动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的。而贪心算法不同，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的。动态规划问题，将被拆解为如下五步：1. 确定dp数组（dp table）以及下标的含义2. 确定递推公式3. dp数组如何初始化4. 确定遍历顺序5. 举例推导dp数组

贪心算法是遵循在每个阶段做出局部最优选择从而解决启发式(近似最优解)问题的任何算法。因为贪心策略在很多情况下不会产生最优解，可能大部分是近似最优解，也有小部分可能是最糟糕的结果。但对某些特殊问题，采用贪心可以取到最好的效果，即可以从局部最优可以推导到全局最优。这篇文章会对贪心算法进行详细的讲解。

Python位运算符前言1. 原码、反码和补码2. 六种位运算符前言以下按位运算符是把数字当作8位2进制数值进行运算的以 a = 60, b=13 ,c = -60 为例:1. 原码、反码和补码原码：(无论正负都为其自身2进制数)[a]原 = 00111100[b]原 = 00001101[c]原 = 10111100反码：（正数反码：自身； 负数反码：符号位不变...

词向量（Word embedding），又叫Word嵌入式自然语言处理（NLP）中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词汇表的单词或短语被映射到实数的向量。 从概念上讲，它涉及从每个单词一维的空间到具有更低维度的连续向量空间的数学嵌入。生成这种映射的方法包括神经网络，单词共生矩阵的降维，概率模型，可解释的知识库方法，和术语的显式表示 单词出现的背景。当用作底层输入表示时，单词和短语嵌入已经

每到春节期间，买火车票和机票离开一线城市的人暴增——这是数据再匹配这些人的身份证信息，发现这些人都是从一线城市回到自己的老家——这是信息回老家跟家人团聚，一起过春节是中国的习俗——这是知识每周末流量会有规律性的上升或者下降，这是为什么？国庆长假，使用 iPad 购物比例比平时要高，这时为什么？…而文本挖掘的意义就是从数据中寻找有价值的信息，来发现或者解决一些实际问题。维基百科：文本挖掘，也称为文本

Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 BERT 火爆了之后。Attention 到底有什么特别之处？他的原理和本质是什么？Attention都有哪些类型？本文将详细讲解Attention的方方面面。

维基百科上对词性的定义为：In traditional grammar, a part of speech (abbreviated form: PoS or POS) is a category of words (or, more generally, of lexical items) which have similar grammatical properties.词性指以词的特点作为划

自然语言生成 – NLG 是 NLP 的重要组成部分，他的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。本文除了介绍 NLG 的基本概念，还会介绍 NLG 的3个 Level、6个步骤和3个典型的应用。

集成学习，集成学习的具体步骤，集成方法：Bagging及相关模型：Bagging和Random Forest；Boosting及相关模型：Boosting、Adaboost、GBDT、机器学习神器：XGBoost，lightGBM，CatBoost

第一章 - 算法基础与算法分析 fundamentals of algorithms and algorithm analysis1.3、数学基础：函数与证明方法 (functions and proof techniques)1.3.1、函数(functions)1.3.1.1、函数基本术语和例子 (Functions, basic terminology and examples)(1)、函数