上周有粉丝私信老shi想要找推荐系统相关的论文，刚好这两天老shi无意中在b站上观看了国内某知名大学教授关于目前博士生就业问题相关论文解说的视频，感觉很有意思，就萌生了给大家翻译一篇经典的推荐系统论文的想法 本期课程老shi决定给大家带来一篇2003年亚马逊曾经发表过的论文《Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering》翻译， 我们的算法实时产生推荐，适用于海量数据集，并产生高质量的推荐。 推荐算法 大多数推荐算法都从找顾户数据集开始，他们买过和评论过的商品，与当前用户买过和评论过的商品有重叠。 点击“你的推荐”链接，会把顾客引导到一个区域，在那里顾客可以通过产品线和主题领域，进行推荐的筛选，为被推荐的商品进行评级，为以前的购买进行评级，并查看为什么这些商品被推荐了（见图1）。 ? 由于该算法能推荐高度关联的相似商品，推荐的质量就很出色。与传统的协同过滤不同，该算法在用户数据有限的情况下也能运行良好，在少至2到3件商品的基础上，产生高质量的推荐。
原文链接 使用OpenZeppelin升级插件部署的智能合约可以通过升级来修改代码，同时保留原合约地址、状态和余额。这让帮助我们为项目添加新功能，或修复在生产中可能发现的任何错误。 了解升级在引擎盖下是如何工作的 学习如何编写可升级合约 什么是可升级的合约 以太坊中的智能合约默认情况下是不可更改的。一旦创建了就无法改变，有效地为合约参与者扮演了不可篡改的合约的角色。 同样在以太坊上，我们也希望能够修改智能合约，以修复他们发现的bug（这甚至可能导致黑客窃取他们的资金！），增加额外的功能，或者仅仅是改变它所执行的规则。 智能合约的用户总是与代理进行交互，代理永远不会改变其地址。这使您可以推出升级或修复错误，而无需要求用户在他们的端部改变任何东西 - 他们只是一如既往地与相同的地址进行交互。 可升级合约的局限 虽然任何智能合约都可以进行升级，但Solidity语言的一些限制需要解决。在编写初始版本的合约和我升级新版本时，都会出现这些问题。
精美礼品等你拿！
hash table 可能是计算机科学领域最重要的一种数据结构，不同的实现方式会有不同的特性，但通常来说都会提供快速查找、增加和删除的操作。Go 内置了一个名为...
| Plugins，然后搜索Translation,点击进行安装 二、插件使用 安装完插件后，重启PhpStorm 2.1 方式一：使用快捷键 选中文本，然后按 Ctrl+Shift+Y 进行中英文翻译 ； 如果要将翻译出来的内容进行替换的话,使用快捷Ctrl+Shift+X 2.2 方式二：选中需要翻译的文本，然后鼠标右键选择Translate 如果要将翻译出来的内容进行替换的话选择 Translate
阅读完本篇我期望你，能够根据合适的应用场景使用合适的翻译软件去解放大脑的知识盲区。 今天是软件专场的倒数第95场，跟大家分享的是翻译神器，对，它就是Qtranslate。 我是一名精通好多个国家语言地翻译官，当然前提是你把网络给我打开， 我几乎能够做到实时翻译，不仅如此，我还是一本轻量级的免费电子词典。 主窗口快捷键： Ctrl+Enter => 翻译文本 Ctrl+N => 清除当前翻译 Ctrl+D => 显示词典 Ctrl+Alt+1..9 => 用选定的第1~9个翻译服务显示词典 Ctrl+ => 转到前一个翻译 Alt+右箭头 => 转到后一个翻译 Ctrl+上箭头 => 复制翻译到文本输入框 嗯嗯， 我的自我介绍完了，谢谢大家！ 在国内确实很多人用的是有道词典，它也有选中翻译的功能。但是你能够保证它翻译的就一定靠谱吗？不一定吧。
打开PyCharm File--->settings--->plugins--->marketplace--->搜索Translation--->点击Install 设置翻译工具的唤醒快捷键 打开PyCharm File->settings->Keymap->搜索Translation 设置翻译工具 打开PyCharm File->settings->Other-Settings->点击Translation 有三种翻译通道，建议使用百度的，因为 Google 国内网络无法访问，有道 要收费（新用户注册送50元），百度 是免费的api。 +------建议选择百度的个人高级版------+ 如个人开发者调用量较大，可进行个人认证，选择通用翻译 API-高级版。 计费方式保持 不变，每月翻译字符数低于 200 万，享免费服务；超过 200 万字符，按照 49 元人民币/百万 字符支付当月超出部分字符量费用（QPS 为 10）。
题记：推荐引擎根据的分类根据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别相同判定为相似用户）、基于内容的（物品具有相同关键词和Tag，没有考虑人为因素），以及基于协同过滤的推荐（发现物品，内容或用户的相关性推荐 （机器学习，所谓机器学习，即让计算机像人脑一样持续学习，是人工智能领域内的一个子领域）。 推荐算法： 潜在因子（Latent Factor）算法。 应用领域：“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素： 评分矩阵的UV分解的理解。 算法思想： 每个用户（user）都有自己的偏好，比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素（latent factor），如果一首歌（item）带有这些元素，那么就将这首歌推荐给该用户 因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B，对李四推荐得分最高的C，王五推荐B。 如果用矩阵表示即为： ?
x = _x; } } 使用可升级的智能合约库 请记住，这个限制不仅会影响你的合约，还会影响你从库中导入的合约。 name = name; _symbol = symbol; _decimals = 18; } ... } 无论是使用OpenZeppelin合约还是其他智能合约库 initialize(IERC20Upgradeable _token) public initializer { token = _token; } } 潜在的不安全操作 在使用可升级的智能合约时
google翻译：https://translate.google.com/toolkit/list?hl=zh_CN#translations/active ?
02 先聊人工智能 说推荐系统之前先掰掰人工智能，这个词估计大家能能听得懂，毕竟是风口上的名词，想没听过也难。那么问题来了，你觉得推荐系统与人工智能有什么关系？ 或许大半的人会认为没有半毛钱的关系，这让我想到了前几天周末在知乎上怼的一个问题，问题的核心就是：“现在大数据都很low了，大家都是去搞人智能了”。 这典型就是对于人工智能定义认知的问题，个人认为人工智能就是一个偏业务的定义，多维度多学科交叉的概念，压根儿就不好以技术维度去对比去评判。其核心的三要素就是：算法、计算能力以及数据。 所以，追究其本质，其实也是算法模型+计算过程+基础数据的流程，并且最终达到了机器自动化、智能化的效果，从广义的角度来说，或许复杂一些的推荐系统或许也能纳入人工智能的范畴了（真心怕那种一说到人工智能=神经网络的选手 比如，你好奇什么是人工智能，那么你就会用诸如谷歌、或者国产大百度去搜索，然后获取到相关网页，去点击查看，最终完成你了解人工智能这个信息获取的目的。
在本文中，我们提出了一个基于“翻译”（这里加引号是不太确定Translation-based是否应该解释成基于“翻译”的模型，只是暂时这么解释）的推荐模型来同时建模三方的关系，一起来学习一下。 如果一个物品十分热门，在训练集中出现的次数非常多，那么会导致热门物品对应的向量与许多用户+物品向量的距离非常近，导致推荐时热门物品出现的次数非常多，一定程度上降低了推荐结果的多样性，因此本文的做法是对热门物品进行一定的惩罚 当用户u上一个交互的物品是i时，下一个交互的物品是j的概率应该正比于距离的相反数（即距离越小，推荐的可能性越大），除此之外，对每一个待推荐物品，这里还加入了一个常数βj。 并通过βj对热门物品进行一定的惩罚，如越热门的物品βj越小，这样的话，如果对物品j和j'的距离相同，但j物品相较于j'更加热门，此时βj 会小于βj'，因此更倾向于推荐j'，从而提升推荐结果的多样性。 本节咱们对文中的思路做一个简答的总结： 1）文中使用距离度量的方式，将用户、用户交互过的物品、待推荐物品通过一个公式同时进行考虑。
UNdreaMT 是一个开源的无监督神经机器翻译系统，该系统的具体实现方式在以下的论文里有详细地描述： Mikel Artetxe, Gorka Labaka, Eneko Agirre, and Kyunghyun 为此，我们推荐使用 Moses 来标记和真实化语料库，如果开发者想使用 BPE，还可以选择使用 Subword-NMT。 一旦训练完成，你就能用生成的模型来翻译，如下所示： python3 translate.py MODEL_PREFIX.final.src2trg.pth < INPUT.TXT > OUTPUT.TXT
作者：Ivan Medvedev, Haotian Wu, Taylor Gordon 编译：ronghuaiyang 导读 给大家介绍一下Instagram的Explore智能推荐系统的一些概要。 总的来说，这些解决方案代表了一个基于 3 部分排名漏斗的高效人工智能系统，该系统提取 650 亿个特征，每秒做出 9000 万个模型预测。 例如，一种算法可能有效地识别长期兴趣，而另一种算法可能在根据最近的内容识别推荐方面表现得更好。 工程师可以像 python 那样编写推荐算法，并在 c++中快速高效地执行。 我们想要确保我们推荐的内容既安全又适合探索的全球社区的许多年龄。使用各种信号，我们在为每个人建立合适的目录之前，过滤掉我们认为不适合推荐的内容。
↑点击上方“PPV课大数据”免费订阅 作者：杨朝峰 智能制造的实质是通过全链条、全生产线、全周期的数据化而获得更智能、更高效的产品和服务提供能力。 这是因为，云计算、大数据、人工智能、机器学习等技术的发展将驱动人类智能迈向更高境界，推动着人类各种生产工具的智能化和现代化，其带来产业变革和就业结构的影响将超越过去300年工业化的历史。 智能制造涵盖以智能工厂为载体的智能生产、以智能互联为特征的智能服务。 智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。 这三方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递，由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产，生产出高品质的个性化产品。可以说，大数据是智能制造的基础。
微软将其神经网络翻译技术融入缺乏AI硬件的智能手机，该应用程序现在可以为iOS、安卓和亚马逊Fire设备提供更高质量的神经网络翻译服务。 4月21日开始，更新翻译器应用程序的用户可以使用Android操作系统和iOS设备，且支持下载AI的翻译包，这一功能以前仅适用于中国设备制造商华为的几款智能手机。 该公司还开发了NEON的处理能力，NEON是Arm-based移动芯片组中的一种SIMD（单指令多数据）扩展，可使最近推出的Android智能手机以及iPhone 5S及以上版本能够运行Translator 在质量和速度方面，新翻译器离线包提供的翻译“将非常接近我们的在线服务”，Menezes保证道。 对神经机器翻译的转变使翻译包的大小减少了50%。 Android开发者也希望将新神经网络翻译功能添加到自己的应用中。
这场人工智能翻译大赛的规则是三局两胜，第一局考验对话翻译，第二局考验识别能力，第三局是挑战图像翻译。 而三款同台竞技的翻译软件则是：Google翻译、有道翻译官和搜狗翻译。 最终，有道翻译官三局两胜，拿下来这场人工智能翻译大赛。 实际上，这不是有道翻译（包括有道词典、有道翻译官、有道翻译网页版等产品）拿下的第一次胜利。 不到一年的时间，人工智能给机器翻译领域带来了质的飞跃，也改变了普通大众对于机器翻译曾经“蹩脚、不准、不智能”的古板印象。 机器翻译的语料：你吃什么就像什么 数据对于人工智能来说至关重要，一个人工智能系统通常有非常强大的自我学习能力，而它学习的原始素材就是来自于大量的数据，对于神经网络翻译模型而言，这些数据就是语料。 人工智能的热潮还刚开始，对于机器翻译而言，人工智能为其打开了一扇新的大门，但是未来“机器翻译”是否能够更聪明，并彻底超越人类，其实还有很长的一段路要走。
我心想，虽然翻译工具不少，但能直接翻译 Word 我还真不知道，难道我得一点点复制粘贴来谷歌翻译？这就费了劲了吧。 于是我就去 GitHub 上搜有没有支持 Word 翻译的工具，然而看着都不咋地。 后来，经过一番搜索，我找到了一个很不错的翻译工具，这里就推荐给大家。 因为它是基于谷歌翻译的，所以谷歌翻译支持多少它就支持多少。 翻译之后的效果如下： 看起来很不错！该翻译的都翻译了，而且原来的格式都保留了，代码格式、段落格式都没有乱掉，另外其他的图片和排版也保持了原样，感觉还是非常不错的。 另外如果大家有推荐的工具也可以评论分享一下，非常感谢！ End
repositories（如图）： 搜索”Translation”，往下找，找到图中插件install即可（我是已经安装了的） 我的插件版本现在是支持谷歌、有道、百度三种翻译 使用很简单：选中单词或者段落ctrl+shift+y翻译，ctrl+shift+s切换翻译源 由于不同版本快捷键可能有所不同，建议大家到settings-keymap中查看对应快捷键用法
数据挖掘的基本任务：利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法。 利用数据分析手段，对菜品实现智能推荐、促销结果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销滞销菜品分析和销量趋势预测。 数据变换 ④ 构建模型：模式发现、构建模型、验证模型 ⑤ 模型评价：设定评价标准、多模型对比、模型优化 ⑥ 模型发布：模型部署、模型重构 1.定义挖掘目标 实现动态菜品智能推荐 5.挖掘建模 样本抽取完成并经预处理后，接下来要考虑的问题是：本次建模属于数据挖掘应用中的 哪类问题（分类、聚类、关联规则、时序模式或是智能推荐），选用哪种算法进行模型构建？ 针对餐饮行业的数据挖掘应用，挖掘建模主要包括： 基于关联规则算法的动态菜品智能推荐 基于聚类算法的餐饮客户价值分析 基于分类与预测算法的菜品销量预测 基于整体优化的新店选址
0.内容提要 随着知识爆炸的新社会形态逐渐明晰，如何从纷繁复杂的知识中获取到自己最想要的那一个已经成为热门问题，比如商品个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，可以帮助用户在商品选择方面提供个性化的决策支持 1.推荐算法综述 目前主要的推荐算法主要分为6类： 1. 基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的，不需要用户努力的找到适合自己兴趣的推荐信息，如调查问卷等。 组合推荐 由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐经常被采用。研究应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。 ； 4）特征组合：组合来自不同推荐数据源的特征被另一种推荐算法所采用； 5）层叠：先用一种推荐技术产生一种粗糙的推荐结果，第二种推荐技术在这个结果上产生更精确的推荐结果； 6）特征扩充：一种技术产生附加的特征信息嵌入到另一种推荐技术的特征输入中
腾讯智能对话平台（TBP）专注于“对话即服务”的愿景，全面开放腾讯对话系统核心技术，为开发者和生态合作伙伴提供开发平台和机器人中间件能力，实现开发者便捷、高效、低成本构建人机对话体验。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
