201907：月度总结与计划
网评《哪吒》好不错，这首主题曲感觉挺好的。
【月度总结】
每个月一篇，总结这个月，并且规划下个月。
往期回顾：
懒人目录
公众号总结
学习总结
碎碎念
次月计划
公众号总结
这个月一共有15篇文章，其中有9篇原创，自我感觉还是比较满意的哈哈，写一篇原创基本上都要2小时以上，真的不容易啊。我们来简单过一遍这几篇原创吧。
NLP.TM | Keras做基本的文本分类：这是一篇做文本分类的文章，与前一篇 NLP.TM | tensorflow做基础的文本分类 是姊妹篇，在用相似的文本分类方法下，用不同的框架实现，这篇是用keras，keras是一个经过包装之后的框架，内核在文章中用的tensorflow，keras的有点优点在文章中体现的非常明显。
NLP.TM | 命名实体识别基线 BiLSTM+CRF（上） 和 NLP.TM | 命名实体识别基线 BiLSTM+CRF（下）：这两篇讲的是命名实体识别问题以及目前比较重要的基线模型BiLSTM-CRF，上篇简单介绍了原理并给与了资料，下篇则重点在于代码实现，代码量比较大，不过实现的效果初步看起来还行，最后有一些个人讨论，可供大家思考。
NLP.TM[15] | 短文本相似度-CNN_SIM：一篇讲文本相似度的文章，这里重点讲了自己初步了解这个领域下看到的一篇非常经典的内容，里面对问题的抽象非常值得借鉴，同时其建模方法中sim层也非常有意思。
NLP.TM[16] | SIGIR2019: 深度NLP在搜索系统中的应用：一份报告的笔记，讲述在搜索领域中nlp的使用，这块的使用虽然比较专精，但是也从侧面论证一个思路，NLP并非一个鸡肋的方向，其实有非常广阔的应用空间，NLP是怎么用的在这些领域的，其实这篇文章能给与一些思考，NLP本身虽然是一个科研的方向，但是在现实应用中其实同样有很大意义。这篇文章既是NLP.TM下的第16篇文章，也是R&S下的第17篇文章。
R&S | 手把手搞推荐[6]：回顾整体建模过程：手把手搞推荐到达这个阶段初步完成了一个基线模型的讨论，同时在之前协同过滤的系列文章基础上，已经能够建立一个简单的推荐系统，但是现实肯定不止如此，后续有更多方法敬请期待！
【秋招福利】带你找到秋招组织带你飞：我和其他博主一起开了一个秋招群，有需要可以加入，OPPO的提前批已经结束，但是正式批还在火热进行，大家把握机会啦。
我的半年总结：阅读量也不低，看来大家喜欢哈哈，这篇主要讲我2019年上半年做的事情，做了一个自己的总结吧，作为自己和大家的激励。
我从研究生生活中得到的经验：没想到这篇文章获得了我开号以来的最高阅读量，也是我首次阅读量破千，这篇文章我写的很认真，大家能获得收获也是一件很好的事情，但是在此提醒大家，经验看得爽是一方面，如果真的觉得有道理，那就自己要开始动手做，且坚持做下去。至于类似的经验文章，既然大家喜欢，后续有想法我就更新吧，大家还有什么需求可以和我沟通，我安排排期。
提出推荐和广告，另外还有两篇转发文，如果是转载文，我都会在文章前面加上我对文章的评论，也让大家能够理解我转发的理由，真的是好文章我才会推荐和转载哟。
学习总结
这个月估计是我近期最放松的一个月，没有毕业和就业压力，我的选择是学习+放松吧。我主要有这些方面的收获：
由于后续工作需要，6月+7月份的上半月c++基础过了一遍，写的能力可能还不够，但是看感觉没什么大问题。
《算法导论》到21章，到了图论之前，感觉前面几张难度好大，读起来不舒服，推进很慢，但是后面图论感觉自己能稍微轻松一点了。
《特征工程入门与实践》看完，收获不小，这本书感觉指的买来看吧，特征工程的书不多，主要是技巧很零散缺失不好写，很多时候经验，但是这本书非常系统地把东西告诉你，基本的有，复杂高级的也有，我会挑着和大家分享。
这个月的学习重点放在了NLP的进阶上，之前自己在文本分类上做过很多尝试也有了一些经验，但是命名实体识别、文本相似度、预训练模型等问题上还不太了解，这个月算是慢慢不回来了，算不上深入，但是基本的思路和基线方法已经有了初步了解。
重点看了几个技术分享博客，主要是算法在搜索场景下的应用，包括美团的、Linkedin等，我慢慢和大家分享。
c++的makefile一块做了初步了解，后面可能在自动化构建打包方面可能还要学点，算法工程师，算法固然重要，但别忘了还要是工程师。
公司安排入职前要看的几本书，《谈美》、《批判性思维工具》、《高效能人士的7个习惯》，完成。
写论文，嗯…，又交给老师一稿，预计是投稿版本了，不过，还有一篇正在手里修改，预计过几天完成，毕了业还在写论文真不容易啊哈哈哈。
游了一趟杭州，趁着还没降温，很舒服。杭州的小伙伴抱歉没有找你们哈，怕打扰你们影响你们工作生活学习了，所以我们悄悄的来悄悄地走。
碎碎念
说这么几点东西吧。
看到有2篇经验文的阅读量很高，分别是半年总结和研究生经验，想必很多人都看了，感谢大家的支持，能对大家有帮助当然就更好了。可是另一方面，我也在担心，经验文看完觉得热血沸腾，但是事后很多时候没做到，或者做到了但是没有坚持，其实这个相当于没用，大家共勉吧。
毕业之前和导师加上导师门下的同学一起吃了一顿饭，和大家聊天的时候，我想到一句话，也在这里和大家分享——"不要错把自己在平台的成功当成是自己的成功"。我们可能凭借自己实力上了一个比较好的平台，这个平台可能是学校，可能是某个导师的招牌，可能是一个比较大的公司，都有可能，在这个平台下自己有了更多的机会和成果，但大家一定不要轻易放松，这个平台不是你自己，你要时刻小心，哪天你没了这个平台，你是否还是你，你是否还能获得你目前拥有的一切。因此，一方面我们要对这个平台心存感恩和敬畏，另一方面我们也要努力成长到自己能成为自己的舞台，我是叉烧，不止是北科大的叉烧，不仅是之前去哪儿美团出来的叉烧，现在OPPO的叉烧，说实话我从去哪儿和美团出来，到进入OPPO之前，我感受到一些落差，所以此感觉非常明显。
次月计划
下个月开始，我要加入公司培训，虽然闭关但是还是有不少业余时间，因此计划是这样的，写在这里，大家监督！
公众号上，内容这么安排，可能要调调大家的胃口了：
NLP.TM：这是一块主流，一方面一些重要的NLP任务，另一方面一些比较前沿的东西，我会和大家分享。
R&S：这是一个非常应用的领域，所以我的思路是以论文为辅，以现实应用为主，和大家谈一些大厂的方案和经验，同时尝试性地写点代码和大家分享。
经验文，看时间来写吧，经验有时候真的很难倒出来，而且倒出来也有限呃呃呃。不过，科研、学习、工作方面有什么问题都可以交流。
新栏目即将发布，三足鼎立将成为本公众号的完全体，前两个栏目深度有余，广度不足，此处，新栏目会在广度上补足，大家可以猜猜是什么。(我绝对是宠粉的好吧，写的方向很多，说实话真的有点不容易哈哈哈)
有一个很多关注者都期待的东西，我正在筹办，未来希望能更加高效地帮到大家。
学习上，这么安排：
c++在工程上自己要尝试提升，另外和python的联动要尝试去了解。
有机会了解一些开发工具，例如压测之类的。
尽快从科研的压力中释放出来。
前半月NLP仍然是重点，但是到下半月，我得开始着手了解一些和LTR(learning to rank)有关的东西了，预计又要开始啃英文书了（悄悄感谢一位前辈），中文书目前国内没有找到太合适的(各位大佬可以也给些建议啊)。
《算法导论》，继续推进吧，希望能在国庆之前完成这一轮的阅读(我没指望这一次就全部彻底吸收，可能会看好几轮)。
就这样吧，大家共勉。