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回复总数  592
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2019-05-10 13:24:04 +08:00
回复了 oisc 创建的主题 问与答 中餐垃圾化,如何应对 ?
@Kagari 主要在市场教育上,其实各国都很难有共识。广告也是为所欲为,我们小孩子现在喝的什么旺仔牛奶这类所谓复原乳,大多糖都是过量的,但是大部分家长认为这个是营养品。东亚人大部分都乳糖不耐,我们的乳制品厂商把水解乳糖的牛奶价格拉到了 4 块钱,然而很多卖场根本看不到找不到,大部分人认为没这个需求。

https://www.who.int/mediacentre/news/releases/2015/sugar-guideline/zh/
2019-05-07 13:45:38 +08:00
回复了 salamanderMH 创建的主题 分享发现 wsl 2 要来了,编译速度会变快很多
@Chingim cmd 锯齿其实是中文字体的锅,这么好用的 terminal,微软中文本地化小组当然要为他配上点阵宋体才行
2019-05-03 14:05:21 +08:00
回复了 formulahendry 创建的主题 程序员 VS Code Remote 发布!开启远程开发新时代
是发布了三个预览版插件,Remote Extension、Remote-SSH 和 Remote-Containner,分别对应 WSL、SSH 和 类似 Vagrant 的虚拟机开发和调试环境。微软的出发点是不应该为了远程开发放弃丰富的本地体验,具体方案和 Jetbraine 的远程开发是一致的。对于炼丹工程师来说,重大利好啊,感觉终于可以放弃 PyCharm EDU 了。
2019-04-30 11:38:20 +08:00
回复了 mainlong 创建的主题 剧集 夜王是钢化玻璃做的吗?
玻璃栈道是夹胶玻璃啊
2019-04-24 16:16:28 +08:00
回复了 dicc 创建的主题 问与答 三星 s8 系统还在 8.0 的伙伴帮个忙
2019-04-24 15:25:19 +08:00
回复了 dicc 创建的主题 问与答 三星 s8 系统还在 8.0 的伙伴帮个忙
2019-04-24 15:08:29 +08:00
回复了 dicc 创建的主题 问与答 三星 s8 系统还在 8.0 的伙伴帮个忙
@dicc 我用的就是 9.0
2019-04-24 12:17:32 +08:00
回复了 dicc 创建的主题 问与答 三星 s8 系统还在 8.0 的伙伴帮个忙
有啊,信息设置-拦截的号码与信息-拦截的信息-右上角设置里面有拦截短语
2019-04-10 20:09:11 +08:00
回复了 vvvan 创建的主题 科技 说是今天晚上公布黑洞照片,有感兴趣的吗?
补充一个斗鱼直播地址: https://www.douyu.com/2181701
2019-04-10 20:00:40 +08:00
回复了 vvvan 创建的主题 科技 说是今天晚上公布黑洞照片,有感兴趣的吗?
@vvvan 台湾那个 YouTube 直播应该有讲解的。
2019-04-10 19:54:20 +08:00
回复了 vvvan 创建的主题 科技 说是今天晚上公布黑洞照片,有感兴趣的吗?
电镜拍的又不是可见光成像,颜色图像什么的都是后期的。而且就算发出来了,一般人也不知道个所以然,还不如等科普。
2019-04-10 19:48:01 +08:00
回复了 vvvan 创建的主题 科技 说是今天晚上公布黑洞照片,有感兴趣的吗?
官方普通话发布:

中科院上海天文台媒体发布通知: http://www.shao.ac.cn/xwzx/ttxw/201904/t20190405_5270918.html 目前不知道国内哪路媒体会直播。

台湾中央研究院直播: https://www.youtube.com/watch?v=_GsTBTenBZY
不要做仰卧起坐。楼主可能是内脏型脂肪比较多。运动所谓坚持和有效不是一码事,有氧心率要到最大心率 60%到 80%。
2019-03-26 10:09:38 +08:00
回复了 a54552239 创建的主题 程序员 关于坐姿问题
2019-03-17 22:18:04 +08:00
回复了 lazydog 创建的主题 问与答 如何才能提高一个人的眼界,或者说格局?
推荐一本书《随机漫步的傻瓜》
2019-03-16 15:39:06 +08:00
回复了 GPLer 创建的主题 奇思妙想 怎样快速区分机器翻译和人工翻译?
找有歧义的句子,找需要常识推理才能翻译的句子
2019-03-09 16:10:28 +08:00
回复了 luolufang 创建的主题 宽带症候群 ipv6 感觉没啥用
如果不做中文的,其实已经有现成的数据集可以用了,https://github.com/KaiDMML/FakeNewsNet
自然语言处理很多工作其实都是对语料的处理和特征工程,机器学习算法也是依赖特征的。
1. 我建议你先从平衡语料的构建开始,可以分几个主题比如关于医学、新闻等每个主题去收集一些正负样例,样例的正负比例尽量均衡。每个样例标注上所属的主题类别、是否是假新闻、来源、时间等。然后把你构建的语料进行划分,可以划分为训练集和测试集,也可以留一部分做开发集,如果你不想用交叉验证的话。

2. 对你构建的语料库进行预处理,包括分词、词性标注等

3. 基于一个有监督的机器学习算法完成模型的训练和性能评价,比如最简单的先用 ngram、tfidf,lda 等方法提取离散特征,然后用 SVM 分类,或者用现在比较流行的 LSTM CNN4text 等模型。
等你熟悉流程和数据之后,就可以从数据上做一些文章,看哪些方面可以改进的。
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