你萌都還在，好開心 o(≧v≦)o

在2017年9月21日這個特殊的日子，小夕在長達30天的沉默后，終于冒泡了！有木有很激動，很期待？！

（小夕，你不說我都忘了還有這訂閱號了）

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在這期間，發(fā)生了一件特別可愛的事情，讓小夕笑的失眠了。

與粉絲的對話

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粉絲甲：“坐等更新?！?/p>

小夕：“要等好久哦?！?/p>

粉絲甲：“多久都會等”

小夕：“一年也會等呀？”

粉絲甲：“一輩子也會等”

小夕（感動）：“噫...真的嗎？你有女朋友嗎？”

粉絲甲：“有。但是并不影響我等你啊”

小夕：“噢。已截屏?！?/p>

小夕：“？？？人呢？”

系統(tǒng)提示：對方不是您的粉絲。

小夕（難過）。。。

過了一會兒...

粉絲甲：“哈~手速快不快！聊天記錄沒了吧！我看你怎么截屏！”

小夕：

“孩子，你聽說過掩耳盜鈴的故事嗎？”

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對了，話說你萌知道這個二哈的EMMMM的表情怎么捕捉到的么？

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好像跑題了。。。

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小夕這一個月，竟然堅強的熬了過來，簡直都給自己點贊了~你萌有沒有想象過4個deadline同時壓在身上的感覺！？體驗就是：壓力過大->生病->效率降低->進展不動->壓力更大->生病更重->效率更低->更進展不動->........

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然后最后，pia的就暈倒的了(｡ ?︿ ?｡)，從醫(yī)院爬起來后發(fā)現(xiàn)原來這個月的工資是賺給醫(yī)生的。

于是，中間有個可愛的小姐姐來找小夕玩耍的時候，小夕都是往書包里塞了一包抽紙，然后一邊“唰唰唰”的抽紙巾，一邊舉起手機“咔咔咔”自拍自拍！！！來合影呀！賣萌賣萌！！！然后小夕的女神形象全沒了_(:з」∠)_

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然后更加狗血的是，最終的診斷結(jié)果竟然是過敏性休克！！！這還不算什么，更跟狗血的是過敏源竟然是冷空氣！冷空氣！！！然后最近因為這件事受盡師姐嘲諷和欺侮(｡ ?︿ ?｡)

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所以，正在努力的寶寶們，一定要勞逸結(jié)合，愛惜身體呀。不忙的時候更要多花時間鍛煉一下身體，免得像小夕一樣一忙起來身體就罷工(｡ ?︿ ?｡)趕完工作還要把工資交給醫(yī)院，簡直純虧本吶。

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然后，到今天，身體基本上好了~幾個deadline也有驚無險的趕完了。終于可以提起筆，凝練一下萌氣，寫下這些笨拙的文字，一條條的看看那些已經(jīng)過期的留言。小夕就在這里統(tǒng)一回復(fù)一下啦（精力所限，隨機回復(fù)哈，沒有回復(fù)的可愛小粉也不要傷心哦，小夕都是看了的~）

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......

啊啊啊啊啊啊！！！

公眾號后臺怎么這么坑呀！！！

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留言消息竟然只保存5天！！！你萌看！！

（咳咳，抱歉不小心讓某位粉絲當(dāng)背景了）之前攢了好多問題，有好多想說的話，竟然都看不到了啊啊啊啊好不開心 T_T

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亡羊補牢一下吧。關(guān)于不太正經(jīng)的問題，小夕就不在這里回復(fù)了，你就再戳我一下唄~（可能再次被忽略）

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正經(jīng)的問題又太難答QAQ，勉強還記得幾個（好答的）。

以下幾個問題，不關(guān)注的粉絲們就可以直接下滑跳過啦?

問題一

比如大家關(guān)心最多的好像是“小夕什么時候出一個偏工程應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)入門指導(dǎo)呢？”

確實小夕之前寫的入門指導(dǎo)更加適合有充足時間的學(xué)生黨，這樣可以盡量不留下知識縫隙。但是雖然深度學(xué)習(xí)平臺化的進一步提高和學(xué)習(xí)資料的爆發(fā)式增長，似乎學(xué)習(xí)成本更低、門檻更低但是也更容易讓人眼花繚亂了。這時如何選擇優(yōu)秀高效的學(xué)習(xí)資料就成了最重要的事情啦。小夕過一陣子會寫一個針對僅僅想做深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的人的入門指導(dǎo)，會盡可能壓縮理論的學(xué)習(xí)成本，同時工程味可能更濃一些~

問題二

還記得有個粉絲問我，想要做NLP，而且想來中科院，問我如何去選擇研究所。

咳咳，這個問題簡直又大又敏感 =.= ，小夕盡量比較中肯的說一下。（兄弟院所的不要打我呀，我是愛你們的~）

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由于小夕只對中科院北京地區(qū)的研究所比較熟悉，所以非北京地區(qū)的研究所小夕就無法評論了哈。在北京，做NLP的研究所其實還蠻多的，計算機方面本身就很厲害的研究所有自動化所、軟件所、計算所、信工所等（無排名順序），這幾個研究所都是有計算機相關(guān)的國家重點實驗室的，實力、師資和生源質(zhì)量自然是不用懷疑的。

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首先，自動化所是做NLP的實力是不用懷疑的，畢竟該所本身就是做人工智能的嘛，所以以宗成慶老師為代表的團隊可以說在國際上都很有名氣了，可以說是國內(nèi)NLP領(lǐng)域的科研一把手。國科大研一有兩門自然語言處理課，一門就是宗成慶老師開的，另一門是信工所的胡玥老師開的，我都旁聽過，講的很棒。自動化所涉獵的方向也是非常廣的，從NLP基礎(chǔ)理論研究到機器翻譯、問答系統(tǒng)等應(yīng)用方向都有很棒的老師和團隊。

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軟件所做NLP的團隊也蠻多，研究方向多集中在信息抽取、信息檢索與輿情計算方面。大體方向跟信工所差不多。而且這里經(jīng)常舉辦NLP相關(guān)的報告會之類的，氛圍很棒嗒。這里不僅有手握N篇頂會的大神，也有會賣萌會寫代碼會出paper的小師妹哦。

計算所做機器翻譯的團隊很出名，除此之外，相信不少人都用過ICTCLAS的分詞、NER、POS工具，這個就是計算所的張華平老師的團隊當(dāng)年做的，小夕還細讀過他們應(yīng)用的核心——HHMM模型，這也是大一統(tǒng)詞法分析框架的成功應(yīng)用例子。

信工所比前面老牌院所年輕很多，但是NLP領(lǐng)域的研究實力不容小覷。比如王斌老師的大數(shù)據(jù)挖掘組在信息檢索、知識圖譜等方向上做的風(fēng)生水起，在國際上很有影響力。生源師資都與老牌院所別無二致。研究方向主要集中在信息檢索、推薦系統(tǒng)、知識圖譜、社會計算方面。

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總之，對NLP的理論基礎(chǔ)研究感興趣的話，小夕個人推薦自動化所，對某一應(yīng)用方向感興趣的話，就根據(jù)各個研究所的優(yōu)勢方向來啦~小夕再次強調(diào)，以上信息均為小夕跟各所的同學(xué)唧唧歪歪后總結(jié)而來的，切勿過分參考吶！

問題三

還有一個問題也是問小夕寫完深度學(xué)習(xí)主流model后準(zhǔn)備寫什么文章的問題，小夕準(zhǔn)備分兩部分，一部分是寫自然語言處理的相關(guān)理論和算法，另一部分是寫深度學(xué)習(xí)在NLP應(yīng)用場景的工程實現(xiàn)（以python+tensorflow為主）。

問題四

還有一個讓小夕很尷尬的問題：“小夕，最優(yōu)化算法的路線怎么一直沒有進展呢？”

好吧，小夕實話實說惹，真的是學(xué)完這些算法就丟一邊了，后來發(fā)現(xiàn)這些算法都被嚴(yán)嚴(yán)實實的包裝到了各大深度學(xué)習(xí)和科學(xué)計算框架里，完全不用操心算法細節(jié)。。。超參數(shù)的調(diào)節(jié)也用不到太多算法內(nèi)部的知識，所以一直懶得回去看，懶得動筆了。不過，或許。。未來某一天，會寫呢哈哈哈哈哈\(//?//)\

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另外，好像上一篇文章中小夕挖了個坑，導(dǎo)致好多人跟小夕要“閉門修煉的學(xué)習(xí)資料”，這個就在下一篇文章里推送啦~這次不要擔(dān)心，小夕最近可以稍微輕松點了，不會再拖一個月嗒。

（這次要拖兩個月？）

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的啊啊忍不住了，更！新！！！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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