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今天教大家如何设计一个 鲜花商城 , 基于目前主流的技术：前端vue3，后端springboot。学习完这个项目，你将来找工作开发实际项目都会又很大帮助。文章最后部分还带来的项目的部署教程。系统有着基于用户的协同过滤推荐算法，还有保证库存不超卖的库存系统设计，还带有订单（发货，收获，退款，评价），购物车，运费等某块功能的设计，基本上符合将来工作上的实际项目。鲜花商城（带用户协同过滤算法推荐）首先，
在线课程推荐系统是一个全面的教学辅助在线平台，旨在优化用户的学习体验。通过精准的用户管理，系统能够根据每位学习者的偏好和历史行为定制推荐。课程信息管理功能确保所有可用课程的内容、描述及相关资料都准确无误，便于用户选择。系统还对课程类型进行分类，帮助用户轻松找到他们所需的专业知识或技能提升课程。用户可以通过课程评价管理给予反馈，这不仅有助于其他用户做出明智的选择，也促进了课程质量的提高。学习进度管理
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2025年11月将举办多场高水平国际学术会议，涵盖人工智能、通信技术、智能制造、能源电力等前沿领域。会议亮点包括：院士专家主旨报告、双一流高校支持、EI快速检索保障、线上线下混合模式。设有多项优秀评选，为企业与学者搭建产学研合作平台。会议地点遍布悉尼、青岛、重庆等国内外城市，部分会议投稿截止在即，为评职晋升学者提供重要机会。
北航研究团队提出TAE方法，一种token感知的推理时表征编辑技术，无需训练即可提升大模型对齐能力。通过MIG和MAI模块解决传统表征编辑的方向偏差和强度不灵活问题，在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%，在去毒和公平性任务上表现卓越，为对话系统、内容审核等场景提供高效解决方案。提升大模型对齐能力新方法，在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%，刷新当前最优性能！方法名为
xml文件签名、验签
AI视觉技术为煤矿安全生产提供了智能化解决方案，通过三大技术支柱实现井下睡岗、脱岗行为的精准监测：采用专用工业摄像机确保恶劣环境下稳定成像，运用深度学习算法识别工作人员及其姿态，建立行为分析模型判定异常状态。系统形成从实时监控、智能分析到多级报警的闭环管理，并支持灵活设置报警规则。AI视觉不仅提升监管效率，更推动安全管理从被动追责转向主动预防，同时需注意数据安全和隐私保护。该技术标志着煤矿安全管理
通过针对鲲鹏多NUMA架构的本地内存分配与线程调度优化、结合鲲鹏数学库对大模型矩阵乘法实现的专项加速以及采用专家延迟计算技术有效重叠通信与计算过程，KTransformers在千亿参数模型推理中实现了显存占用降低百分之九十以上的显著效果，为大规模模型部署提供了创新的底层技术支撑。前沿学术探索如源头活水，而开发者始终是创新的关键所在。未来，鲲鹏与昇腾将继续携手全球开发者，以更开放的技术、更丰富的工具
✅基于python商品推荐系统+协同过滤推荐算法+网络爬虫2种推荐算法计算机毕业设计大数据（附源码）✅
半成品配菜服务平台旨在满足现代都市人群日益增长的便捷烹饪需求。随着快节奏的生活方式普及，越来越多的人希望在家中享受健康、美味的餐食，但同时又受到时间和精力的限制。传统的外卖服务虽然能够快速提供餐食，但往往难以满足人们对食材新鲜度、营养均衡和个性化口味的要求。而完全自己准备食材和烹饪则需要耗费大量的时间和精力，无法适应忙碌的日常生活。在此背景下，半成品配菜服务平台应运而生，填补了外卖与自制餐食之间的
GitHub - chatopera/Synonyms: 中文近义词：聊天机器人，智能问答工具包SynonymsChinese Synonyms for Natural Language Processing and Understanding.更好的中文近义词：聊天机器人、智能问答工具包。synonyms可以用于自然语言理解的很多任务：文本对齐，推荐算法，相似度计算，语义偏移，关键字提取，概念提
1.背景在推荐系统中，使用强化学习方法有几个不足的地方：1）要使用用户实时数据进行奖励反馈，来训练强化学习模型。其中最有效的办法是把模型直接部署到线上，然后进行A/B test来产生真实数据。但是，这个过程往往需要较长的周期，同时如果要部署模型到线上，需要耗费巨大的工程，这一步针对算法工程师来说是不太友好的。2）如果推荐模型在部署线上前没有训练好，这会导致线上实时数据效果差，从而也会导致在强化学习
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网上花店系统是一项在优化商品销售流程和提升企业运营效率的信息化解决方案。目前该系统整合了现代化的Java开发框架，通过使用Spring进行项目整体的管理，处理Web请求和MyBatis实现数据持久化，实现了一个功能完备的自销商品管理平台。系统通过Spring框架提供的依赖注入和面向切面编程等特性，实现了灵活可维护的网上花店系统模块。主要包括了商家管理、商品管理、类型管理、订单管理、购物车管理、系统
Apriori算法（调包实现）算法简单描述：两个重要参数：1、频繁项集(frequent item sets)。包括计算：频繁项集的支持度（support）2、关联规则(association rules)。包括计算：关联规则的置信度(confidence)频繁项集(frequent item sets)，支持度（support）单是肉眼去观察的话，似乎顾客经常购买P1, P2这样的组合。这种的购
import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder, MinMaxScalerdata_frame = pd.read_csv('./data/criteo_sample.txt')# C开头的列，值都是乱码，所以按枚举 转为idsparse_feature_names = ['C' + str(i) for i in
论文笔记
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水果销售系统是一项在优化商品销售流程和提升企业运营效率的信息化解决方案。目前该系统整合了现代化的Java开发框架，通过使用Spring进行项目整体的管理，处理Web请求和MyBatis实现数据持久化，实现了一个功能完备的自销商品管理平台。系统通过Spring框架提供的依赖注入和面向切面编程等特性，实现了灵活可维护的水果销售系统模块。主要包括了商家管理、商品管理、类型管理、订单管理、购物车管理、系统
免费领取项目源码，请关注●点赞收藏并私信博主，谢谢-论文针对在大学生就业信息数据规模大，管理员人员和用户需要对大学生就业涉及到的信息进行管理的需求，设计了大学生就业管理系统的框架，给出了大学生就业管理系统的总体设计，并对大学生就业管理系统的架构及关键模块的实现过程进行了详细论述。采用MVC和MySQL数据库技术，基于express框架实现了一个完整系统的设计，为使用者提供了良好的大学生就业管理系统
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基于协同过滤推荐算法+数据可视化n的个性化网上购物推荐平台设计和实现，基于协同过滤推荐算法的个性化网上购物推荐平台设计和实现
基于JavaWeb药店查询系统是一项在优化药物查询流程和提升企业运营效率的信息化解决方案。目前该系统整合了现代化的Java开发框架，通过使用Spring进行项目整体的管理，处理Web请求和MyBatis实现数据持久化，实现了一个功能完备的自销药物管理平台。系统通过Spring框架提供的依赖注入和面向切面编程等特性，实现了灵活可维护的基于JavaWeb药店查询系统模块。主要包括了商家管理、药物管理、
技术的成熟和普及，势必会给人们的生活方式带来不同程度的改变。越来越多的经营模式中都少不了线上运营，互联网正强力推动着社会和经济发展。国人对民族文化的自信和不同文化的包容，再加上音乐行业的发展，如此繁荣吸引了越多越多的人。一套完备的基于协同过滤的音乐推荐系统可以实现让用户又快又准找到自己喜欢的音乐，同时也是从侧面促使音乐经济的稳定发展。本论文主要完成不同用户的权限划分，不同用户具有不同权限的操作功能
强化学习：让推荐系统像智能机器人一样自主学习
前台用户包含：登录、注册、忘记密码、退出登录、搜索商品、浏览商品、修改信息、密码修改、用户评分、用户收藏、用户评论、用户点赞、浏览历史、购物车、模拟支付、购买、排行榜、个性化推荐等功能；后台管理员包含：数据统计、商品类型管理、商品管理、订单管理、用户管理、用户评分管理、用户收藏管理、用户评论管理、用户点赞管理、用户历史管理、管理员管理等。协同过滤推荐算法。
网络爬虫：通过Python实现新浪新闻的爬取，可爬取新闻页面上的标题、文本、图片、视频链接推荐算法：权重衰减+标签推荐+热点推荐权重衰减进行用户兴趣标签权重的衰减，避免内容推荐的过度重复标签推荐进行用户标签与新闻标签的匹配，按照匹配比例进行新闻的推荐热点推荐进行新闻热点的计算的依据是新闻阅读量、新闻评论量、新闻发布时间涉及框架：Django框架、vue框架、MySQL数据库、jieba、selen
对于用户，可能知道他们的人口统计信息（年龄、性别、位置）、表达的偏好（喜欢或不喜欢某些电影类型），以及通过 IP 地址、访问设备（手机或桌面）、使用的浏览器等获取的线索，这些信息都与用户偏好可能相关。但协同过滤算法难以利用这些信息，尽管它在多个用户对多个项目进行评级的情况下是一种强大的算法，但仍存在这些局限性。均值归一化（Mean Normalization）主要目的是将数据集中的特征值进行转换，
概述矩阵分解问题物品之间存在相关性，信息量并不随着向量维度增加⽽线性增加；矩阵元素稀疏，计算结果不稳定，增减⼀个向量维度，导致近邻结果差 异很⼤的情况存在。思路上述两个问题，在矩阵分解中可以得到解决。矩阵分解，直观上说来简单，就 是把原来的⼤矩阵，近似分解成两个⼩矩阵的乘积，在实际推荐计算时不再使 ⽤⼤矩阵，⽽是使⽤分解得到的两个⼩矩阵。矩阵存储难点只有原始⽤户⾏为⽇志，需要从中构造出矩阵，怎么做
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强化学习在推荐系统中的应用。
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