推荐算法有哪些？ - 知乎一.推荐算法非个性化推荐"如果你不知道该推荐什么，那么推荐大家都喜欢的准没错"。基于热门榜单或者最多使用等方式进行的推荐颗粒度较为粗，执行也相对来说比较容易,同时效果相当不错，非个性化推荐在新用户冷启动、推荐系统冷启也均应用广泛。进一步的，可以利用人口统计学特征再进一步结合热门榜进行推荐。用户的基础数据如用户使用的手机，操作系统，版本等“识别”，城市位置，WiFi还是4G

前天晚上突然发现pycharm打不开了，经过一天一夜各种尝试，终于打开了最终打开方案win+r， 在输入框输入pycharm，就打开了。接下来写我尝试的各种方法。

电脑已有anaconda和pycharm，想使用anaconda已有的python以及相关的包。本来配置了新的environment，但是运行的时候还是提示anaconda中已有的包不能在pycharm中使用，like"ModuleNotFoundError: No module named 'xlrd'后来发现要选existing environment，并且选择anaconda的python.

经过对比输入数据发现，输出中给出的负载数据实际上存在于输入数据中，只是和时间对应不上，怀疑更可能是数据错位问题，而不是大模型幻觉。其中json格式的输入数据包括时间和负载，其中时间和负载均在json中对应一个长度相同的list。比如：实际输入12:00对应的负载是1000，但是输出中提到12:00对应的负载是2000。现在的问题是大模型输出的分析结果其中涉及到具体时间和对应负载的内容跟输入数据对应

模型优化是提高机器学习模型性能的关键步骤，包括特征工程、选择合适的模型、调整超参数和评估模型性能。

一个详解的链接(重要重要)：通俗易懂：图解10大CNN网络架构 - 知乎1x1卷积核一文读懂卷积神经网络中的1x1卷积核 - 知乎1x1卷积核，又称为网中网（Network in Network）。降维/升维当输入为6x6x32时，1x1卷积的形式是1x1x32，当只有一个1x1卷积核的时候，此时输出为6x6x1。此时便可以体会到1x1卷积的实质作用：降维。当1x1卷积核的个数小于输入channe

数据仓库的基本架构 | 人人都是产品经理https://zhuanlan.zhihu.com/p/68666354https://zhuanlan.zhihu.com/p/68666354数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision-Support）。数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non

对于数据仓库的理解，数据仓库主要为的解决什么问题？数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision-Support）。（为什么要面向主题？面向主题是数据仓库的第一特性，主要是指合理地组织数据以

卷积神经网络CNNs为什么要用relu作为激活函数？relu激活函数的优势： （1）反向传播时，可以避免梯度消失。 （2）Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系， （3）相对于sigmoid激活函数，tanh激活函数，求导简单。缺点：训练时候很“脆弱”，很容易“die”（学习率如果设置地过大或者梯度过大，会使得当前得到的W为负值，然后y=Wx+b

异常检测算法分类及经典模型概览 - 知乎维基百科：在数据挖掘中，异常检测（英语：anomaly detection）对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。 通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。异常检测是指在数据中发现不符合预期行为模式的数据的问题异常检测（Anomaly Detection 或