知乎看山杯夺冠记NLP文本分类实战

知乎“看山杯”夺冠记的经验分享，算是 NLP 圈子里一份挺硬核但又好懂的实战手记。比赛的任务是给知乎提问打标签，典型的多标签文本分类问题。文章一步步讲了数据、模型搭建、调参策略，还穿插了不少实战小技巧。比如怎么上百万条问答数据、怎么用预训练的词向量做 embedding、甚至还提到了shuffle和drop这种小众但有用的数据增强方式，蛮有料的。如果你最近在搞文本分类或者想入门 NLP，这篇文章值得好好看一遍。

算法与数据结构 0 2025-07-05

R语言K-means聚类算法

R 语言的 K-means 聚类算法，用起来真挺顺手的。语法简单，逻辑清晰，适合数据刚起步的你。kmeans()这个函数几乎一看就懂，配合像factoextra这样的可视化包，效果也直观。安装包推荐你先装好fpc和factoextra，再加上ggplot2一起用，调试聚类数量、看图都方便。聚类逻辑也不复杂：初始中心、计算距离、更新再分配，反复几轮，直到结果稳定。哦对了，记得标准化下数据，用scale()就行，能避免变量尺度影响结果。不然你聚类中心再准也白搭。还有，默认欧式距离，适合连续变量，分类变量得换思路。整个流程在 R 里实现起来蛮流畅的，适合信用卡用户、地理数据之类的多维数据。要是想对照

算法与数据结构 0 2025-07-05

MPGA多种群遗传算法

多种群的遗传算法写得挺完整的，结构也清晰，适合做函数优化的参考代码包。压缩包里的几个.m文件分工明确，像MPGA.m负责总控流程，SGA.m单独演示了基础遗传逻辑，方便你一步步看明白。整体风格比较 MATLAB 范儿，用起来也比较直观。 MPGA 的多种群机制挺有意思，每个种群自己进化，偶尔来点“移民”，能有效跳出局部最优。immigrant.m就是搞这个事的，让不同群体之间互通有无，增加多样性。 还有一个点不错，精英保留机制。在EliteInduvidual.m里会保留每代表现个体，思路比较实用，尤其是你不想每次跑出来结果都差不多的时候。 运行MPGA.m后，你可以观察算法如何收敛，用来测试

算法与数据结构 0 2025-07-05

Gurobi优化引擎资料包

Gurobi 的优化引擎挺强的，是搞线性规划、二次规划、混合整数规划这些场景，响应也快、结果也靠谱。gurobi.zip这个资源包里头有不少干货，适合想搞明白它底层计算逻辑的朋友。 内点法的迭代思路还挺巧，解线性规划的时候速度快得；再加上分支定界法、Cutting Plane 之类的组合拳，对整数问题下手也稳。 数值稳定性这一块也做得不错，像浮点精度这类容易踩雷的地方，Gurobi 有自己的一套机制，变量波动大的时候也能顶得住。 线性规划（LP）用得多，比如你要搞资源分配、生产计划，写几个约束条件就能跑出最优解。Gurobi 的 API 挺友好，调试工具也多，新手也能上手快。 二次规划（QP）

算法与数据结构 0 2025-07-05

DBS Test 1 2019知识点解析题集

数据库基础巩固的好帮手就是这份 DBS_Test1-2019-questions-answers-v1.pdf，知识点覆盖得挺全，解析也比较透。尤其是一些常见的易错点，比如 ODBC vs JDBC，说得明明白白。填空题后面的解析也不像课本那样死板，结合场景讲逻辑，挺贴合实际开发的。 像 逻辑数据独立性那道题，说得细，还举了建视图的例子。这种设计思路，其实在你做项目改表结构时就能用上。再比如 数据模型那部分，也没堆太多术语，讲得通俗，读起来不会累。 文末还贴了不少相关资料链接，比如 数据库代码生成工具，对想自动生成 SQL 的你来说还挺实用的。 ，这份资源适合刚入门或者想系统复习数据库原理的人

算法与数据结构 0 2025-07-05

华为PISCES用户画像平台功能介绍

华为的 PISCES 用户画像平台，功能还挺全的，尤其适合做精准营销或者个性化推荐场景。平台能查到用户的各种标签，比如喜好、行为偏好之类的，挺适合接入你自己的业务系统，做点智能推荐什么的。响应也快，标签体系比较清晰，日常用着还挺顺手的。 做前端接入的话，你可以通过 API 拿到用户画像，用在比如首页个性化卡片展示、推荐内容排序这些地方。平台结构不复杂，数据拉取也稳定，不容易出幺蛾子。如果你平时也搞标签管理、画像整合那一套，可以顺手看看它的标签架构设计，还蛮有参考价值的。 顺带提一句，类似的文章资源平台上也有不少，比如讲个性化服务的、精准营销怎么结合大数据的，或者怎么用Oracle ERP Fo

算法与数据结构 0 2025-07-05

车牌后五位数据集7060000条

7060000 万个车牌后五位的纯文本文件，数据量够大，格式也够简单，拿来做测试、都挺顺手的。像你平时调试个车牌识别模型、训练算法，或者就单纯想看看字母数字的分布规律，用它都挺合适。 纯数字和字母的组合，贴合中国大陆车牌的后五位规则。没有前面的省份信息也没事，反正你大多数时候关注的就是这串。 文件是.txt格式的，像Python、Java、C#这类语言，读起来都不费劲。用pandas撸一行代码就能搞定加载，后续做频次统计、分布或者模拟生成新车牌都方便。 我试过拿它训练一个车牌尾号预测模型，效果还挺有意思的。你也可以接到你自己的识别系统里当一批测试数据，看识别率到底稳不稳。 还有种玩法，就是用它

算法与数据结构 0 2025-07-05

Efficient Machine Learning for Big Data算法效率与内存优化

大数据里的机器学习，关键不光是准，还得快、省资源。《Efficient Machine Learning for Big Data.pdf》就专门聊这个事，聚焦在算法效率和内存优化上，适合你这种需要跑海量样本但又不想烧光内存的场景。 文里提到的算法挺实用，比如那种轻量级模型，训练时间短，预测速度快，对硬件要求也不高。用在分布式环境下，比如 Spark、Hadoop，那是刚刚好。尤其适合数据量大的时候，响应也快。 还有一点我挺喜欢的，它会讲怎么在减少计算成本的同时还提升模型稳定性，这个点在业务里重要。你总不能每次上线都调十几次参数吧？ 如果你正好在做大数据平台的模型部署或者实时推荐系统，那这份资

算法与数据结构 0 2025-07-05

号码魔方批号码量魔方号码处理批工具量号码清洗工具

号码的日常操作，真挺常见的，是做营销、客服或者数据的你，应该深有体会。像区号筛选、号码清洗、格式统一、去重这些，手动搞不但烦还容易出错。号码魔方工具_downcc就比较贴心，一口气帮你把这些事都办了，支持批量，效率高，响应也快。 筛选功能挺强的，比如你想找出某个城市的号码，或者只保留手机号，那就一句话的事。清洗方面也省心，像多余空格、乱七八糟的符号，它能一键搞定，格式也一律帮你改成规范的样子，像是 +86 138****8888 这种。 合并、去重这种事，手动对着几千条数据看，累不说，还容易漏掉重复。用工具自动跑一遍，省事还省心。你还可以直接从 Excel 或 CSV 导入，导出时对接到 CR

算法与数据结构 0 2025-07-05

基于粒子群优化与空间重组的大数据聚类算法

基于粒子群优化的聚类算法最近挺火的，尤其是在大数据这块还蛮有一套。这篇资源讲的是一种把粒子群算法跟空间重组结合起来搞聚类的思路，思路挺新，核心就在“重构特征向量”上。简单说，就是通过调整粒子分布位置来让数据的特征表达更精准，再用来聚类，分得更清楚。空间重组的逻辑有点像你把原始数据做了一次“再加工”，让算法更好懂这些数据长啥样。比如你用它来做设备故障检测，聚得准，误报也少多。实测效果还不错，分类更准，挖掘也快。如果你之前用过标准 PSO 聚类，或者在搞工业数据、图像一类的，推荐你看看这个思路，能开点脑洞。代码实现不算复杂，用Matlab来做比较合适，网上也能找到类似的模板，比如这套 PSO 聚类

算法与数据结构 0 2025-07-05