https://louluan.blog.csdn.net/article/details/19021797 1. dojo 的模块化 dojo 的模块化是指，dojo将每个冗杂的js...("dojo.a.b"); // 实际上这个是相当于加载dojo/a/b.js 文件 2、dojo.hitch() 此方法为指定的函数绑定上下文，并执行。...)}; function() { return f.call(o,.....) }; dojo.hitch跟空对象绑定的情况： // dojo.global 是对全局对象空间的一个引用 //第一种形式...dojo.hitch(null,f); // f 是一个函数，等价于 dojo.hitch(f); // 返回 f //第二种形式 dojo.hitch(null,"f"); // 等价于...dojo.hitch("f"); //返回.. function() {return dojo.global[f].apply(dojo.global,arguments);} dojo.hitch
https://louluan.blog.csdn.net/article/details/19021799 dojo 对Javascript1.6 的数组操作功能进行了拓展： clearCache
1、推荐系统涉及的知识 电子商务业务知识、网站架构运营、机器学习算法、数学建模、大数据平台… 2、推荐系统涉及的常见算法 聚类、关联模式挖掘、大规模矩阵运算、文本挖掘、复杂网络和图论计算等… 3...、推荐系统分类 Ⅰ、基于应用领域分类 电子商务推荐系统、社交好友推荐系统、搜索引擎推荐系统、信息内容推荐系统...... Ⅱ、基于设计思想分类 基于协同过滤的推荐系统、基于内容的推荐系统、基于知识的推荐系统...、混合推荐系统...... Ⅲ、基于使用何种数据分类 基于用户行为的推荐系统、基于用户标签的推荐系统、基于社交网络数据的推荐系统、基于上下文信息的推荐系统...... 4、实现协同过滤的步骤 ①收集用户偏好数据...，基于邻域的推荐算法又分为基于物品推荐算法和基于用户推荐算法。 ...、根据用户标签进行推荐、基于隐语义的推荐算法等。
本文是《深度学习推荐系统》一书的阅读笔记和思维导图，建议大家入手一本王喆老师的新书，看完绝对会收获颇丰！ ?...二、前深度学习时代-推荐系统的进化之路 1、协同过滤--经典的推荐算法 协同过滤是协同大家的反馈、评价和意见一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出目标用户可能感兴趣的信息的推荐过程 基于用户的协同过滤UserCF...三、浪潮之巅-深度学习在推荐系统中的应用 1、深度学习时代的模型 表达能力更强，能够挖掘更多数据中潜藏的模式 结构灵活，能够结合业务灵活选择模型结构 两类思路 特征工程自动化的思路：PNN、Wide&Deep...在线学习方法：竞争梯度下降算法 与其他深度学习模型的不同之处在于变静态为动态，把模型学习的实时性提到了一个空前重要的位置 ?...六、深度学习推荐系统的工程实现 1、推荐系统的数据流 批处理大数据架构 分布式文件系统如HDFS和Map Reduce 数据处理延迟较大，影响相关应用的实时性 流计算大数据架构 Storm、Spark
先占个坑～ 本文首先分析推荐系统预测不准的部分因素：数据稀疏和数据分布偏差，其次基于这些因素从增广数据、定义Loss、设计Encoder来介绍对比学习技术是如何帮助推荐系统预估地更准，最后给出一些前人的实践经验和一些个人理解...本文仅学习笔记，如有理解不到位或者理解有误的地方，还请评论区批评指教～ “猜不准你喜欢”：数据稀疏和数据分布偏差 推荐系统中有相当大的功夫都花费在“猜你喜欢”上，即为用户提供个性化的建议。...对比无偏数据，模型使用有偏的数据建模，学习user有偏的喜好，预估不准（即推荐质量次优）。...写累了，待补充～ 参考文献 张俊林：从对比学习视角，重新审视推荐系统的召回粗排模型 Self-supervised Graph Learning for Recommendation Self-supervised...Learning for Large-scale Item Recommendations 罗清：对比学习在快手推荐排序的应用 S^3-Rec: Self-Supervised Learning for
在推荐系统的系列笔记中预计将会简要记录这些： 一些推荐系统的基础应用： Content Based Recommendation System 基于内容的推荐系统 Collaborative Filtering...基于聚类的推荐 基于协同过滤的推荐 基于模型学习的推荐 第一类的模型可以使用到的方法： 全局均值 物品均值 用户均值 用户分类-物品均值 物品分类-用户均值 用户活跃度 物品活跃度...在这些方法中，比较重要的几个参数有：隐特征个数，随机梯度下降中的学习率，正则化参数，总迭代次数。具体在每个方法中这些参数的最优值也不尽相同。...文章目录 推荐系统学习笔记之一 综述 推荐系统学习笔记之二 基于内容的推荐系统(CBRS)+Collaborative Filtering 协同过滤 推荐系统学习笔记之三 LFM (Latent Factor...Model) 隐因子模型 + SVD (singular value decomposition) 奇异值分解 推荐系统学习笔记之四 Factorization Machines 因子分解机 + Field-aware
本章讲述了推荐系统相关的知识，比如基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法以及实践中遇到的问题。...更多内容参考 机器学习&深度学习 推荐系统是机器学习在工业界应用最广泛的方向，很多电子商务类、咨询类的平台都在做个性化推荐的工作，通过机器学习的算法让自己的平台个性定制，千人千面。 ?...基于内容的推荐 现在我们有了上面的数据集，即用户对电影的评分。...有一个实践的小技巧，如果用户对任何的物品都没有评分，那么可以先给他初始化成均值（我们在做推荐系统的时候，这种用户一般都不会用协同过滤来做推荐） ?
今日在github上发现了个巨棒的总结笔记，总结了笔者的2018 2019 校招 春招 秋招 算法 机器学习 深度学习 自然语言处理 C C++ Python 面试笔记，特此来推荐给大家！...机器学习 目录 机器学习基础 机器学习实践 机器学习算法 集成学习 具体看有： ? ? 机器学习算法 ? ? ?...深度学习 目录 深度学习基础 深度学习实践 CNN RNN 优化算法 序列建模 深度学习整理 备忘-术语表 这里就不一一列出来了，选一个代表性的，大家看看（来自深度学习整理）： ? ?...往期推荐： 一大批历史精彩文章啦 近年来NLP在法律领域的相关研究工作 有偿征稿！ ----
一 iPad（最推荐） Apple iPad 平板电脑 2018年新款9.7英寸（128G WLAN版/A10 芯片/Retina显示屏/Touch ID MRJP2CH/A）金色 如果是常用看看视频，...office常见办公，不是用其他复杂功能，推荐使用ipad最合算，最好用，强烈推荐，如果在配置上键盘绝对胜任常见办公需求（现在我就这样在用，下班回家看电影电视用它，做PPT，word，excel都用它，...---- 二 笔记本类 A 性价比高美观 1 （华为）HUAWEI MateBook 13 全面屏轻薄性能本 皓月银 i5 8GB 256GB 集显 售价：4999.00 官网地址: [https://...---- B 性能好，美观，好用，最推荐，但是太贵 Apple MacBook Air 13.3英寸笔记本电脑 银色(2017款Core i5 处理器/8GB内存/128GB闪存 MQD32CH/A)...---- 总结 如果真的是只用到看视频，简单使用office，强烈推荐使用ipad，携带方便，使用方便，续航能力强，但是无法实现作复杂的办公。
应用推荐将作为一个系列不定期推荐实用的手机应用，推荐的所有应用均是我体验过的 WorkFlowy是一款支持全平台的笔记应用，支持无限层级的目录，可以非常方便的记录笔记，尤其是记录有层次关系的内容，不管你是谁...只要有记笔记的习惯，一定不要错过它。 WorkFlowy是一款免费的软件，不过对于免费用户有一个限制，限制每月可以创建250个目录节点，如果不是高频的需求，免费版足够用了，高频用户可以购买pro版本。
相关图文Xmind、PDF、视频讲解、代码，请参阅语雀地址：https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b 推荐算法 推荐系统的传统匹配模型 基于 Collaborative...类似朋友推荐一样，可以将 b 喜欢过但是 a 没有看过的 item 推荐给 a。...用户如果喜欢 item A，那么给用户推荐 item B 大概率也是喜欢的。...，获得一个新的弱学习器。...将这每一步的决策树组合起来，就得到了一个强学习器。
今日，据彭博社报道，特斯拉起诉了一名前工程师 Alexander Yatskov，声称他非法将公司内部超级计算机技术的机密信息转移到个人电脑上，并在接受检查时交出一台「假」笔记本以掩盖盗窃行为。...但是，Yatskov 向特斯拉提供了一台「假的」笔记本电脑，试图隐瞒任何对自己不利的证据。这台笔记本设备不包含任何有问题的信息，并且「只是访问了无冒犯、不侵权的特斯拉信息，比如录用通知等」。...Dojo 的设计是从芯片开始从头做起的。...它是一个纯粹的机器学习机器，以现有芯片和服务器的思路看，它的规格堪称疯狂：首先把 50 万个训练节点集合在一起，每个区块都有 9 petaflops 的算力，每秒 36 TB 的区块外带宽。...特斯拉 Dojo 项目负责人 Ganesh Venkataramanan 表示，Dojo 有望成为地球上最强大的超级计算机之一。
推荐系统简介 什么是推荐算法 为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，于是有了个性化推荐系统。 解决信息过载的问题，代表性的解决方案是分类目录和搜索引擎。...推荐系统的发展 推荐系统在不同领域的探索 1992年,Goldberg提出第一个(个性化邮件)推荐系统Tapestry,第一次提出了协同过滤的思想,利用用户的标注和行为信息对邮件进行重排序 1994...A. konstan等人组织了第一届ACM推荐系统大会( Rests) 推荐系统的未来:基于上下文的推荐(情景推荐 人们开始更多关注推荐系统是否真正满足用户的需求 推荐系统的应用和价值 推荐的应用...音乐、电影的推荐 电子商务中商品推荐 个性化阅读(新闻消息) 社交网络好友推荐、朋友圈推荐 基于位置的服务推荐 … 推荐的价值 Netflix:2/3的电影是因为被推荐而观看 Google...news:推荐提升了38%的点击 Amazon:销售中推荐占比高达35% 推荐系统核心问题 如何评估一个用户(user)对一个物品(item)的评分（喜欢程度）？
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！...blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50662709 R语言实现关联规则 笔者前言：以前在网上遇到很多很好的关联规则的案例，最近看到一个更好的，于是便学习一下...，写个学习笔记。...所以三个指标的基本用法：冲销量、KPI会重点关注置信度大的；随机推荐用提升度。...一般要推荐冷门产品会使用协同过滤。下图就是京东上使用关联规则的例子。 ?
推荐个看到的一个超全的深度学习笔记本，你可以通过以下链接访问他： https://ml.akasaki.space/ 仓库大致情况 目录的使用方法：电脑屏幕上目录在左侧；手机屏幕上目录点左上角按钮展开...本仓库的功能：入门深度学习、参考常用代码、阅读论文笔记。请注意，本仓库后半部分主要讨论计算机视觉领域的基于深度学习的方法。...本仓库中的第一章直接引用d2l.ai原书内容，并稍作修改；后面是自己学习、阅读书籍、阅读书籍、阅读博文后整理的内容，很多内容在各大书籍和各大搜索引擎都能找到，我所做的是用自己的想法整理或书写这些内容。...可能的学习过程 https://ml.akasaki.space/ 笔记本的样子：
此博客为本人学习笔记, 主要是通过学习王喆老师的《深度学习推荐系统》极客课程时所做的一些笔记同时参考了文章https://zhongqiang.blog.csdn.net/article/details...前言 在介绍协同过滤算法前我们需要先说一下推荐系统推荐系统解决的问题是什么? 1.1 推荐系统主要解决的问题是什么?...比如说，在商品推荐中指的是“商品信息”，在视频推荐中指的是“视频信息”，在新闻推荐中指的是“新闻信息”，为了方便，我们可以把它们统称为“物品信息”。...，一旦有用户对物品产生行为，就可以将新物品推荐给和对它产生行为的用户兴趣相似的其他用户但没有办法在不离线更新物品相似度表的情况下将新物品推荐给用户推荐理由很难提供令用户信服的推荐解释利用用户的历史行为给用户做推荐解释...同时作为使用较早的一种经典的推荐算法, 它对后面其他传统模型算法的演化和深度模型算法的演化都有启下的作用。最后贴上王喆老师的《深度学习推荐系统 》里面的思维导图供大家复习巩固一下.
作为人工智能领域目前的最大研究热点，同时也是近年来为各种智能任务带来最大突破的技术方向 – 深度学习或者说神经网络正吸引着无数研究人员的眼球。...包括语音识别、语义理解、图像识别等在内的研究领域中目前state-of-the-art的结果几乎清一色的都是采用了基于深度学习的方法。...同时，GPU强大的并行计算能力以及包括TensorFlow、MXNet、Pytorch等在内的一系列深度学习框架的推出也为研究者和应用开发者提供了极大便利。 ...DeepLearningBook是目前第一本系统和完整的介绍深度学习的书籍，其作者包括深度学习领域的奠基人、处于研究生涯中期的领域中坚、更有近年来涌现的新星，非常适合搭建理论基础。...这个项目记录了我们对DeepLearningBook的学习笔记，我们按照全书的脉络对Deep Learning的基础框架进行了梳理和学习，同时将会附上使用TensorFlow实现的相关代码。
市面上比较好的笔记工具有有道云笔记、印象笔记、为知笔记、微软的OneNote等，他们的共同点就是你能够提供多少钱，他们就给你多少等价服务。...今天是软件专场的倒数第81场，跟大家分享的是云笔记应用 - 有道云笔记 抓重点，我总结如下 支持多终端(PC、移动端)，便于上班下班上学放学路上看 移动端支持OCR，你可以不用手打很多字 空间足够，日常写写文字的开销莫得问题...支持云分享，便于传播知识 支持Markdown语法、还有正常的写写文字的语法 支持笔记导出word，pdf，以及导入 界面长得还算美丽 国产的，得天独厚的不被墙的优势 大厂出品，值得信赖 对这次疫情，...打开笔记如下，大致PC端有这些实用功能。 ? 支持导出导入 ? 下面划重点，不仅仅是这样的打开姿势，我常常是结合微信公众号的文章进行操作的。 比如这里保存一篇韩骏大佬公众号的推文到我的有道云 ?
简介 R语言的学习途径主要有几个：一个是R语言书籍；一个是R帮助文档；还有就是R视频和一些干货教程了。...越来越多的R学习者开始在网上分享自己的学习笔记，有的人会搭建自己的博客平台，有的人会使用现成的平台，其中最常用的就是公众号了。今天的推文我就分享5个我平时会经常看的，分享R语言学习笔记干货的公众号。...推荐的不多，但都是精品，每个公众号都是持续输出R语言干货内容的，可以全部关注哦！...宝藏公众号 小明的数据分析笔记本 ▼ 简介：公众号主要分享： 1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子； 2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记； 3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记...DataCharm ▼ 简介：DataCharm，数据魅力，连载超过180+原创推文，是你从基础到提高再到大佬的科研绘图、商业绘图、机器学习技能学习指南，更有免费资源和交流群助你快速成长，赶快加入我们吧
push 私有仓库服务器IP:5000/centos:7 拉取镜像 #拉取镜像 docker pull 私有仓库服务器ip:5000/centos:7 容器虚拟化与传统虚拟机的比较 结束语 本笔记完全适用于黑马程序员...Docker容器化技术，从零学会Docker教程_哔哩哔哩_bilibili 部分笔记采纳于黑马程序员-Docker – WeiBlog (weishao-996.github.io)
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