相关推荐
-
如何成为一名卓越 (great) 的前端工程师的
注:本文转载自(如何成为一名卓越 (great) 的前端工程师的) 看过之后非常有感触,很多观点都是自己长期以来非常坚持和认同的,所以翻译出来分享给更多的前端同学! Action 最近我收到一封读者来信让我陷入了思考,...
-
阿里P7谈:如何成为一名卓越的前端工程师!
Hi Philip,您是否介意我问您是如何成为一名卓越 (great) 的前端工程师的?对此您有什么建议吗? 我不得不承认,我很惊讶被问这样的问题,因为我从来不觉得自己是个很卓越的前端工程师。甚至我入行头几年时并不认为...
-
如何成为一名优秀的web前端工程师(前端攻城师)?
我从没有听到有人问:如何做一名优秀、甚至卓越的WEB前端工程师。 何为:前端工程师? 前端工程师,也叫Web前端开发工程师。他是随着web发展,细分出来的行业。 Web前端开发技术主要包括三个要素...
-
如何成为一名卓越的前端工程师(译)
Hi Philip,您是否介意我问您是如何成为一名卓越 (great) 的前端工程师的?对此您有什么建议吗? 我不得不承认,我很惊讶被问这样的问题,因为我从来不觉得自己是个很卓越的前端工程师。甚至我入行头几年时并不认为...
-
天然气汽车供气系统减压装置毕业设计(cad+设计方案).zip
天然气汽车供气系统减压装置毕业设计(cad+设计方案)
-
PHP+SQL考勤系统安全性实现(源代码+论文+答辩PPT+指导书)
PHP+SQL考勤系统安全性实现(源代码+论文+答辩PPT+指导书)
-
NumPy 的用途是什么
NumPy 的用途是什么
-
毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
-
基于MATLAB的pca人脸识别.zip
基于MATLAB的pca人脸识别.zip
-
课设毕设基于SSM的信息类课程教学知识管理系统LW+源码可运行.zip
课设毕设基于SSM的系统源码可运行
-
JAVAWML信息查询与后端信息发布系统实现-WML信息查询设计(源代码+LW).zip
JAVAWML信息查询与后端信息发布系统实现——WML信息查询设计(源代码+LW)
-
毕业设计[整站程序]情感家园站 v3.0 For 个人版_qgweb30fp.zip
毕业设计[整站程序]情感家园站 v3.0 For 个人版_qgweb30fp.zip
-
熊猫脚本助手V1.8.zip
可以自动刷课,执行重复的脚本工作,内有详细操作教程。支持WIN7---WIN10系统。
-
Java项目之实验室计算机故障报修系统(源码)
Java项目之实验室计算机故障报修系统(源码) 开发语言:Java 框架:ssm 技术:JSP JDK版本:JDK1.8 服务器:tomcat7 数据库:mysql 5.7(一定要5.7版本) 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/myeclipse/idea Maven包:Maven3.3.9
-
使用hapi框架搭建 基于协同过滤的美食推荐系统——后台.zip
协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
-
JAVAWEB校园二手平台项目.zip
JAVAWEB校园二手平台项目,基本功能包括:个人信息、商品管理;交易商品板块管理等。本系统结构如下: (1)本月推荐交易板块: 电脑及配件:实现对该类商品的查询、用户留言功能 通讯器材:实现对该类商品的查询、用户留言功能 视听设备:实现对该类商品的查询、用户留言功能 书籍报刊:实现对该类商品的查询、用户留言功能 生活服务:实现对该类商品的查询、用户留言功能 房屋信息:实现对该类商品的查询、用户留言功能 交通工具:实现对该类商品的查询、用户留言功能 其他商品:实现对该类商品的查询、用户留言功能 (2)载入个人用户: 用户登陆 用户注册 (3)个人平台: 信息管理:实现对商品的删除、修改、查询功能 添加二手信息:实现对新商品的添加 修改个人资料:实现对用户个人信息的修改 注销
-
基于协同过滤和SVD算法的音乐推荐系统.zip
协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
-
Java游戏设计打飞机程序(源代码+LW).zip
Java游戏设计打飞机程序(源代码+LW)
-
Matlab实现CoMP多用户注水算法在最最基础的注水算法的基础上,
Matlab实现CoMP多用户注水算法在最最基础的注水算法的基础上,实现了在功率受限速率受限的情况下CoMP多用户的功率分配.zip
1 楼 西蜀石兰 2015-08-12 08:02