回顾经典, 仔细写一下.

原论文

• Lafferty, J., McCallum, A., & Pereira, F. C. (2001). Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data.

条件随机场 (conditional random field, CRF) 是一种判别式无向概率图模型, 在机器学习中最常见的应用是序列标注.

Introduction

Why did Docker decide to go with a whale for their logo? Apparently to express its product’s values of expedition, automation, encapsulation and simplification. As they explain “the whale is carrying a stack of containers on its way to deliver those to you”.

• The Hidden Stories Behind the Open Source Logos We All Love | Mend

下面改编自 官方教程. 总得来说, Dockerfile 类似脚本, 记录了构建镜像 (文件) 的指令. 运行着的镜像称为容器 (类似进程). 而 docker-compose.yml 记录了运行镜像的参数配置 (类似用 shell 脚本记录命令行).

先看微信小程序「暖房直租」上的避坑指南, 下文是一些自己补充的 checklist.

想象一些关键生活场景, 比如洗漱, 工作, 睡觉, 做饭, 锻炼, 购物等, 然后制定 checklist.

Gayle Laakmann McDowell & Jackie Bavaro. (2013). Cracking the PM Interview: How to Land a Product Manager Job in Technology. CareerCup.

主要挑了和产品经理无关的通用章节阅读.

一些摘抄.

• Axelrod, R. (2016). 合作的进化 (吴坚忠, 译). 上海人民出版社.

什么条件下才能从没有集权的利己主义者中产生合作? 本书在重复囚徒困境博弈的假设下, 用中学生都能懂的数学和模型推断出整个系统的行为结果. “一报还一报” 在该设定下是稳健策略, 它的收益总是不高于博弈的对手, 但能通过促成合作 (不需要参与者利他主义), 在作者组织的算法竞赛中得到最高的收益.

“没有集权的利己主义者” 这个假设的局限性很小. 本书提出的合作理论基于追求自身利益的个体. 这些个体中没有中心权威强迫他们合作, 彼此的合作不是完全基于关心他人或者考虑群体利益.

• 中国营养学会. (2016). 中国居民膳食指南 2016. 人民卫生出版社.

看过其他类似的版本, 其他地方也零碎看过很多, 现在重新整理一遍. 很多对我而言的常识就不写了. 2022 版暂时白嫖不到, 据说加入了食物存储指南.

最初是看到姚泽源分享的 编写可读代码的艺术, 然后读了 The Art of Readable Code. 一本很薄的小书, 姚基本上把大致要点都整理出来了. 现在再整理一遍, 覆盖面有所不同, 很基础的就略过了.

Code should be written to minimize the time it would take for someone else to understand it.

改编自 华韬五子棋 浦月中篇. 还剩番外和选修.

• Lu, Y., Liu, Q., Dai, D., Xiao, X., Lin, H., Han, X., … & Wu, H. (2022). Unified Structure Generation for Universal Information Extraction. arXiv preprint arXiv:2203.12277.

百度最近铺天盖地地宣传他家的信息抽取方案. UIE 的想法是把各类信息抽取任务统一为以「prompt + 文本」为输入, 用不同 prompt 代表不同任务, 输出生成答案的形式. 这个想法并不新颖, 早在 2019 年谷歌就发过一篇 T5 模型 (目前 3.5k+ 引用), 以 transformer 的 encoder-decoder 为架构, 用多种任务预训练模型, 把任务视为用不同的 prompt 做 seq2seq 的生成任务. T5 的想法其实也不新颖, 不过做的实验特别多, 影响力比较大.

• Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., … & Liu, P. J. (2019). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. arXiv preprint arXiv:1910.10683. [Code]

下面依次简单讲一讲 prompt, T5, 以及 UIE.