM