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综合排序丨最热优先丨最新优先

机器学习入门 4-8 scikit-learn中的scaler

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在sklearn中使用数据归一化。

触摸壹缕阳光

2019-11-13

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4-8人同服搭建教程详解

本文详解如何通过搭建专属服务器实现4-8人同服联机，涵盖服务器配置要求、活动页选购、防火墙设置及客户端连接配置，帮助玩家突破人数限制，与好友畅享多人联机体验。 1.2 专属服务器的优势对比维度内置联机专属服务器最大人数 4人 4-8人稳定性依赖主机在线 7×24小时运行参数自定义不支持支持经验倍率、捕获率等调整隐私性可能遇到陌生人仅邀请好友加入存档管理跟随主机独立服务器存档二、服务器硬件配置要求 2.1 套餐配置参考（按人数选择）《幻兽帕鲁》官方给出的是推荐配置（并非最低门槛）。 "选项卡点击"添加规则" 添加以下端口规则：协议端口策略来源用途 UDP 8211 允许 0.0.0.0/0 游戏通信端口（必需） UDP 27015 允许 0.0.0.0/0 查询端口（推荐 Restart 重启服务器 /Kick [玩家名] 踢出指定玩家 /Ban [玩家名] 禁止指定玩家加入 /adminpassword [密码] 输入管理员密码获取权限八、总结《幻兽帕鲁》想要实现4-

2026-07-20

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theta悖论:4-8 Hz的EEG振荡既反映睡眠压力又体现认知控制

theta振荡（4—8赫兹）反映了警觉认知控制状态活动和睡眠剥夺，是睡眠状态下压力的标志。本研究中，我们调查了认知任务和睡眠剥夺期间中，脑电位振荡的差异。我们测量了18名年轻健康成年人（9名女性）在3种睡眠剥夺水平下执行6项任务的高密度脑电图。我们发现认知负荷和睡眠剥夺都增加了内侧前额叶皮质区域的theta功率；然而，睡眠剥夺导致了许多额叶其他部位的theta波增加。睡眠剥夺相关的theta(sdTheta）出现位置随任务不同而不同，在视觉空间任务和短时记忆任务中范围最广，在被动音乐学习任务中辅助运动区活动最强，而在空间任务时颞下回皮层最强。此外，任务行为的改变和睡眠剥夺时的theta增加相关，但是相关无任务特异性而且多重校正后不显著。总之，这些结果表示在睡眠剥夺期和认知过程中that a振荡主要发生在与当前行为无关的皮层区域。

2023-01-16

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浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集习题4-8 高空坠球

习题4-8 高空坠球皮球从某给定高度自由落下，触地后反弹到原高度的一半，再落下，再反弹，……，如此反复。问皮球在第n次落地时，在空中一共经过多少距离？第n次反弹的高度是多少？

C you again 的博客

2020-09-15

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数据库服务器的 CPU 核心数怎么选

- 推荐配置：- CPU 核心数：2-4 核。- 内存：4-8 GB。- 存储：50-100 GB SSD。- 网络带宽：100 Mbps。 - 推荐配置：- CPU 核心数：4-8 核。- 内存：8-16 GB。- 存储：100-500 GB SSD。- 网络带宽：1 Gbps。 - 推荐配置：- CPU 核心数：8-16 核。- 内存：16-64 GB。- 存储：500 GB - 多 TB SSD。- 网络带宽：1 Gbps 或更高。 - 推荐配置：- CPU 核心数：16 核以上。- 内存：64 GB 以上。- 存储：多 TB SSD 或更高。- 网络带宽：10 Gbps 或更高。五、具体配置建议1. - 中并发（100-1000 个并发用户）：4-8 核。- 高并发（超过 1000 个并发用户）：8 核以上。2. 查询复杂性：- 简单查询：4 核即可满足需求。

2025-02-25

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服务器配置

【推荐】飞林沙：商品推荐算法&推荐解释

另外的一个问题还在于怎样生成替代品的推荐理由，应该是更好，而不是他们包含同一关键词。 ? 推荐一整套装备。因为我们要时刻记得我们产生Topic的意义不仅仅是用来做推荐，还有为基于Link关系的商品推荐生成推荐理由，topic生成与商品之间的连接关系息息相关。 ? 我们之前所有的训练都是基于无向图的，例如买了iPhone可以买手机壳，但是买手机壳推荐iPhone就是一个不好的推荐了。所以作者的解决方案是对训练的参数做了调整： ? 那么我们抛除模型，看看这篇paper带给了我们什么启示，这篇文章核心其实就是在解决“推荐解释”的问题，当然顺路也提高了推荐的准确性。作者从几个角度去出发，这几点都是值得我们在做推荐算法的时候考虑的： <1> 推荐的递进性，我们过去无论在做商品聚类，还是基于标签推荐时，都是基于一个无向的“图模型”。

涛哥-AI架构师

2018-04-23

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音乐推荐系统:推荐歌单以及推荐相似歌曲

语言：python3.5 库：Surprise 平台：jupyter notebook 描述：此推荐系统类似网易云音乐推荐歌单以及推荐相似歌曲。 2.2 歌单数据=>推荐系统格式数据主流的python推荐系统框架，支持的最基本数据格式为movielens dataset，其评分数据格式为 user item rating timestamp，把数据处理成这个格式 2.3 保存歌单和歌曲信息备用保存歌单id=>歌单名和歌曲id=>歌曲名的信息 3.使用python推荐系统库Surprise完成项目 3.1用协同过滤构建模型并进行预测 3.1.1 推荐歌单 3.1.2 推荐歌曲 ? 当然也可以使用其他的算法来实现，如： ? 4. 不同的推荐系统算法评估可以使用不同的评估准则，如： ? ----

机器学习AI算法工程

2019-10-28

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【推荐系统】推荐系统概述

— 哈珀·李许多人把推荐系统视为一种神秘的存在，他们觉得推荐系统似乎知道我们的想法是什么。Netflix 向我们推荐电影，还有亚马逊向我们推荐该买什么样的商品。如何构建一个推荐系统？现在已经有很多种技术来建立一个推荐系统了，我选择向你们介绍其中最简单，也是最常用的三种。他们是：一，协同过滤；二，基于内容的推荐系统；三，基于知识的推荐系统。因此，系统可以推荐相同或相似类型的歌曲。更复杂的推荐系统能够发现多个属性之间的关系，从而产生更高质量的推荐。混合推荐系统文章到目前为止所介绍的不同类型的推荐系统都各有优劣，他们根据不同的数据给出推荐。一些推荐系统，如基于知识的推荐系统，在数据量有限的冷启动环境下最为有效。推荐系统与AI？推荐系统常用于人工智能领域。推荐系统的能力 – 洞察力，预测事件的能力和突出关联的能力常被用于人工智能中。另一方面，机器学习技术常被用于实现推荐系统。

黄博的机器学习圈子

2021-07-07

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推荐系列（一）：什么是推荐？

推荐系列（一）：什么是推荐？什么是推荐？ YouTube如何知道你可能希望接下来要观看的视频？Google Play商店如何为你挑选应用？这些恰到好处的推荐是魔法吗？答案当然是不，上述情况下，基于机器学习（ML）的推荐模型都可以确定视频和应用与你喜欢的其他内容的相似程度，然后提供推荐。主页推荐主页推荐根据用户的已知兴趣对用户进行个性化推荐，每个用户都能看到不同的推荐；如果你转到Google Play Apps主页，可能会看到如下内容： ? 相关项目推荐顾名思义，相关项目是与特定项目类似的推荐。在Google Play应用示例中，查看数学相关APP的用户也可能会看到相关的应用，例如有关科学的APP。为什么进行推荐？无非了两种途径：搜索跟推荐。搜索的时候有些关键词没有构建索引，且搜索后还是会出来大量的视频，如何挑选又陷入困难。但是，推荐引擎可以推荐给用户可能没有想过自己要搜索的内容，且自己对其感兴趣。

2019-08-15

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推荐算法之： LFM 推荐算法

LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用矩阵分解的推荐算法： R = P * Q 其中： P矩阵是User-LF矩阵，即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵，即隐含特征和物品的矩阵

2020-10-26

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