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shadow：
很多时候我也不知道实验过程中会发生什么，也许什么都没探索出来（最起码凑了一篇文章）。只是为了验证心中所想。
今天分享下使用代码生成指南的实验，主要的流程：
1 /
自动下载文章，并收集相关推荐。
2 /
自动生成指南，重新写了排版样式，图片加入了自动裁切。
3 /
可视化分析。主要通过echart实现可视化，用了官方的示例。
echart的官方示例
???? 实验过程
使用了mixlab发过的2篇文章作为种子，循环获取相关推荐，得到几十篇相关文章，第一个直观的感受就是，推荐的文章之间的主题相关性非常高，同一个号的文章会集中推荐。
种子文章，相关推荐情况
如上图所示，同样色的为同一个号的文章，连线表示相关推荐关系，节点的大小表示被推荐次数。对文章进行关键词提取，选取权重最大的代表文章（如下图所示），知识点之间的关联度很高，有部分信息孤岛现象。
知识的关系
记录下，实验过程中产生的一个想法：借助推荐算法，把相关联的文章整理出来，可以手动进行一些编辑和处理，最后形成一个指南，指南的构成：
1 种子文章
2 关键词云
3 扩展阅读材料
指南初稿：
1
awesome-design.ai 智能设计
一起打磨最适合设计黑客的智能设计指南
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2
一人企业+超级CMS，属于设计/技术创作者的美好时代
新商业模式
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3
深度学习的“瓶颈”与“遛狗”定理
深度学习的社会学瓶颈可以用生成模型来解决；算法瓶颈中的模式坍塌问题可以归结为最优传输映射的非连续性；而“遛狗”定理给出了最优传输映射的非连续性的一个充分条件。
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4
全凭“脚感”，这个不看路的机器人就能稳稳爬楼梯，一脚踩空也不怕
来自俄亥俄州立大学
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5
不是所有图像都值16x16个词，清华与华为提出动态ViT
动态ViT提高计算效率
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6
一文看懂深度学习模型压缩和加速
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点击率预测
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10
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11
11 种数据降维算法，代码已开源！
分享个 GitHub 项目，整理了使用 Python 实现的 11 种经典的数据抽取（数据降维）算法，包括：PCA 等，并附有相关资料、展示效果。非常适合机器学习初学者
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实验过程中，还收集了一个视频灵感：
❤️✖️????
*待续
公众号改版后推送不会按顺序展示
把mixlab设为星标，每期干货，都会被微信置顶！
领取资料，回复：6668
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