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2022-03-29 18:20:37 +08:00

回复了 jiezhi 创建的主题 › 问与答 › 已有实体词的情况下，搜索词命名实体识别（NER）如何快速匹配

如果你觉得这些太大，那就做个最简单的分词吧...
实体识别确实比分词要更复杂

2022-03-29 18:18:40 +08:00

回复了 jiezhi 创建的主题 › 问与答 › 已有实体词的情况下，搜索词命名实体识别（NER）如何快速匹配

所以相当于你要做的是

1. 算法识别用户输入的搜索文本
2. 匹配算法识别的用户输入文本的实体词与商品已有的实体词
3. 输出搜索结果

那理论上你就先直接用现有模型看看效果咯，根据你的业务指标（用户搜索结果点击率 /跳转率 /下单率之类的）判断，如果符合业务要求就不用重新训练，效果不好那还是要重新训练

2022-03-29 18:15:38 +08:00

回复了 leewi9coder 创建的主题 › 问与答 › 为什么 cpu 没有游戏款或者单核款？

@czfy 倒推--倒退

2022-03-29 18:14:33 +08:00

回复了 leewi9coder 创建的主题 › 问与答 › 为什么 cpu 没有游戏款或者单核款？

你这问题当年 Core 出来的时候就回答过了，现在 12 代大小核算是大方向不变下的新回答
因为在以硅为主体的半导体芯片上，这么做能效不划算

现在的多核 CPU ，Intel 也可以做到单核最高 5.x Ghz 。你整个 die 就 1 个核，同样散热条件下也不一定能高多少。
要是都倒液氮，可能会有差异，但你日常用又不倒液氮，有毛用

然后你这个一键切换，你总不能每次切换重启吧，这用户体验得多差。如果不重启热切换，现在同一个 die 大小核调度都这么麻烦没弄好，两个 CPU 完全分开就更麻烦了，windows 表示我不干了

你这个想法其实在手机端 ARM 有在尝试，骁龙 888 / 骁龙 8Gen 1 / 天玑 9000 都是 X2 超大核+3 个大核+4 小核，本来吧理想情况下就是玩游戏 X2 超大核火力全开，其他辅助；日常使用 X2 休息其他核发力。但结果就是这 3 个 SoC 都能效倒推，天玑 9000 比两大火龙好但也好不到哪里去，结论就是这个做法走不通

2022-03-29 18:02:36 +08:00

回复了 jiezhi 创建的主题 › 问与答 › 已有实体词的情况下，搜索词命名实体识别（NER）如何快速匹配

呃感觉我好像没太看懂

1. 具体场景就是搜索？类似在今日头条搜新闻这样的感觉？
2. 然后 “实体名词” 都有，是指长文本对应的实体词已经被识别出来？那不是你本身就有模型吗
3. 你又说不想自己训练模型，问题是搜索匹配本身其实就是一个简单规则，主要难点在识别长文本里的实体词，这个理论上要直接部署已有模型也可以，自己训练也可以的吧

2022-03-29 15:54:09 +08:00

回复了 yjim 创建的主题 › 问与答 › 为什么买股票基金赚钱获得的快乐感比拿到工资的时候更高

因为你觉得你没有投入但是又获得了收入，和赌钱差不多
做投资的人基本不会有这种感觉

2022-03-29 15:20:00 +08:00

回复了 madbug 创建的主题 › MacBook Pro › 如果你的 14 寸 MBP2021 间断性自动重启，很有可能是硬件故障

@madbug 其实 macbook 一直以来都有很多问题，但是由于在各种场合有不少果粉宣扬 “是你不会用” 导致的问题，而不是 Apple 设计上的问题，所以只能忍气吞声

“一直以来都有很多问题” 这个观点的来源：Louis Rossmann

2022-03-29 13:42:09 +08:00

回复了 leiuu 创建的主题 › 程序员 › Android 机器怎么拦截垃圾短信（小米）

“文本分类算法很容易识别啊”
用过算法产品的告诉你，一点也不容易

2022-03-29 13:26:36 +08:00

回复了 YRInc 创建的主题 › Apple › MacBook 12 配 M1 或者 M2 处理器：我的梦想电脑

OP 竟然感谢了我的回复................
可还行