深度思考的读感

随着年龄的增长，对事情对人的思考深度不断发生变化，小时候想的是怎么让自己开心，围绕的自己想事情；等上学了，会围绕着身边的同学，老师想问题，做事情；等高考那会，会想着以后的生活，未来的自己，加入很多因子；等工作时，想的会很广，定居，谈恋爱，结婚，生娃，孩子的上学，家人同住，家人的生

短文本生成

前几年自己琢磨了一个文本生成的方法，当时没有太多精力做总结和分析，现在趁放假有些空，把之前做过的一些研究和写过的代码做一些经验总结和分享，也当是为文本生成当“炮灰”吧。文章会讲下当时做这个项目的背景和动机，采取的方法，会引入一些开源的包，另外简单的图绘制。涉及的方法推理不复杂很简

发生的太突然，爷爷的去世。在1997年，父亲因为生病而去世，之后两个堂弟出生，1998年，我上一年级，后面就爷爷奶奶和我妈照顾，还有我姐姐。那时候，爷爷还在镇府里，没有退休，记得还要种田；后来退休后，也是在家种田，因为需要养育我们。小学自己在龙溪上完，后来上初中在甘竹，爷爷奶

喜欢一个城市是因为熟悉，因为有回忆的地方，讨厌一个城市是因为不愿想起过去，也是有回忆的地方。北京，是一个喜欢的城市，不仅仅是首都，也是我硕士生涯的起点，改变了我的人生轨迹。当初，考研挑选学校，首次是浙大，后来调研发现分数太高自己没有胆量尝试；接着选了华中科技，自己信心很满，慢慢地

2018年12月8日，老家新房子“进火”（农村一个习俗称谓，新建房子搬进去住，需要有仪式以及请亲戚吃饭），作为家里的男丁必须得回去一趟。所以，在12月7日请了天年假回了趟老家。小插曲–学校的变迁这次回家，蹭了室友的车回去，他刚买了新车，需得去家里挂车牌，路途800多公里，刚好我

最近下雨变多，下午也没去江边跑步了。 2016年10月秋季招聘，因实验室在无锡，确实没啥（可以说是没有一家）公司来中心招人，毕竟不是学校。我们这届（前几届也一样）需要去上海、南京、北京等地找工作，很是心累。当时我去过南京、合肥、北京、上海，每周去几个点然后回无锡住处。此处省略心酸

互联网金融的数据是异常的特别少，但是数据来源特别广，特别杂，维度高，需要对数据进行聚合，而这带来数据缺失，数据相关性太强（这个没get意思？？），容易过拟合。数据的来源不同，覆盖人群也不同，数据拼接存在缺失，变量缺失对线性模型影响效果。数据缺失的填充方法，常用的是均值/众数/中

点击率预测，在广告、推荐领域应用，精细化操作，平衡用户、商品、平台，传统的逻辑回归，到深度学习，一波浪潮下，带来很多新的方法。关键问题点击率预测，重在解决的是特征问题，在逻辑回归下，经过经验会挑选少而精的特征，房产领域有均价、小区、面积、位置等，金融领域有职业、身份状态、月收入

注意力机制可快速提取稀疏数据的特征；句子表征，怎么表示一个句子，词嵌入（词映射到高维空间）表达词/词语，句子则是词的组合表达（简单的平均）。 n-gram技术，卷积网络归纳局部信息，将词进行平移，不断地进行“卷积”得到一层高维，然后在高维基础继续卷积，得到更高层次的维度信息。 s