本期更新第6篇文章， 聊聊“推荐系统”。 推荐系统核心的是推荐算法，常用有这几种： 基于内容推荐 协同过滤推荐 基于关联规则推荐 基于效用推荐 基于知识推荐 组合推荐。 最常用的还是组合推荐 Hybrid Recommendation 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。 最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。 用的最多的是协同过滤算法，这也是本文要重点介绍的。 协同过滤推荐 Collaborative Filteri
它跟拖动条类似。都允许用户拖动来改变进度，不同的是，星级评分条通过星星图案表示进度。想淘宝，等等都有这个东西。很简单。
2.点击index.html，通过浏览器运行，当然会不出意料的报错啦,不要急,下面要进行具体的文件修改,具体步骤如下:
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ALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵
星级评分在几乎每一个电商平台都会出现，其实在这个星级评分里面不管有多少分，最终我们只用到了三张图片。我们把这个星级评分抽象出来看，每颗星星只有三种状态，半星、满星、空星。 Paste_Image.pn
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今日凌晨的狮子座流星雨你看了吗？那一颗颗从天而降的流星，仿佛下雨一般划向地平线。在夜幕的幽深下，炫目的星雨显得如此美妙。
近来风生水起的VR虚拟现实技术，抽空想起年初完成的“星球计划”项目，总结篇文章与各位分享一下制作基于Html5的3D全景漫游秘籍。 QQ物联与深圳市天文台合作，在手Q“发现新设备”-“公共设备”里，连接QQ物联摄像头为用户提供2016年天体大事件的直播，大家可以通过手Q实时观看到世界各地最佳观测点的日食，流星等天体现象。承载整个“星球计划”活动的运营页面，经多方讨论，我们决定尝试3D全景漫游模式的H5运营页进行推广，今天就不详述活动的具体内容，先和大家聊一聊这H5里“3D全景漫游”的制作方法。 先贴一
近来风生水起的VR虚拟现实技术，抽空想起年初完成的“星球计划”项目，总结篇文章与各位分享一下制作基于Html5的3D全景漫游秘籍。 QQ物联与深圳市天文台合作，在手Q“发现新设备”-“公共设备”里，连
【pub地址 】 【github地址】 dependencies: flutter_star: $lastVersion ---- 一、描述 目标: 使用canvas手工打造，一个完美的星星评分组件。 ---->[StarScore 星星显示组件]---- [1] 比如显示4.2: 会有5颗星, 前四颗填满，后一刻填充20% StarScore 为 Stateless组件，仅负责显示的需求 ---->[CustomRating 星星评分组件]---- [2] 可指定最大值，也就是显示多少个星星 [
交换最小二乘 📷 1 什么是ALSALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵。 📷 这个矩阵的每一行代表一个用户（u1,u2,…,u8）、每一列代表一个商品（v1,v2,…,v8）、用户的打分为1-9分。这个矩阵只显示了观察到的打分，我们需要推测没有观察到的打分。比如（u6，v5）打
针对组件引用的图片可能产生变动性，我们将组件内的图片放入组件文件夹内，进行引用。使得组件更加便于维护。
像rate评分组件一般都用javascript写，大概一年前，我在简书写过一篇文章原生Javascript实现星星评分组件，感兴趣的可以去看一下，很久之前写的，我不知道之前的代码有多啰嗦，所以这次将是
Trapcode Particular是一款由Red Giant公司开发的插件，它可以在Adobe After Effects软件中创建高质量的三维粒子效果。它提供了广泛的控制选项，可以让用户创建各种复杂的粒子效果，例如烟雾、火焰、雨、雪、星星等等。以下是Trapcode Particular的主要特点：
上一篇的 CheckBox已经让大家越来越接近实战演练了，本章我们继续分享干货给大家，今天介绍一个实用的UI控件 RatingBar(星级评分条)，对于使用过电商APP（某东，某宝等）的小伙伴们来说，应该不会陌生。在对商品进行评价时，经常会出现五星好评的评分样式，这个五星评分样式就是今天的主角 RatingBar。
本文实例为大家分享了Android自定义星星可滑动评分控件的具体方法，供大家参考，具体内容如下
rate评分组件一般都用javascript写，所以这次将是一个全新的尝试，用css实现一个rate评分 ❗ 核心代码也就三行
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>星星评分demo3</title> <style> *{ padding:0; margin:0; } li{ list-style: none; width: 30px; heig
CSS: 1 #score1 i { 2 vertical-align: middle; 3 display: inline-block; 4 width: 32px; 5 height: 32px; 6 background: url('图片地址') no-repeat center center; 7 background-size: cover; 8 } 9 10 #score1 i.on { 11 background-im
z轴旋转180deg之后发现星星的头跟尾巴反过来了，那么子元素也旋转180deg即可：
像rate评分组件一般都用javascript写，所以这次将是一个全新的尝试，用css实现一个rate评分 ❗ 核心代码也就三行? 01 效果图 02 原理 主要是借助radio单选框，梳理如下：
作者介绍：徐麟，目前就职于上海唯品会产品技术中心，哥大统计数据狗，从事数据挖掘&分析工作，喜欢用R&Python玩一些不一样的数据
本文主要介绍了一种基于Android平台的评分器的设计与实现。该评分器可以实现在不依赖外部存储和图形界面的情况下，对应用程序进行评分和评论。其主要功能包括：可以自定义评分的规则和UI样式、支持增量评分和单次评分、支持长按和滑动手势进行评分、支持多种评分和评论方式、支持多种UI样式和主题、支持网络同步和本地保存、以及支持多种异常处理和校验机制。同时，本文还提供了相关的Demo代码和完整的项目源码，以便于读者进行学习和实践。
每个平台都会有用户这种基础数据的设计，作为最基础的用户，每个用户都有很多属性，比如性别，姓名，手机号等，每个用户还可以有类似经验值这样的荣誉系统，根据不同的经验值来对应不同的等级，不同的等级对应不同的荣誉UI，比如一级用户可能只显示一个星星，二级用户显示两颗星星，以此类推，类似于QQ等级的星星月亮太阳，这样的荣誉系统随着平台的不断壮大，可能会衍生出很多类型。那么问题来了，用户登录的时候就需要初始化用户的这些荣誉值，以星星数为例，类似于以下代码
之前的文章列表页面还有一个小功能没有实现，就是点击点击轮播图就能跳转到相应的文章详情页面，这个和点击文章列表跳转到文章详情页面的实现方式是一样的。
演示地址：https://gethtml.cn/project/2020/05/01/index.html
百度一搜，发现Android有自带控件UIRatingBar，而iOS得要自己写…好吧，那就写吧。
主要是不想用太多三方的控件，所以决定尽可能自己写，最近有写一个评分的页面，废话不多说直接上图
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 大多数关于推荐系统的图书都讲述了算法及其优化方法。这些书都认为你已经有了一个大的数据集来供算法使用。数据集不会像变魔术那样凭空出现。要想收集到正确的用户偏好数据，就需要投入精力和进行思考。它会成就你的系统，或者搞砸你的系统。“垃圾进，垃圾出。”（Garbage in, garbage out.）这句著名的编程箴言对于推荐系统同样适用。 遗憾的是，适用于某个系统的数据可能不适用于另一个系统。出于这个原因，我们将认真讨论可用的用户行为数据，以及
这篇文章主要是说明一下群组推荐系统，众所周知，推荐系统已经应用十分广泛，群组推荐的应用不仅老用户上发挥了极大的作用，在新用户的冷启动上也发挥了很大的作用。
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首先分析得到的数据是结构化数据还是非结构化数据，通常我们分析的是结构化数据，即表格形式的；对于非结构化数据，需要对其进行清洗和组织。
用正则表达式做用户密码强度的通过性判定，过于简单粗暴，不但用户体验差，而且用户帐号安全性也差。那么如何准确评价用户密码的强度，保护用户帐号安全呢？本文分析介绍了几种基于规则评分的密码强度检测算法，并给出了相应的演示程序。大家可以根据自己项目安全性需要，做最适合于自己的方案选择。
点击评分栏后，通过Toast显示当前分数 单击按钮获取当前分数并将其显示在TextView上
Android开发中，时不时的就有要实现星星的评分效果，比如某宝，某团，相信大家也都见过，它就是RatingBar。
6 月 21 日周三下午，知晓程序（微信号 zxcx0101）发现，微信又在悄悄地测试新能力了。
「ERate」 组件是 「Flutter Element」 组件系列中的评分组件。
知晓程序注： 虽然微信小程序暂时还不支持个人注册，但利用小程序开发者工具，独立开发者也能尝试开发出自己的小程序。 在知晓程序创建的小程序开发交流群中，就有一位名叫 Leadream 的独立开发者，做了
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Yslow 这个工具相信无论是搞前端的攻城师或者是搞网站的站长都了解，Yslow 可比谷歌的PageSpeed 有名多了；那个百分制下的评分数据总让国人着迷，看来应试教育造的孽太深了。Jeff 认为的话，Yslow 比较专业，但是因为是英文的，所以在个人分析结果上对某些人比较吃力，建议先使用PageSpeed Insights熟悉熟悉。 网站性能评分工具Yslow 简介 YSlow （解析为 why slow）是雅虎基于网站优化规则推出的工具，帮助你分析并优化网站性能。雅虎网站优化规则在十几个方面给你的网站
用css实现一个rate评分 ❗ 核心代码也就三行，效果如下： 目录 原理 代码 基本布局 先把默认的星星显示出来 实现选中单个星星 实现连同兄弟元素一起高亮 然后把input反向排列 鼠标移入预
研究人员提出了一个分析人类情感状态的多模态数据集DEAP。该数据集来源于记录32名参与者的脑电图(EEG)和周围生理信号，每个人观看40段一分钟长的音乐视频片段。参与者根据唤醒，效价，喜欢/不喜欢，主导和熟悉程度对每个视频进行评分。在32位参与者中，有22位还录制了正面面部视频。提出了一种新颖的刺激选择方法，该方法通过使用来自last.fm网站的情感标签进行检索，视频高亮检测和在线评估工具来进行。提供了对实验过程中参与者评分的广泛分析。脑电信号频率和参与者的评分之间的相关性进行了调查。提出了使用脑电图，周围生理信号和多媒体内容分析方法对唤醒，效价和喜欢/不喜欢的等级进行单次试验的方法和结果。最后，对来自不同模态的分类结果进行决策融合。该数据集已公开提供，研究人员鼓励其他研究人员将其用于测试他们自己的情感状态估计方法。
GPT 是 “Generative Pre-Training” 的简称，是一种能够处理图像和文本输入并产生文本输出大型多模态模型。
然后是功能操作：鼠标移动到五个星星上面时，会有tooltip显示当前的分值。如图：鼠标悬停在第四颗星星时前四颗星星显示高亮笑脸，当点击下去时锁定笑脸并且设定份数为4。
在一份名为《天体物理学杂志快报》的杂志上，科学家们对Starlink卫星进行了一项观察研究。
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来源：https://www.toutiao.com/a6754717611738530308 作者：子瑜说IT
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