传统推荐方式多依赖热门榜单、人工推荐或简单分类,难以深度挖掘用户个性化需求,导致推荐精准度低,用户难以快速找到契合自身阅读偏好的经典名著。 在此背景下,开发基于Python深度学习的经典名著推荐系统具有重要意义。 基于Python深度学习的经典名著推荐系统,能够深入分析用户的阅读历史、收藏偏好、阅读时长等行为数据,结合名著的文本特征,如主题、情感倾向、写作风格等,为用户精准推荐契合其个性化需求的经典名著。 然而,由于信息传播的局限性,许多经典名著可能被埋没在海量资源中,难以被广泛认知和阅读。该推荐系统可以打破这种局限,通过智能推荐算法,将不同类型的经典名著精准推送给潜在读者,尤其是年轻一代。 3、研究现状在数字化阅读浪潮与AI技术深度融合的当下,基于Python深度学习的经典名著推荐系统研究成为文化传播与智能推荐领域的交叉热点。
竟然还有深度学习“四大名著”这种称谓(由新到旧排序)。。。 作者一共有7名,其中4个是法国人或法国裔。 ?
在美团因为有王兴和王慧文,所以王兴被称为“兴哥”,王慧文被称为“老王”,在美团内部有四本书,被称为“四大名著”,我从网上找了一段老王对于“四大名著”的解读,挺有意思。 ? 老王说他第一次推荐这四本书的时候是在招产品经理,然后有产品经理问他应该读什么书,他就推荐了这几本书。 因为招的是产品经理,当时很多人对于这个推荐就很疑惑。 有人说推荐的这几本书不就是职业的一些基本功吗?为什么给产品经理推荐这个?这个不是做什么工作都需要的东西吗?为什么不给产品经理推荐《人人都是产品经理》,《启示录》之类的书呢? 后来老王发现他给高管们推荐完这几本书,一年之后发现他们没有读。老王认为大家可能还没有认识到这几本书的重要性。
碎碎念 早期,我曾发布过两个关于 Cloudflare 和 Vercel 平台的项目推荐,发现大家对此类内容非常感兴趣。因此,我决定将这一栏目长期更新! 鉴于 Cloudflare 和 Vercel 等 Serverless 平台之间有许多共性,这次我将二者的推荐内容合并在一起,希望能为大家提供更多实用的参考。 作者提供了两种部署方式,推荐选择第一种方式。尽管第二种方式看似更简单,但实际上和第一种差异不大。第一种方式部署过程更加清晰直观,且在出现问题时便于调试 (Debug)。 用户仅需通过平台进行快速配置即可上线: Vercel: 推荐的主流选择,一键部署便捷高效; Cloudflare Pages 和 Zeabur: 也可以支持该项目的快速部署,适合不同需求的用户。 为解决图标素材的问题,我下面会推荐一个专门的图标生成站点,该站点支持图标的内边距、外边距以及阴影等多种自定义选项,能够完美契合该封面制作工具。具体介绍请见下面的项目。
因此,强烈推荐本书,目前您可以在微软官方购买电子版也可以在亚马逊购买纸质版,还可以成为Excel120会员在PowerBI战友联盟中与战友切磋。
工具介绍 语言:Python 3 包:TensorFlow 及其它数据处理包(见代码中) 编辑器:jupyter notebook 线上 GPU:floyd 正文部分 正文部分主要包括以下四个部分: 上图中序列长度是 3,可以看到将三个字符作为了一个序列。 有了上面两个概念,我们来规范一下后面的定义。 在上图中,当我们设置 N=2, M=3 时,我们可以得到每个 batch 的大小为 2 x 3 = 6 个字符,整个序列可以被分割成 12 / 6 = 2 个 batch。 3. 输出层 到目前为止,我们的输入和 LSTM 层都已经构建完毕。接下来就要构造我们的输出层,输出层采用 softmax,它与 LSTM 进行全连接。
目录 1、西游地图 2、红楼梦图 3、三国地图 4、水浒地图 ---- 作为一位爱好文学的程序猿,看到这个网址是激动的! ? 网上有大牛开发的四大名著情景体验地图,既可以满足情怀也帮助读者理解原著宏大世界观和故事脉络。 1、西游地图 可以详细看到西游记的取经路线、九九八十一难的地点和大唐疆域图。 ? 3、三国地图 可以详细看到三国史图、古今城池对照、三国兴亡史、三国编年史、三国详图(三国鼎立)、三国英雄谱和三国人物关系图。 ? 4、水浒地图 可以详细看到水浒108将和北宋疆域(起义地图)。 ? 有趣的是该网址还制作了四大名著小游戏,真是绝了! ? 四大名著网址参加:https://www.sdmz.net/
工具介绍 语言:Python 3 包:TensorFlow 及其它数据处理包(见代码中) 编辑器:jupyter notebook 线上 GPU:floyd 正文部分 正文部分主要包括以下四个部分: 上图中序列长度是 3,可以看到将三个字符作为了一个序列。 有了上面两个概念,我们来规范一下后面的定义。 在上图中,当我们设置 N=2, M=3 时,我们可以得到每个 batch 的大小为 2 x 3 = 6 个字符,整个序列可以被分割成 12 / 6 = 2 个 batch。 3. 输出层 到目前为止,我们的输入和 LSTM 层都已经构建完毕。接下来就要构造我们的输出层,输出层采用 softmax,它与 LSTM 进行全连接。
“ 已经推荐两期了,这是第三期,菜单可以查看往期推荐,以下博客有Java Web专题:SSM系列讲解;墙裂推荐;还有第三位,讲解了比较复杂的SQL查询是如何完成的。” 02 — http://13blog.site/ SSM框架讲解,真心推荐,很不错。 ? 03 — http://www.qinblog.net 底层的“禅” ?
之前写了一篇关于 Vue2 的后台管理系统模板的推荐,详情请见 Vue后台管理系统模板推荐。 个人较推荐 vue-vben-admin、vue-pure-admin、naive-ui-admin、vue3-composition-admin、vue-next-admin。 本地开发推荐使用 Chrome 80+ 浏览器(不要用360、QQ等国内厂商浏览器,懂得都懂),支持现代浏览器,不支持 IE。 antd-admin (2k) vue3-antd-admin(github上的标星数为2k)基于vue-cli5.x/vite2.x + vue3.x + ant-design-vue3.x + typescript / Vite 3 Vue 3 / Vite 3 UI 组件库 Element Plus Element Plus 页面布局 3 套 20 套 主题风格 明亮 1 款 / 暗黑 1 款 明亮 6 款 /
可以看到,商品A有3次购买,这3次中有2次购买了B,A->B的置信度是2/3。 如上图: B->C的置信度是1,买商品B时,100%会买C, C->B的置信度是3/5,买商品C时,只有3/5买了B。 来看看关联规则A->B,与直接推荐B,效果有没有提升: 有3个订单购买A,这3个订单中有2个订单购买了B,所以A->B的置信度是2/3,即买了A有2/3的概率会买B 直接推荐B的话,5个订单中有3个购买了 B,所以B的支持度是3/5,即有3/5的概率会直接买B 会发现,关联规则推荐的效果更好。 来看看关联规则A->D,与直接推荐D,效果有没有提升: 有3个订单购买A,这3个订单中有1个订单购买了D,所以A->D的置信度是1/3,即买了A有1/3的概率会买D 直接推荐D的话,5个订单中有2个购买了
文章目录 1.什么是语义化版本 2.0.0 2.Golang 语义化版本库比较 3.小结 参考文献 1.什么是语义化版本 2.0.0 语义化版本 2.0.0(Semantic Versioning 2.0.0 3.小结 使用语义化版本的好处在于可以方便地对软件版本进行管理和控制,确保各个版本之间的兼容性和稳定性,从而提高软件的质量和可靠性。
数据库使用的是SQLServer,JDK版本1.8,运行在SpringBoot环境下 对比3种可用的方式 反复执行单条插入语句 xml拼接sql 批处理执行 先说结论:少量插入请使用反复插入单条数据,方便
前言 经过前面《Unity3D入门教程》系列讲解,再加上我们自己的探索,相信大家已经掌握了Unity3D的相关知识和基本方法。本文将使用前面学到的知识,开发一款简单的五子棋程序。 GameObject LeftBottom; public GameObject RightBottom; //主摄像机 public Camera cam; //锚点在屏幕上的映射位置 Vector3 LTPos; Vector3 RTPos; Vector3 LBPos; Vector3 RBPos; Vector3 PointPos;//当前点选的位置 float gridWidth isPlaying = true; chessTurn = turn.black; winner = 0; } } //计算平面距离函数 float Dis(Vector3 (chessState[i, j] == 1 && chessState[i + 1, j] == 1 && chessState[i + 2, j] == 1 && chessState[i + 3,
本文将深入介绍推荐系统的工作原理,和其中涉及的各种推荐机制,以及它们各自的优缺点和适用场景,帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐系统。 2 推荐系统 推荐系统利用特殊的信息过滤技术,将不同的物品或内容推荐给可能对它们感兴趣的用户。 ? 3 分类 可以根据很多指标 3.1 是否为不同用户推荐不同数据 大众推荐系统 对每个用户都给出同样的推荐,这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的,或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品 其实在现在的推荐系统中,很少有只使用了一个推荐策略的推荐系统,一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果 例如 Amazon 的推荐,它将基于用户本身历史购买数据的推荐,和基于用户当前浏览的物品的推荐 4.2 基于内容的推荐 基于内容的推荐是在推荐系统出现之初应用最为广泛的推荐机制,它的核心思想是根据推荐物品或内容的元数据,发现物品或者内容的相关性,然后基于用户以往的喜好记录,推荐给用户相似的物品 ?
下面为你推荐几本系统学习Java语言你必须要读的书!它们经过无数人口口相传,成为了Java领域顶流的经典名著! ▼ Effective Java中文版 (原书第3版) “我很希望我10年前就能拥有这本书。有人可能认为我不需要任何Java方面的书籍,但是我需要这本书。” ——Java之父James Gosling Java 之父James Gosling鼎力推荐的书,你就知道要不要读了? ▼ 深入理解Java虚拟机 (第3版) 在Java开发体系中,对架构师、系统调优师、高级程序员等角色的需求一直都非常大。 抽奖赠书 活动说明:中奖者可在上面的图书中选择一本 截止时间:2022年3月20日 12:00 如何抽奖:点击下方卡片,关注并回复关键词 :20220315 下次你更希望我们送哪本书呢?
今天继续为大家推荐 5 个优质且好用的 Chrome 插件 Google Office 这款 Chrome 插件支持编辑 Word、Excel、PPT 文件,完全可以取代 Microsoft Office
来自ljgibbslf的github项目,知乎同名,欢迎star https://github.com/ljgibbslf/SM3_core 下面是项目的README SM3_core 国密 SM3 杂凑算法的硬件 算法与标准 SM3 是中国的杂凑密码算法国家标准,SM3 算法与 SHA、MD5 等算法同属于杂凑算法,又称哈希算法,散列算法等。 SM3杂凑算法是我国自主开发的密码算法,并于2016年上升为国家标准。 SM3算法采用Merkle-Damgård结构,消息分组长度512比特,摘要结果长度256比特。 SM3 算法包括消息填充分组,消息扩展以及消息压缩三个步骤。 整体结构与 SHA-256 算法结构接近,但增加了多种新设计技术以提高安全性。 实现与测试 SM3_core 虽然最初为 FPGA 平台设计,但由于其本身不包括任何 FPGA IP 与原语,因此同样适用于 ASIC 平台。
与Vue2丰富的UI框架相比,Vue3就显得有点少,也算是影响开发人员使用Vue3的原因之一。 本文推荐几个比较流行的VUE3 UI框架,同时提供出色的开发人员体验,合理利用,又或者学习借鉴都是不错的选择,排名不分先后。 Wave UI 官方网站: https://antoniandre.github.io/wave-ui/ WaveUI 在Vue3 发布后进行了良好的定位,WaveUI 的开发是在 Vue3 仍处于alpha 企业级响应式 Vue3 应用程序不错的选择。 总结 随着生态系统的迁移,从 Vue2 迁移到 Vue3 将变得更加容易,因此,借助 Vue3 提供的API和响应性,并结合这些 UI 框架将会让项目开发变得更好、更快、更灵活。
J2EE学习推荐书籍 J2EE的学习应该循序渐进,一本好书会很快上手和深入。在学习J2EE之前,应该学好SQL,基本上,程序设计都会跟数据库打交道。 《Java编程思想》第3版,很多人都推荐新人看这本书。适合有Java工作经验或者以前有C++工作经验的人看。本书侧重于在基础应用上的思想升华,如果没有Java基础来看这本书,将会是件非常痛苦的事。