AutoRec是在2015年由澳大利亚国立大学提出的，它将自编码器的思想和协同过滤结合，提出了一种单隐层神经网络推荐模型。因其简单易懂，特别时候作为深度学习推荐系统的入门。AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器，它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵，完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分，进而进行推荐排序。自编码器自编码器顾名思义

作为深度学习推荐系统不可分割的一部分，Embedding技术主要应用在如下三个方向。(1)在深度学习网络中作为Embedding层，完成从高维稀疏特征向量到低维 稠密特征向量的转换。(2)作为预训练的Embedding特征向量，与其他特征向量连接后，一同输入深度学习网络进行训练。(3)通过计算用户和物品的Embedding相似度，Embedding可以直接作为推 荐系统的召回层或者召回策略之一。下

文章目录软件维护的概念软件维护的类型纠错性维护适应性维护完善性维护预防性维护软件可维护性及影响因素软件可维护性影响可维护性的因素软件维护过程及IEEE维护模型软件维护过程IEEE维护模型软件维护技术程序理解概念程序理解的任务软件再工程概念软件再工程模型库存目录分析文档重构逆向工程代码重构数据重构正向工程软件维护的概念软件维护是指由于软件产品出现问题或需要改进而对代 码及相关文档的修改，其目的是对现

矩阵分解算法针对协同过滤算法的头部效应较明显、泛化能方较弱的问题，矩阵分解算法被提出。矩阵分解 在协同过滤算法中“共现矩阵”的基础上，加入了隐向量的概念，加强了模型处理稀疏矩阵的能力，针对性地解决了协同过滤存在的主要问题。上图描述了协同过滤算法和矩阵分解算法在视频推荐场景下的算法原理。如图(a)所示，协同过滤算法找到用户可能喜欢的视频的方式很直接，即基于用户的观看历史，找到跟目标用户Joe看过同样

作为深度学习推荐系统不可分割的一部分，Embedding技术主要应用在如下三个方向。(1)在深度学习网络中作为Embedding层，完成从高维稀疏特征向量到低维 稠密特征向量的转换。(2)作为预训练的Embedding特征向量，与其他特征向量连接后，一同输入深度学习网络进行训练。(3)通过计算用户和物品的Embedding相似度，Embedding可以直接作为推 荐系统的召回层或者召回策略之一。下

1.1节R1 “主机”和“端系统”之间有什么不同？列举几种不同类型的端系统。Web服务器是一种端系统吗？R2 “协议” 一词常被用于描述外交关系。维基百科是怎样描述外交协议的？R3.标准对于协议为什么重要？1.2节R4.列出6种接人技术。将它们分类为住宅接人、公司接入或广域无线接入。R5. HFC带宽是专用的，还是用户间共享的？在下行HFC信道中，有可能发生碰撞吗？为什么？R7.以太LAN的传输速

软件项目管理概述定义为了使软件项目能够按照预定的成本、进度和质量顺利 完成，而对成本、人员、进度、质量、风险等进行分析 和管理的活动。目标– 软件产品达到预期的功能和性能要求（质量）– 项目在合同期限内完成和交付（进度）– 项目开销控制在预算之内（成本）• 先于任何技术活动之前，贯穿整个软件生命周期• 对软件开发是否成功具有决定意义人员组织与管理取决于开发组织的管理模式和软件项目的特点。典型的组织

4.1 ~4. 2 节R1.我们回顾一下在本书中使用的某些术语。前面讲过运输层的分组名字是报文段，数据链路层的分组 名字是帧。网络层分组的名字是什么？前面讲过路由器和链路层交换机都被称为分组交换机。路由 器与链路层交换机间的根本区别是什么？回想我们对数据报网络和虚电路网络都使用词汇路由器。R2.在数据报网络中，网络层的两个最重要功能是什么？虚电路网络中网络层的3个最重要的功能是什么？R3.路由选择

有句老话说得好，学会了0-1背包就学会了算法。本篇博客就来盘点一下0-1背包的4中常见解法。动态规划法既然要用动态规划法解0-1背包问题，就要能满足动态规划的两个特性：具有重叠子问题。具有最优子结构性。这两点应该很容易就可以看出，这里就不做过多赘述了。直接来看关键，之前说过，动态规划的本质就是填表，而解动态规划问题的关键是找出动态转移方程，一旦找出动态转移方程，就可以用方程把整个表都填满了。这里直

3. 1-3.3 节R1.假定网络层提供了下列服务。在源主机中的网络层接受最大长度1200字节和来自运输层的目的主机地址的报文段。网络层则保证将该报文段交付给位于目的主机的运输层。假定在目的主机上能够运行许多网络应用进程。a.设计可能最简单的运输层协议，该协议将使应用程序数据到达位于目的主机的所希望的进程。假设在目的主机中的操作系统已经为每个运行的应用进程分配了一个4字节的端口号。b.修改这个协议