新起点新领域

进入新的业务领域，使用新的环境、新的工具，有些不太适应，有些心里抵触，在一个环境习惯后，接触到新的完全不同氛围，会有些隔离状态。在旧的环境中，一切都是熟悉的，随拿随取，流程清晰明了，不用请教任何人，时常自己做一些小工具方便自己；而新的环境，需要去熟悉每一个环境啊，每一个流程，一

读大清相国见解

不读书不知见识低，闭门造车太孤陋寡闻，购买了好几本数最近抽时间看了些，都是在书上写了笔记，发现看到后头再回顾前面写的笔记缺回想不起来，因此，是该写详细点。大清相国讲述了陈廷敬从科考到入朝为官的事迹，从一开始的乡试，因参与其他学子的游街示威被关牢房，最后因为卫大人在朝堂的代笔写悔

一瞬间已过去两年，两年间历经许多事，不论是工作上，还是生活上，起起伏伏、恍恍惚惚，这就是人生：充满跌宕、充满挑战、充满未知，显得不平淡。趁下雨天，写点什么，一可以度过听雨时间，二是总该记录点什么，免得想找却不知在哪个文件夹。两年间，从最初的简单资讯推荐开始，慢慢开始独立承担安居

不同用户的行为结果构成了不同物品的排列顺序，并且，在这些物品顺序中，存在着有价值的模式，即蕴涵着物品的隐含关系，找出物品间的隐含关系被称之为关联分析或关联规则学习。问题在于物品之间不同组合带来了数据量的指数暴增，寻找花费时间和存储，计算代价高昂，有Apriori和FP-growt

开发一般在linux下开发方便些，然而在windows下有更多的工具可以使用，也更用户便捷性，因此，在windows下搭建配置开发环境很是必要，这里是工作中的一些经验总结，把环境配置在windows下，可以跑python、spark等程序。前后可能连接不顺畅，主要是想到哪里就记录

内容在17年经过头条的爆发后，内容在18年将是个风口；各大互联生态拉新用户的手段已经接近黔驴技穷了，在传统上无法指数增长用户，留下两条路径：一是收购其他平台，补充用户；而是做好已有的用户留存率。而内容平台就是其中之一。各个公司在AI的应用都瞄准精简人力，客服、问答、审核等密集型

分词隐马尔可夫，从字的状态中训练得到概率，可用于其他识别，如地名、人名等；条件随机场是搭配与提取用的有效方法；序列模型，RNN,LSTM是神经网络模型，从N-gram的不同序列中训练得到预测的概率，这里的预测可以是字、词、句子等；词性tags的分析，可引申出组块的抽取；句法和依存

平躺着睡觉会出现身体想翻身或手或脚动一下，很清晰地知道脑子里发出了正确了指令，传到脚或手却突然失去动力，指令瞬间弥散，脑子里不断重复手动下，脚动下，然而却一点动静也没有。感觉脚和手被千斤压住。反复，反复，反复，终于动了下，才发现并没有被压住，脑子发出的指令也是正确的，原来我是个