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高校教学辅助管理系统

exception包内文件是用作处理系统所抛出的自定义异常,以及抛出异常后的相关操作,interceptor包主要包含拦截器文件,拦截系统中一些未登录的非法操作,util包为在系统开发过程中用到的工具类 其中css文件夹中存放的是本系统中所用到的样式文件,对于系统中包含的默认图片、图标等文件,都放在img文件夹,如系统的背景图片、不同类型的文件图标等。 在完成系统的一些功能时会用到一些插件文件,这些文件都存放在lib文件夹下,除此之外,此文件夹中还存放了系统的Javascript源文件。 在试卷开考后,拥有该课程的班级的学生可使用个人账号登录并进入系统登录系统并进入考试系统完成作答,最后在规定的时间内完成试卷的提交。在提交后查看个人的答题情况。 图片 作业管理模块 在本教辅系统的作业管理模块中,教师通过管理员所分配的个人账号和密码完成登录操作并进入系统后,可选择登录人所授课的班级完成发布作业,在作业发布后,学生可通过学号和密码登录系统,并在规定的时间内查看和提交个人作业

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个性化推荐系统设计(3.1)如何评价个性化推荐系统的效果

其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率。 ? 为了得到 一个能够反映全局性能的指标,可以看考察下图,其中两条曲线(方块点与圆点)分布对应了两个检索系统的准确率-召回率曲线 。 ? image   可以看出,虽然两个系统的性能曲线有所交叠但是以圆点标示的系统的性能在绝大多数情况下要远好于用方块标示的系统。    从中我们可以 发现一点,如果一个系统的性能较好,其曲线应当尽可能的向上突出。   更加具体的,曲线与坐标轴之间的面积应当越大。    最理想的系统, 其包含的面积应当是1,而所有系统的包含的面积都应当大于0。这就是用以评价信息检索系统的最常用性能指标,平均准确率mAP其规范的定义如下: ?

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    BPR:个性化排名推荐系统

    矩阵分解:矩阵分解在显式反馈和隐式反馈中都是推荐系统中很热门的方法。在近些年研究中,奇异值分解(svd)作为获得特征矩阵的重要方法。 潜在语义模型也在推荐系统中得到应用,Schemdit-Thieme提出把推荐看作是多分类问题,用一些二元分类器来解决。 ? BPR 推荐模型的特点 *基于item-item推导出个性化i偏好排名。 相对于一般的ranking,BPR强调个性化推荐。 *推导用于评估个性化推荐ranking的优化条件即后验概率,并用Roc曲线来类比证实BPR-OPT的可行性。 +表示u相对于项目j更倾向于项目i,-表示u相对于周围 BPR推荐系统会考虑positive value 和negative value,也就说所有item都会被个性化ranking,即使用户对某个 以上基本上就是BPR的训练过程,在结合MF来获得个性化排名。 MF-BPR 利用矩阵分解U-I矩阵 ? ,可以用 ?

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    京东个性化推荐系统实战(上)

    推荐系统核心任务是排序,从线上服务角度看,就是将数据从给定集合中数据选择出来,选出后根据一定规则策略方法 进行排序。        线上服务要根据一定规则进行架构设计,架构设计是什么? 复杂系统架构需要需求方与研发人员反复沟通探讨。这需要技术领导者能理解并鼓励这种行为,才能 有所谓技术驱动,否则光喊口号不会产生什么所谓的技术驱动。 ?         最简单方式就是,在管理平台修改后进行更新,但现在线上服务多为微服务集群,通过更新管理平台,同时更新多个微 服务节点不是一种可行方式,在过去单体web系统中是可行的。         推荐系统是个复杂系统,由多个模块构成,构建推荐引擎,我们在一步步探索。

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    深度解析京东个性化推荐系统

    个性化推荐业务需求比较强烈,基于大数据和个性化推荐算法,实现向不同用户展示不同内容的效果。 为此,团队于2015年底再次升级推荐系统。 目前新版推荐系统支持多类型个性化推荐,包括商品、店铺、品牌、活动、优惠券、楼层等。新版个性化推荐系统架构如图4所示。 ? 图4 新版个性化推荐系统架构 个性化推荐系统架构图中不同的颜色代表不同的业务处理场景:数据处理部分(最底层绿色模块),包括离线数据预处理、机器学习模型训练,以及在线实时行为的接入、实时特征计算。 个性化推荐系统是一个系统工程,依赖产品、数据、架构、算法、人机交互等进行场景推荐,本节重点从这几个维度阐述了京东的个性化推荐系统。 推荐系统随着业务发展和社会生活方式的改变而进行不断升级,经历了从PC时代到移动互联时代,从关联推荐走向个性化推荐,从纯商品推荐到多类型推荐的转变。个性化推荐系统已经实现了千人千面。

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    京东个性化推荐系统实战(下)

    推荐系统架构,推荐系统由品类平台,素材、特征召回平台、模型计算打分服务,排序服务构成。 ?        将请求封装成QueryInfo对象,通过对象来向下完成一步步数据召回。 分隔 目的是为了好的展示效果,提升用户体验,通过上面这一系列过程构建成推荐系统大致过程。        除了上边架构逻辑,还存在存储以及数据流转体系。 推荐系统本身涉及算法层、数据层、业务层、线上服务多个层,实际也会涉及多个组,怎样沟通效率以及开发效率以及 整个系统架构开发灵活性也是每个参与其中的人应该去思考的。 推荐系统抽象性需要对推荐业务有足够理解,并能跳脱推荐业务站在更高层次,将系统进行组件式、动态式、配置化设计 以及实现。一是避免重复开发,一是留有更多时间去思考如何去做更有价值的事。         最近一段时间对于推荐系统一点总结,以便后续查看,如对读者有些帮助,就更好了。

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    个性化推荐系统(四)--- 推荐系统服务端

    推荐系统怎样稳定高效提供服务,持续不断满足业务需求,持续不断面对技术挑战,是每一个服务端开发同学应该持续思考,和持续不断优化线上服务。 ?          为了应对大型机构,特别是大型电子商务系统,需要持续不断优化,将单体程序进行横向纵向拆分,每个组织只维护自己的服务,每个模块可进行不断持续的升级优化,微服务将系统拆分,整个系统复杂度降低,并且每个系统部分 当下个性化推荐系统面临问题和一般程序有一定差异性,一方面个性化意味着“千人千面”,每个用户用到数据都不一样,常规缓存策略失效,这就要求对程序不断优化已保证性能。           当下个性化推荐正由策略主导,转型到由机器学习算法,深度学习算法,这一过程对于服务端要求要支持更多数据拉取,个性化推荐服务比较核心指标召回率,准确率。 线上每分钟10万次访问系统实时拉取大量数据并且进行实时模型计算,是个很有挑战问题,面对问题我们怎么处理呢?

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    搭建直播教学系统的方法

    言归正转,毕竟本文是一篇技术博客,接下来让我们从技术的角度分析如何搭建一个自己的直播教学系统。   1.jpg  首先让我们看一下直播整体流程。    之后直播教学系统如果有播放器请求某一个直播链接,服务器会使用RTMP或者hls协议将流推送到播放器。那么我们该如果根据情况选择这两种协议呢。首先,我们需要明确一点,这两种协议各有利弊。 视频采集与编码   直播教学系统中,视频采集可以有多重途径,比如通过电脑摄像头,通过OBS等录屏软件进行录屏,通过手机摄像头采集。 3.png   当然本文中的直播教学系统解决方案只是最简单的,对于直播服务器集群,直播间的创建和管理,直播间直播密码和权限,内容分发网络CDN都没有进行深入的研究。

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    个性化推荐系统从0到1

    1、背景 在互联网信息爆炸式增长的当今,通过传统人工筛选运营方式提供服务时代已然过去,能通过用户历史行为精准推荐用户感兴趣内容成为必然趋势,主流个性化推荐系统流程包括用户行为采集、分类提取、离线用户建模 结合目前手机QQ浏览器软件应用App分发业务发展需求,历时半年多时间,从无到有搭建一套个性化推荐系统支撑专区App分发业务。 ,技术方案选型最终都要服务于需求 【个性化推荐需求】 根据活跃用户的长期兴趣推荐用户最感兴趣的AppList,效果评价指标是推荐App的CTR 【技术方案选型】 工程Part 在线模块:分粗排阶段和精排阶段 ; 2、排序模型:负责在线精排阶段排序模型的训练,训练阶段需要用户消费日志,同时收集用户特征和Item特征,最终整合成训练样本集,通过Spark等分布式计算框架训练模型并导入在线系统; 算法Part 按天将用户累计长期兴趣画像和LR模型结果导出到HDFS路径 6、用户兴趣画像定期刷入在线Cache 7、将LR模型按天导入在线DB,在线服务定时加载LR模型以及查询用户长期兴趣画像 4、优化小结 将个性化推荐系统

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    教学直播系统的近未来走势如何

    根据艾瑞咨询发布的《中国在线教育市场数据发布报告》显示,教育行业未来整体分层将逐渐走向在线化,而类似于教学直播系统的线上教学产品也在逐一走向在线化。 这为教学直播系统开发商提供了更多的产品展示和产品优化机会。 由此可见,三大领域发展水平和推进逻辑不同,那么教学直播系统软件开发商的开发重点就不尽相同。 三、教学内容和教育直播系统优势互补 就拿消费者市场来说,完整的教学活动的打造有利于用户达成学习效果,因此教育To C市场的企业不断发力完整教学活动的打通。 就目前来看,完整的教学内容和工具产品的互补已经成为各大教培机构完整覆盖教学活动场景的通用方案,也是激励用户进行付费的重要途径。 以上就是在线教育和衍生产品教学直播系统在近未来的走势情况。

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    集体智慧的结晶:个性化推荐系统

    其最大优势就在于个性化推荐系统,该系统让每个用户都能有一个属于自己的在线商店,并且在商店中能招到自己最感兴趣的商品。 在《集体智慧编程》的第2章详细介绍了推荐系统的过程。本文从数据处理、用户偏好建模到个性化推荐,分享一些在个性化推荐系统方面积累的经验。 用户的每一次的行为操作无不反应用户内心的本质需求,包括页面浏览、点击、收藏、购物、搜索、打分、评论等,这些数据是个性化推荐系统的最重要的数据。 3个性化推荐的实践经验 基于准确的用户模型和原始物品属性数据,使用多种推荐算法和效果优化策略,个性化推荐系统将用户最感兴趣的物品列表精准推荐给当前用户。 涵盖了个性化推荐系统的各个方面。个性化推荐系统可以有效解决信息过载和长尾物品两个方面的问题,不仅提供了极佳的用户体检,满足了用户的信息需求,也帮助了企业充分利用其中蕴含的商机,提升经营业绩。

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    优酷推荐系统实践:个性化惊喜推荐系统PURS

    一、目标 加强推荐系统惊喜度,在传统推荐的基础上加入新鲜和未探索内容的推荐来提升用户惊喜体验 二、简介 1.PURS模型将惊喜度因素纳入推荐系统 2.在个性化推荐方面主要使用自注意力机制 3.基于会话的惊喜度感知因素 三、创新点 1.惊喜度Unexpected的引入 2.Unexpected 激活函数 3.个性化与基于会话的兴趣因子 4.基于行为序列的兴趣聚类 根据用户历史观看记录在embedding空间进行兴趣的聚类 2.HR@10(Hit Ratio) 分母是所有的测试集合,分子是每个用户前K个中属于测试集合的个数的总和,该指标衡量是召回率,该指标越大越好 3.Unexpected 用户对推荐系统的超预期体验 4.Coverage 关于覆盖率的定义,最简单的理解是推荐系统能够推荐出来的物品,占平台中全部物品的比例。

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    读书笔记 |《推荐系统实践》- 个性化推荐系统总结

    推荐系统的定义 推荐系统通过发掘用户的行为,找到用户的个性化需求,从而将长尾物品准确推荐给需要它的用户,帮助用户找到他们感兴趣但很难发现的物品。 高质量的推荐系统会使用户对系统产生依赖,因此,推荐系统不仅能为用户提供个性化服务,还能与用户建立长期稳定的关系,提高用户忠诚度,防止用户流失。 二、推荐系统评测 如何判定什么是好的推荐系统? 这些技术和方法在本质上是相同的,都可以用于个性化推荐系统。 ii)LFM算法详解 ? iii)基于LMF的实际系统的例子 雅虎的研究人员公布过一个使用LFM进行雅虎首页个性化设计的方案。 LFM的缺点是,很难实现实时的推荐。 系统冷启动 一个新开发的网站,没有用户数据,怎么做个性化推荐。 2)解决方案: 提供非个性化推荐,如热门排行。等有了数据之后再推荐。 利用用户注册信息,做粗粒度的个性化

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    个性化推荐系统(三)---推荐系统意义一点思考

    个性化推荐是随着移动互联网发展不断发展起来的,国内应用个性化推荐技术最早应该是豆瓣,在web2.0兴起时做了很多尝试,给网民带来很多新鲜感觉、体验。 后来是国外电影租赁网站netflex推波助澜,再到今日头条火热、电商巨头亚马逊对于个性化推荐背书、微博Feed流对于个性化推波助澜。 杉枫认为个性化系统本身对于信息传播有哪些意义和价值,是从业者应该长期坚持思考的问题,如果一味关注点击率、转化率、GMV,推荐一些擦边球吸引人的sku图片、文章等内容。 如果一个个性化推荐系统能将新的、有意思领域推荐给我们,并且将我们关注领域最新进展、历史脉络、有价值信息等等推荐给我们,杉枫认为这件事对于消除信息壁垒,增加信息价值是很好手段、方法。 随着对于推荐系统不断学习研究的深入吧,对于做人做事也有了一点心得体会,应该学会宽容,多多接纳新事物、新观点、新意见、新建议,真正从心底里接纳,花些时间去研究,就会有很多意想不到收获。

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