PaperWeekly 第十三期--最新文章解读
引言
本期的PaperWeekly一共分享四篇最近arXiv上放出的高质量paper，包括：机器翻译、表示学习、推荐系统和聊天机器人。人工智能及其相关研究日新月异，本文将带着大家了解一下以上四个研究方向都有哪些最新进展。
NLPIR智能语义：大数据挖掘的核心在于“预测”
NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求，包括大数据完整的技术链条：网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
Mysql第六天 查询 1
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<p>查询的一般流程是 客户端到服务器，这之间有网络。 在服务器上进行解析，生成执行计划，执行。并且返回给客户端。 执行中又会包含大量的调用存储引擎检索数据，以及检索后的处理比如排序等。 <br>
总体来说，时间一般花费在网络、CPU计算、生成统计信息、执行计划，锁等待，内存不足时的I/O操作等等。</p>
<p>先
什么是Adam/ReLU/YOLO？这里有一份深度学习（.ai）词典
编者按：入门深度学习的方法有很多，其中最便捷的是在线课程。但是，从做出这项选择起，新手要面临的就不仅是全新的知识体系，还有无数的陌生术语。在开始阅读前，请自问自答：什么是Adam、ReLU、YOLO？什么是AdaGrad、Dropout、Xavier Initialization？如果发现这很困难，请跟随Jan Zawadzki的脚步，有条理地去回顾自己的记忆碎片。
