作者：daicoolb 编译：ronghuaiyang 导读 今天给大家介绍一个github仓库，收集了非常多的推荐系统的数据集，非常的全面，非常的实用，做推荐系统相关的同学可以收藏一下。...这些数据集在可作为基准的推荐系统中非常流行。...包括标签基因组数据，1100个标签的1200万个相关性得分。 Jester：http://eigentaste.berkeley.edu/dataset/ 来自小丑在线笑话推荐系统的匿名评级。...PythonGitCode：https://github.com/lab41/hermes Hermes是Lab41对推荐系统的一次尝试。...通过分析多种推荐系统算法在不同数据集上的性能，探讨了如何为新的应用选择推荐系统。
简介 ggvis[1]是R的一个数据可视化包，它可以： 使用与ggplot2类似的语法描述数据图形； 创建丰富的交互式图形，在本地Rstudio或浏览器中使用这些图形； 利用shiny的基础结构发布交互式图形...如果想要预测每组数据拟合情况，可以使用ayer_model_predictions()。...这篇主要是对该包中的常见图形进行静态展示，但是其实这个包更强大的功能在于交互式。鉴于本文内容较多，将在下次对这个包的交互使用进行详细解释。
越来越多行业和职业都在使用数据、绘制数据图表，但大家在工作中是否遇到这样的问题：精心绘制的图表不能吸引读者的关注、不能让读者对核心观点有明确的解读。这些，都是因为我们还不清楚如何正确的用数据讲故事。...在《用数据讲故事》这本书中，作者总结了一套将数据合理可视化并讲故事的体系方法，本文小编的将结合自己的学习应用，为大家介绍书中核心内容。 1 你认为以下哪张图表更好？...下面我们就结合《用数据讲故事》这本书介绍的体系方法，逐步介绍下图表优化的过程。...3、更改坐标轴及数据标记点样式。 4、修改数据标签颜色及数据展示格式，去除引导线。...3 写在后面 作为一个数据分析人员，如何将自己通过分析数据得到的结论更好的呈现、更好的应用于实际业务，是一个值得在整个职业生涯中都不断去研究的课题。
本文整理了2023年以来，ChatGPT等语言大模型在推荐系统中的应用。基于大模型的推荐系统，与传统的推荐系统差异非常大，如果大模型推荐系统能取得成功，势必会对原来的推荐系统造成不小的冲击。...Chat_REC整体利用了ChatGPT优化原有的推荐系统，让其能够实现更丰富的用户和推荐系统的交互。...这篇文章利用大模型进行title扩展、用户特征生成、解决冷启动等问题。下图为文中构造的prompt，用来进行3方面的数据扩充。...最后，对于冷启动用户，利用用户少量的历史浏览行为，让大模型生成更多用户可能感兴趣的新闻信息。 在得到上述各类扩展信息后，利用扩展出的数据进行下游新闻推荐系统模型的训练。...同时，文中的ChatGPT并没有在推荐系统数据上进行finetune，就能达到这样的效果，也表明了ChatGPT在推荐系统中的落地是非常有潜力的。
本基于数据分析+推荐算法+数据可视化的特征新闻推荐系统，系统主要采用java，echarts，springboot，mysql，mybatis，新闻推荐算法，数据分析存储技术，实现基于互联网新闻实现针对用户阅读推荐...，系统提供新闻网站前台，系统运行后端管理系统，以及采用大数据分析可视化针对系统内部新闻及用户历史阅读实现分析展示等功能。...系统前台网站主要包含：用户登录注册，新闻推荐，用户浏览，新闻分类，个人中心，新闻详情等模块系统后台管理主要包含：用户管理，新闻管理，浏览管理，新闻聚类，新闻数据分析可视化等。...原文地址程序设计本基于数据分析+推荐算法+数据可视化的特征新闻推荐系统，主要内容涉及：主要功能模块：用户登录注册，新闻推荐，用户浏览，用户历史，新闻分类，数据可视化，新闻数据聚类计算，关系图谱分析，新闻详情等模块...beanName, "" + beanName + ""))); } return page; }效果实现系统首页图片图片新闻图谱图片数据大屏图片特征新闻推荐系统开发介绍在当今信息过载的时代
本文首发于政采云前端团队博客：可视化搭建数据大屏系统的前端实现 https://www.zoo.team/article/data-visualization ?...本文尝试基于政采云前端团队的数据大屏搭建系统 Big 的拆解说明，为大家提供一种此类系统的设计和实施方案。...Big 是什么 Big 是基于政采云前端搭建系统 鲁班，和数据大屏组件库，进行快速搭建数据大屏的可视化系统。 为什么叫 Big 呢?...编辑大屏是数据可视化系统核心，页面布局参考 DataV： ? 拆解为 4 个部分：顶部、组件区、画布、数据配置区。先讲下设计思路，再依次分解各区。...通过可视化搭建大屏系统，可以赋能相关的业务方，让非专业人士做出专业的大屏效果，同时满足公司的一些定制化需求。
【新智元导读】谷歌昨天宣布启动新的研究计划 People + AI Research（PAIR），旨在改善人与人工智能系统的交互体验。...谷歌同时宣布开源两个数据可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive，针对 AI 工程师，便于后者开发机器学习系统。...Google Brain 的高级研究科学家 Fernanda Viegas 在接受 CNBC 采访时说：“我们要研究的其中一件事情是解释的概念——也就是推荐系统为什么要做这样的推荐，一个按时按需的有用说明...▶ 开源工具 同时，谷歌还宣布开源两个可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive。这两个应用程序都是针对 AI 工程师的，能让后者清楚地查看训练 AI 系统的数据。...训练数据是现代 AI 系统中的关键因素，但它们通常是不透明和混乱的根源。事实上，ML 工程与传统软件工程一大不同之处便在于不仅要调试代码，还要调试数据。
一、前述 线上模型部分根据用户的行为数据进行推荐，相当于测试数据 二、具体代码 package com.alibaba.dubbo.demo.impl; import com.alibaba.dubbo.demo.RcmdService...implements RcmdService { @Override public List getRcmdList(String uid) { // 获得数据库连接
在数据可视化方面，d3通常是首选，最近一直在用Vega。 https://vega.github.io/vega/ Vega引入了可视化语法。...随着对数据可视化的经验不断增长，发现越来越多的约束是一件好事。通过引入可视化语法，Vega提供了一些限制。关于它的最好的事情是 这些约束可以在构建数据可视化时感觉非常高效。...使用Vega时，在JSON对象中定义可视化。开始构建一个条形图。...sort": { "field": "name" } } ] } ] Vega的另一个好处是可以检查用来构建可视化的所有数据的内容...（经度，纬度）数据的制图投影 事件流：定义输入事件流以指定交互 布局：对一组组标记执行网格布局 最后的评论 今天在工作流程中使用Vega来构建和测试关于数据可视化选择的假设。
、场景样本开发、特征工程等相关工作；也负责离线模型训练、离线与线上数据交互、批量打分等等。...实时监控系统： 实时数据分析之一块，我们部门搭建了 Druid 实时数据分析系统，支持实时数据监控和效果可视化，整体流程后面会讲到。...首先是数据管理，从离线建模到模型部署上线的各个环节都涉及到离线与线上的数据交互，一开始我们是每个场景算法开发同学各自维护各个场景数据上传脚本，并通过 crontab 定时导入到线上。...另外一块我们搭建了推荐系统的白板系统，如下图所示，通过给定的 taskgroup 和对应 task，把线上打分流程可视化出来，同时展示出打分过程中使用的特征细节。...运维成本高还有另外一个非常大的挑战是我们活动资源推送带来瞬间流量峰值。这个瞬间流量峰值，直接把推荐系统搞挂了，自动扩容还没启动，机器资源就跑满了，导致大量的逻辑失败。
【推荐系统算法实战】 基于网页的 Notebook：Zeppelin 交互式数据分析 如果有一个工具，可以让你在同一个Web页面上写Shell代码，Python代码，Scala代码，你想要么？...Zeppelin简介 http://zeppelin.apache.org/ Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。...方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档，并且支持多种语言，包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown...Spark support To know more about Zeppelin, visit our web site https://zeppelin.apache.org Zeppelin提供数据可视化的框架...多用途笔记本 可实现你所需要的： 数据采集 数据发现 数据分析 数据可视化和协作 支持多种语言，默认是scala(背后是Spark shell)，SparkSQL, Markdown 和 Shell。
推荐语 数据可视化一词缘于Python的流行，在Python中有诸如pyecharts，matplotlib等工具库可以调用，将一堆数据绘制成形象的图表，比如条形图，饼图等等，可以一眼就看出数据的变化趋势...串口发送的数据都是以时间点为单位的，即每个时间点发送一个数据，这样的数据，如何做到可视化？显然，波形显示是最好的方式！...本文中推荐的工具是作者一直使用的，由 VCAN 我行科技开发的一款多功能串口助手，这里只介绍其中的虚拟示波器功能用法及使用案例，该工具获取方式见文末。 虚拟示波器功能界面如下： ?...工具用法 使用该工具时，首先在工具中打开对应下位机的串口，并设置好波特率，然后对应的下位机（嵌入式系统）只需要按照规定的格式发送数据即可，一次数据传输的通信协议的格式为： [0x03] [0xFC][...，只能看到变化前的电压值和变化后的电压值，在变化的这个阶段根本没法分析，所以就想到了使用该工具进行可视化分析。
一、前言 目前大屏大数据可视化UI这块非常火，趁热也用Qt来实现一个，Qt这个一站式超大型GUI超市，没有什么他做不了的，大屏电子看板当然也不在话下，有了QSS和QPainter这两个无敌的工具组合，借用几个...二、文章导航 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板1-布局方案 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90141646 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板...2-配色方案 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90166379 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板3-新建布局 https://.../90257468 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板6-窗体打开关闭 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90287251 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板...Qt编写数据可视化大屏界面电子看板12-数据库采集 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90445667 三、电子看板介绍 电子看板是目视化管理的一种表现形式
深度学习具有强大的表征学习和函数拟合能力，它能在众多方面改革传统的推荐算法，如协同过滤、特征交互、图表示学习、序列推荐、知识融合及深度强化学习。下面将介绍推荐系统中较为重要的方向——特征交互。...而推荐系统在精排阶段为了能够更准确地刻画用户对物品的兴趣，往往会考虑更丰富的情景特征，例如时间、地点等上下文信息，以及捕捉更细粒度的特征交互，例如用户画像和物品属性之间的交互作用。...尤其是在推荐场景中特征交互明显的数据集上，DNN 是否真的能高效地刻画高阶特征交互仍然是一个未知数。...08 特征交互的其他思路 如何有效地学习特征交互是推荐系统精排、广告点击率等阶段中十分重要的一个难点。这方面的研究工作还有很多，受篇幅所限，本文不能一一列举。感兴趣的读者可以参考相关文章继续阅读。...本文节选自《推荐系统：前沿与实践》（李东胜 练建勋 张乐 任侃 卢暾 邬涛 谢幸 著）。 本文节选自《推荐系统：前沿与实践》（李东胜 练建勋 张乐 任侃 卢暾 邬涛 谢幸 著）。
专题1，ArgGIS与Google Earth数据交互，解决问题1、2、3 专题2，在Google Earth下载感兴趣区的遥感图像，解决问题4 专题3，下载DEM进行三维建模，解决问题...5、6 专题1——将ArcGIS的数据导入到Google Earth（一） 以北京为例，首先在ArcGIS中获得shp格式的北京市轮廓（图1），北京市的轮廓从国家基础地理信息系统中获取。...专题3——下载感兴趣区的DEM及三维建模 说明：“Google Earth与ArcGIS数据交互”系列共分为四篇，首发地址为http://user.qzone.qq.com/283494970/。...三维建模 有了DEM数据进行三维建模便简单多了。有好多软件供选择，此处以ArcScene为例。步骤如下： 在ArcScene中三维建模数据需要投影坐标。所以第一步是为数据设置投影。...把数据加载到ArcScene中。 在数据层上点击右键进行相应设置便得到三维效果。 效果如下: 三维部分主要提供基本思路，要想做出漂亮的三维模型还需要综合各种知识进行渲染。
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。...Piktochart：Piktochart 是一个在线图形设计平台，可以创建各种图表、图形和数据可视化。Plotly：Plotly 是一个交互式数据可视化工具，支持多个编程语言和数据源。...五、地图可视化工具：ArcGIS：ArcGIS 是一个流行的地理信息系统软件，支持 2D 和 3D 地图可视化和空间分析。...Tableau 地图：Tableau 提供了多种地图可视化功能，可以制作各种定制化的地图和空间分析。Mapbox：Mapbox 是一个地图 API 平台和开发工具，可以创建各种交互式地图和应用程序。...Many Eyes：Many Eyes 是 IBM 开发的一款在线文本可视化工具，可以使用多种可视化方法来呈现数据。以上是我为大家推荐的30个数据可视化超级工具。
01.数据可视化库类 Echarts 一个纯javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。...HighCharts 与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。 AntV 蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。...Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，控制台灵活，具有高度的动态性。...可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。 03.可视化大屏类 阿里DataV 提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。...FineReport 一个企业级的报表工具，同时也提供大屏的服务。通过布局、色彩、绑定数据等环节完成大屏的制作。
其实推荐系统前面已经讲过不少，那时候主要是放在机器学习上讲的，既然这次要系统撸一遍数据挖掘，就把推荐系统单独拿出来说一说。相信如果做过推荐系统的人，都知道是什么回事。...闲话不多说，今天既然说到推荐系统概述，重点会推荐的场景、推荐的算法、推荐的架构以及美团的推荐算法都是怎么做的讲下。...因而推荐系统其实更多的是解决的资源分配的问题，当然从用户的角度来说是解决的信息筛选的成本问题。 不可避免推荐系统就把人、产品、数据这些都捆绑在一起。...之前整理了个推荐系统的基本平台架构，大体的内容有这些： ? 像在系统推荐平台逻辑大体上有这些： ?...美团推荐框架 ? 从框架的角度看，推荐系统基本可以分为数据层、触发层、融合过滤层和排序层。
【新智元导读】神经网络模型的可视化是解决其黑箱问题的一个解决方案，但用于神经网络可视化的大多数工具集中在图像数据集上，这激发了 Facebook 和 Georgia Tech 一道开发了一款称为 ActiVis...的开发工具的研究，这是一个用于解释大规模神经网络模型和结果的交互式可视化系统。...不幸的是，用于神经网络可视化的大多数工具集中在图像数据集上，这激发了 Facebook 一款称为 ActiVis 的开发工具的研究，这是一个用于解释大规模神经网络模型和结果的交互式可视化系统。...Georgia Tech 团队表示，对于任何一个设计这样规模的可视化系统的人来说，有几个因素可以为神经网络虚拟化分析创造一个坚实的平台。...该团队表示，想要使用可视化工具的 Facebook 开发人员添加了几行代码，这些代码说明了 FBLearner Flow 界面中模型的训练过程，它需要生成可视化所需的数据。
小编最经常的工作是将一些项目的数据从数据库导出，然后分门别类的列到excel表格中，领导看起来眼花缭乱。...阿里云DataV有强大的组件库，可以制作不同的样式，还可以链接数据库或API接口，炫酷的可视化大屏可以轻松完成。...（2）数据源的配置有点复杂，用户的学习成本有点高。 ? 2. 积木报表jimureport 积木报表是 JeecgBoot 旗下的一款免费制作报表和大屏的软件，主打开源。...积木报表采用类word风格，可以随意拖动组件，想怎么设计怎么设计，可以像百度和阿里一样，设计出炫酷的可视化大屏！ 缺点： 等你来发现呦！ ? 3....帆软 帆软是业内做报表比较久的一家公司，使用类excel风格的界面，可添加图表和数据源，也可实现大屏效果。
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