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因此在第三层我们采用了模板聚类的方法进行过滤优化。针对信息熵结果集聚合提取常见关键字，并结合上下文分析完成二次过滤。

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业内通常的做法是将训练好的模型部署到远端服务器上，本地去进行实时查询，因此对网络的依赖比较强。

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好在word2vec也算是比较简单的，只是一个简单三层神经网络。在浏览了多位大牛的博客，随笔和笔记后，整理成自己的博文，或者说抄出来自己的博文。

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词向量在机器翻译领域的一个应用，就是google的Tomas Mikolov 团队开发了一种词典和术语表的自动生成技术，该技术通过向量空间，把一种语言转变成另一种语言，实验中对英语和西班牙语间的翻译准确率高达90%。

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作为校招新人，对长远职业规划、技术栈发展潜力并没有太多的认识，只是跟大多程序员一样，都是希望能跟随甚至推进业界的潮流，

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毕竟 OC 或 Swift 和 Java 大概长得完全不一样，但从一个前 Android Dev 的视角来看，我在这方面的感受是：

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又到后来学 Python 用于一些数据分析和脚本处理，也总是焦虑没有地方声明变量类型，对于 a = {} 这样的 map 声明方式也很不习惯，

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开发体验已有质的飞跃。从这方面说，Java 应用面临的问题又要简单不少，部署环境有问题？用 Docker 虚拟化！简直乐无边！

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但 Java Beans 可能并不是这么想，所有的 Beans 原则上都是无状态的，数据由专门的 db 或中心存储，这也是分布式系统的基本要求，这点上是设计思维的最大转变。

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对于大多数应用而言，借助 Serverless 服务，开发者可以将绝大多数精力投入在业务逻辑的开发整合上，大大缩短开发周期，降低运维成本。