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完美的群体组织运作是怎样的？自然通过切叶蚁组成的超个体社会让我们看到了完美的组织运作。 当个体进化达到其物种极限时，顽强的生命会转而在社会组织方式上继续进化出生存优势。 社会性蚂蚁正是此类进化中的佼佼者

[招聘信息] 实习自然语言处理-NLP；实习OCR图像识别研究员-AI NLP自然语言处理职位描述：1.计算机、数学或统计学等相关专业本科及以上学历；2.熟悉自然语言处理常见算法与模型（语言模型，MaxEnt/CRF，pLSA/LDA， w2v，CNN/RNN，Bert等）；3.参与或主导过NLP项目（中文分词、文本分类、文本聚类、文本结构化、文本相似度计算等）；4.熟悉Hadoop、Spark、Hive 等大数据处理技术； 5.熟练掌握Python编程；6.良好的编程基础和数据结构算法基础；7.较强的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；8.有开发高品质产品、编写高质量代码的自我要求；9.具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神，热衷于追求技术创新。加分项：1.对神经网络，深度学习算法原理有深入了解者；2.热爱互联网和新技术，具有快速学习能力，研究过开源软件的源码并有心得；3.熟悉其他常用编程语言如：Java、Scala、C++、Shell等。 OCR图像识别职位描述：工作职责：1、开发文字识别和版面分析领域的算法，并将算法应用到各个业务场景中；2、跟进OCR前沿技术（文档图像预处理，文字检测，文字识别，版面分析，语义理解），进行技术难点攻关与前瞻研究

最喜欢的是《晚春》，小津四十六岁时拍的，透彻极了，厉害。 “如果在本世纪仍然存留着某些神圣的东西，如果在电影中留存着神圣财富，以我看来，日本导演小津安二郎的作品是当之无愧的。对我来说，没有人能像小津一样让电影如此接近它的本质和目的，也就是为这个世纪的人提供一个适用的，真实的，合理的形象，人们不仅能从这个形象中辨识出自己，更重要的是，他能从这个形象中更深刻地认识自己

文章首先总结了以往模型的策略，大体分为三种，Intra-modal Interaction，Cross-modal Interaction，Hybrid-modal Interaction。 动机在于这样模型就固定下来，不同的输出会经过同样处理，即使是简单的，也可能会经历复杂的架构，基于此，提出了动态的架构，可以自由选择。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于路由机制的新型模态交互建模网络，这是第一个面向图像-文本检索的统一动态多模态交互框架

简介：该剧根据同名经典黑***（noir novel）改编，由奥斯卡影后凯特·温丝莱特（Kate Winslet）主演。故事发生在美国经济大萧条时期，女主人公Mildred Pierce Beragon与失该剧根据同名经典黑***（noir novel）改编，由奥斯卡影后凯特·温丝莱特（Kate Winslet）主演。故事发生在美国经济大萧条时期，女主人公Mildred Pierce Beragon与失业的丈夫Bert（Brian F. O'Byrne）分了手，靠一份女服务员的工作维持生计

Hulu与BBC合作打造Neil Cross执导的罪案剧《烈阳 Hard Sun》，Jim Sturgess和Agyness Deyn将担任主角。这部6集剧在2015年12月被BBC买下，Hulu后来宣布参与联合制作。《烈阳》于英国时间1月6日在BBC先播，然后美国时间3月7日于Hulu上线

用于PyTorch、TensorFlow和JAX的最先进的机器学习库。 transformers是Hugging Face发布并维护的一个机器学习库，它提供了数以千计的预训练模型，用以处理各种任务，包括文本、视觉和音频等。 最开始，Hugging Face发布的并不是transformers，而是著名的pytorch_pretrained_bert

负责互联网风险预警的算法研发，包括但不限于多语言翻译、事件发现、事件聚类、内容分类、细粒度情感和实体识别等； 参与风险预警与电商领域内的知识图谱构建，为产品应用提供更精准的信息，并能形成很好的关联性分析； 跟进学术界前沿研究和发展趋势，提升算法效果和性能。 2年以上算法研发工作经验，研究生及以上学历优先； 拥有良好的编码能力，有扎实的数据结构和算法功底； 熟练掌握主流的NLP技术工具及模型算法，包括CRF、CNN、RNN、Word Embedding、Seq2Seq、FastText，Bert等，有Tensorflow/PyTorch实战经验优先； 参与过分词、命名实体识别、深度文本匹配、文本分类、知识图谱、自动对话等相关项目； 责任心强，有良好的学习能力及团队合作精神，自我驱动能力强。

老实说，去年底去台北去的那次，我带同了呆在香港很久的 LC-A；拍了不少菲林，却忘了拿去冲印。我就是这种人啊，拍的时候欢天喜地，觉得冲印的漫长等待其实都没所谓。可是最终呢，就是连漫长等候都没得等候；因为相机和菲林们都一并呆在香港

各位朋友大家好，欢迎来到月来客栈，我是掌柜空字符。 7万字、60余幅示例图、4个下游微调场景、从零实现NSP和MLM预训练任务，带你步步走进BERT。公众号后台回复BERT获取下载链接！ 经过几个月的梳理掌柜总算是把整个BERT模型的基本原理、代码实现以及原论文中所提到的4个微调任务场景都给详细地介绍了一遍