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从验证集AUC来看BST基本优于均值池化这种base模型，但是不能明显优于DIN，且预测耗时明显高于DIN，存在继续优化的必要。因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友
【配套新书教材】《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】新书特色：本书从自然语言处理基础开始，逐步深入各种NLP热点前沿技术，使用了Java和Python两门语言精心编排了大量代码实例，契合公司实际工作场景技能，侧重实战。
生成模型的进步对推荐系统的发展产生了重大影响。传统的推荐系统是 “狭隘的专家”，只能捕捉特定领域内的用户偏好和项目特征，而现在生成模型增强了这些系统的功能，据报道，其性能优于传统方法。这些模型为推荐的概念和实施带来了创新方法。当前的生成模型能够学习和采样复杂的数据分布，其中包括文本和图像内容以及用户和项目交互历史。这样就可以利用这些数据模式来完成新的交互式推荐任务。
【优选算法 — 双指针】双指针小专题和为 s 的两个数快乐数盛最多水的容器三数之和四数之和
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目前，云电脑已经成为互联网技术领域的一种热门服务，得到了广泛的应用和发展。我个人推荐使用极光云的免费云电脑，毕竟咱们是用来体验或者办公的，需要长时间使用，极光云这个免费的品牌也是我昨天刚发现的。云电脑是一种基于云计算技术的虚拟电脑服务，用户可以通过互联网连接远程的云服务器使用电脑。，但是他的数量充足，续费也不用钱（刚开通的使用时长是1天，之后续费就是越来越久的）。安卓苹果都可下载，安卓建议在浏览器
Bridged（桥接模式）桥接模式相当于虚拟机和主机在同一个真实网段，VMWare充当一个集线器功能（一根网线连到主机相连的路由器上），所以如果电脑换了内网，静态分配的ip要更改。图如下：NAT（网络地址转换模式）NAT模式和桥接模式一样可以上网，只不过，虚拟机会虚拟出一个内网，主机和虚拟机都在这个虚拟的局域网中。NAT中VMWare相当于交换机（产生一个局域网，在这个局域网中分别给主机和虚拟机
一个小的推荐系统示例 Python是能编译的伪代码，开发效率高，计算能力很强，变量不用声明。还可以写脚本、写网站（主要是在html里面写python，估计没人会在Python里面写html吧）一、Python也有类似java的机制——“PVM”（大家理解成python虚拟机，可以在多平台下运行）二、环境搭建：（1）在windows下，直接上官网www.python.org
1、推荐算法的发展随着互联网的快速增长，为了给用户提供更精准的服务，用户数据规模将大规模增长。而这些用户数据中包括用户个人信息，浏览记录、消费历史等数据，为了避免数据的大规模浪费，造成“信息过载”问题[1]，推荐系统孕育而生。推荐系统于1990年被首次提到，而协同过滤于1992年被首次提出，随着推荐系统的不断发展，推荐系统与云计算、大数据相结合使用，随后在深度学习的热潮之下，2016年开始，推荐系
NineData 数据对比是一款云原生数据对比产品，具备每秒处理100万笔记录的高效能力。它提供了一站式支持，适用于IDC自建、云主机自建以及云数据库。并支持多种数据库，除了Redis之外，还包括MySQL、SQL Server、PostgreSQL、MongoDB、ClickHouse、Doris等，可进行数据库间的结构对比和数据对比。此外，NineData还支持同构和异构数据源之间的数据一致性
智能人才匹配引擎：通过深度学习和机器学习技术，不断优化匹配算法，确保推荐的候选人不仅符合岗位要求，还能考虑企业文化、团队氛围等软性条件，提高招聘成功率。云端人才库管理：采用高安全性、高可用性的云存储解决方案，确保数据安全无忧。同时，提供灵活的权限设置，保障企业信息的安全与隐私。人才发展路径规划：结合大数据分析与预测模型，为员工量身定制成长计划，激发员工潜能，增强企业人才竞争力。智能招聘流程管理：自
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第⼀项是数字1描述前⼀项，这个数是1即“⼀个1”，记作"11"描述前⼀项，这个数是11即“⼆个1”，记作"21"描述前⼀项，这个数是21即“⼀个2+⼀个1”，记作"1211"描述前⼀项，这个数是1211即“⼀个1+⼀个2+⼆个1”，记作"111221"要描述⼀个数字字符串，⾸先要将字符串分割为最⼩数量的组，每个组都由连续的最多相同字符。countAndSay(4)=读"21"=⼀个2+⼀个1="1
58同城智能推荐系统大约诞生于2014年（C++实现），该套系统先后经历了招聘、房产、二手车、黄页和二手物品等产品线的推荐业务迭代，但该系统耦合性高，难以适应推荐策略的快速迭代。58同城APP猜你喜欢推荐和推送项目在2016年快速迭代，产出了一套基于微服务架构的推荐系统（Java实现），该系统稳定、高性能且耦合性低，支持推荐策略的快速迭代，大大提高了推荐业务的迭代效率。此后，我们对旧的推荐系统进行
本系统采用Node、Vue、HTML、CSS、JavaScript等技术实现了移动端茶叶销售推荐平台，此平台具有用户登录注册、商品搜索、商品分类、购物车、个人中心等主要功能。通过推荐系统，系统会根据用户喜好推荐商品，用户操作更少，使用体验更加舒适便捷，本系统仅展示部分源码和功能展示。用户点击搜索框，在搜索界面用户可以看到自己的搜索历史，可以对该消息进行删除，可以根据茶叶名模糊搜索自己想要的茶叶，搜
随着科技的不断变迁，信息技术的不断迭代升级。人们对于互联网方方面面的需求都开始涌现了出来，这其中就包括对于在线教育的需求。如今，大家都希望能够活到老、学到老，不管是职场人士、高校老师，还是渴望学习更多知识的在校学生，对于在线教育网站的需求已经非常迫切。新冠疫情以来，由于全国实行居家隔离，所有的中小学、高校都不得不采用线上授课这一方式。通过这次疫情，可以说在线教育的理念已经大大深入人心，几乎所有的人
针对海量的新闻资讯数据，如何快速的根据用户的检索需要，完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐？本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐，通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算，实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户，展开个性化推荐。本次新闻推荐系统：主要包含技术：springboot，mybatis，mysql，javascript，vue.js，
摘要：随着社会逐渐进入信息过载时代，人们对电影个性化推荐服务的要求与日俱增。本文以协同过滤算法为基础进而发掘用户与用户之间的隐含关联，不同电影之间的隐性信息，采集并分析用户对电影的操作记录对用户进行个性化的模型构建，并利用Flume与Kafka建立数据管道，通过Spark系统进行快速计算，从而完成对用户的实时个性化电影推荐。关键词：个性化推荐；协同过滤；实时推荐；电影推荐；Spark；
图片和视频是非结构化数据，机器如果要理解某一图片或视频表达的内容，是无法直接分析的，这种情况，就需要有计算机视觉技术，通过一系列对图片/视频的分析及处理技术，提取图片/视频中的元素，将图片转化为一系列的特征，将计算机对图片的理解转化为人类可读的信息，比如文本描述、标记、图形等，也就是可被机器理解的结构化数据。计算机视觉可以模仿人的视觉系统，通过机器学习等技术解决图片和视频的分析等问题。以上是计算机
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该算法模拟了帝王蝶群体中帝王蝶和其他蝴蝶之间的交互行为，以实现问题的优化目标。帝王蝶算法（Monarch Butterfly Optimization Algorithm，MBO）是一种基于帝王蝶群体行为的优化算法，模拟了帝王蝶的群体聚集和搜索行为。帝王蝶算法结合了帝王蝶和其他蝴蝶之间的协作和竞争关系，通过领袖和群体的互动实现优化目标。帝王蝶算法利用蝴蝶群体中帝王蝶的领导作用和其他蝴蝶的搜索行为来
DIN（Deep Interest Network）模型是阿里妈妈盖坤团队发表在KDD'18上的文章，因为有阿里的光环，因此，这个模型在业界还是比较有名气的，至于最终在其他公司场景下有没有效果，取决于对比的baseline，如果你的baseline足够弱，理论上会有一定效果的提升，当然，如果你的baseline够强，可能一点效果都没有。之前博客介绍的模型都在解决如何有效的学到高阶交叉特征，而DIN
《SASRec：基于自注意力机制的序列推荐》transformer最早提出是用在NLP领域做机器翻译的，本文将transformer中的注意力机制用在序列推荐上，**对于给定的物品序列来预测下一个最可能出现的物品是什么**（采用自注意力机制来对用户的历史行为信息建模，提取更为有价值的信息。最后将得到的信息分别与所有的物品embedding内容做内积，根据相关性的大小排序、筛选，得到Top-k个推荐
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单调栈在题目中应用很广泛，是一名算法选手所必须掌握的基础算法，在题目中遇到寻找最大最小的元素，或者对元素进行找最大最小的问题可以考虑单调栈，单调栈主要适用于一些需要找到“下一个更大（或更小）元素”的问题。通过维护一个单调递增（或递减）的栈，可以高效地找到下一个更大（或更小）元素。在实际应用中，需要注意栈的边界条件及特殊情况的处理。单调栈的时间复杂度通常为O(n)，其中n为元素的个数。利用单调栈可以
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