职场生活真实又略显残酷，如果稍有不慎就会落人口实，步步惊心，但是你没有办法，你只能一步步向前走，跨越一道又一道的坎，将自己逼向成功！看看这些久经职场的HR们的话吧，也许它们能够带给你一些帮助！（本文来自e良师益友网）1、说职场言语，不可随心所欲。家是避风的港湾，可以直接尽情地表达自己的所有真实情感，...
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2014-07-26 01:07:56
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说好了一起到白头，为何两情相悦不长久？泪无声，在月下凝固成霜。如水的颜容，斑驳成伤。多少无眠的夜，谁人能体恤我的孤独。轻风掠过发间，好似你温柔的指尖。多少缠绵，多少誓言，在今天看来都是昙花一现。曾经的相依相伴，春暖花开，只能在梦里相对无言。梦醒后，雨打窗棂声声悲鸣，只有摇曳的烛火陪我度过慢慢长夜。寒...
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2014-07-26 00:18:56
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问：要数中国创业型一号产品经理，应该是周鸿祎了吧。 周鸿祎：真不敢当。我最近也很困惑，三观也被颠倒了。过去我们谈什么都先谈产品，你要先根据用户需求做产品，在体验上做到极致，在产品体验基础之上才能谈情感认同或身份认同，才能到情怀，对吧？但最近很多人，人家先做营销，先做情感认同，完全倒过来了，粉丝就是....
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2014-07-25 23:56:40
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第一章：尝试改变自己。第二章：德雷福斯模型。从整体角度看待问题。保持实践。学习如何学习的技能。第三章：双cpu，L与R。多用脑，多记录想法。积极的情感。什么是创作？。多编码，深思熟虑，专注实践。第四章：增加感观体验。R型开路，L型紧跟（从整体到局部）。使用隐喻（异类联想，培养幽默）。改变解决问题的角...
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2014-07-25 16:37:21
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Accuracy不是评估分类器的有效性的唯一度量。另外两个有用的指标是precision和recall。这两个度量可提供二元分类器的性能特征的更多视角。
分类器的 Precision
Precision度量一个分类器的正确性。较高的精确度意味着更少的误报，而较低精度意味着更多的误报。这是经常与recall相反，作为一种简单的方法来提高精度，以减少召回。
分类器的 Re...
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2014-07-19 11:26:04
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当你的分类模型有数百个或数千个特征，由于是文本分类的情况下，许多（如果不是大多数）的特点是低信息量的，这是一个不错的选择。这些特征对所有类都是通用的，因此在分类过程中作出很小贡献。个别是无害的，但汇总的话，低信息量的特征会降低性能。
通过消除噪声数据给你的模型清晰度，这样就去除了低信息量特征。它可以把你从过拟合和维数灾难中救出来。当你只使用更高的信息特征，可以提高性能，同时也降低了模型的大小...
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2014-07-19 11:22:54
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改善特征提取往往可以对分类的accuracy（和precision和召回率）有显著的正面影响。在本文中，我将评估word_feats的两项修改特征提取的方法：
过滤停用词 包含二元语法搭配
为了有效地做到这一点，我们将修改前面的代码，这样我们就可以使用任意的特征提取函数，它接收一个文件中的词，并返回特征字典。和以前一样，我们将使用这些特征来训练朴素贝叶斯分类器。
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2014-07-19 11:22:04
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情感分析正成为研究和社交媒体分析的热点领域，尤其是在用户评论和微博上。它是文本挖掘的一种特殊情况，一般关注在识别正反观点上，虽然它常不很准确，它仍然是有用的。为简单起见（因为训练数据容易获取），我将重点放在2个可能的情感分类：积极的和消极的。
NLTK 朴素贝叶斯分类
NLTK附带了所有你需要的情感分析的入手的东西：一份带有分为POS和NEG类别的电影评论语料，以及一些可训练分类器。我...
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2014-07-19 02:14:25
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每一个人不但有一个情感的大脑，还有一个理智的大脑。我们的每一个观念，都是两者共同运作的结果，一个思维，一个感受。 情商包涵了自制、热忱、坚持，以及自我驱动、自我鞭策的能力。我们今天的时代所要求的道德观念，其实最根本的就是这两者：自制与同情。在这个讲究协作的时代，我们需要的是发展和培养高的情商。那么情商的基本要素都包括什么呢?...
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2014-07-18 22:26:28
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