过度的推荐让用户停留在“信息茧房”[6]中，但我们还有另一个角度来实现推荐策略。即不考虑用户侧的隐私数据，按照对内容的评分无偏差的对用户进行展示，也就是本文即将描述的基于“热度”的可解释性推荐。...正文 正文部分将会展示一组描述内容“热度”的推荐策略，重点讨论用户反馈、时间衰减对热度分的影响，以上策略可应用在需要无差别曝光的内容推荐场景中。...热度变化：在内容曝光过程中，通过用户对内容的反馈产生正 or 负向的热度分。 热度时间衰减：为了体现时效性对内容曝光的影响还可以对热度分乘以一个随时间衰减的系数，或者直接加上某个随时间衰减的热度分。...1.使用用户正向投票 基于用户正向投票数：按照单位时间内用户对内容的正向投票绝对值，对内容进行降序排列。最直觉，也是最容易被理解的排名策略。 ?...在一个评论系统中，我们的目的是找出最佳评论，不论它是什么时间提交的。 1927年Edwin B.
在本文中，我们将看到 Kubernetes Ingress 为集群内部基于内容的路由和流量控制提供的功能。...Ingress 的 API 将使用与公共网络所连接的 HTTP（S）负载均衡器，为具有外部端点的服务提供基于内容的路由。 什么是 Anycast 路由？...Anycast 是一种路由方法，它基于区域、基于内容或任何其他优先级方法将传入请求（单个 IP 地址）分配到多个路由中。路由节点的优先级为用户提供了低延迟带宽内的服务。...URL 网址映射创建路径规则来控制基于内容的路由后端服务流量。...基于用户设备类型的流量导向 2.流量操作（基于权重的流量分配，weight-based traffic splitting） 流量操作对于管理网络中较新版本的服务很有用。
作者：章华燕 编辑：田 旭 前言 在第一篇文章《推荐算法综述》中我们说到，真正的推荐系统往往是多个推荐算法策略的组合使用，本文介绍的将会是推荐系统最古老的算法：基于内容的推荐算法（Content-Based...随着今日头条的崛起，基于内容的文本推荐就盛行起来。在这种应用中一个item就是一篇文章。 第一步，我们首先要从文章内容中抽取出代表它们的属性。...比如在交友网站上，item就是人，一个item会有结构化属性如身高、学历、籍贯等，也会有非结构化属性（如item自己写的交友宣言，博客内容等等）。...的第k个分量为1表示词典中第k个词在item j中，为0表示第k个词不在item j中）。 素贝叶斯算法（Naive Bayes, 简称NB） NB算法就像它的简称一样，牛逼！...其中的用户属性与item属性的相关性可以使用如cosine等相似度度量获得。 基于内容推荐的优缺点 下面说说基于内容推荐算法的优缺点。
推荐阅读时间：9min~11min 文章内容：基于内容的推荐系统 推荐系统起步阶段一般都会选用内容推荐，并且会持续存在。 ? 为什么要做内容推荐 内容推荐非常重要，并且有不可替代的作用。...内容推荐有以下优势： 从内容数据中可以深入挖掘很多信息量 新物品想要快速被推出，首选内容推荐 可解释性好 内容推荐流程 基于内容的推荐，最重要的不是推荐算法，而是内容分析。...内容推荐算法 基于内容的推荐系统，最简单的当属计算用户与物品之间的相似度了。具体来说，物品画像有对应的稀疏向量，用户画像也有对应的稀疏向量，两者之间计算余弦相似度，之后按照相似度结果对物品进行排序。...总结 总结一下，基于内容的推荐有一些天生的优势，也是非常重要的，基于内容推荐时，需要两类数据：物品画像，用户画像。...基于内容来构建推荐系统可以采用的算法有简单地相似度计算，也可以使用机器学习构建监督学习模型。
对于内容网站形成于上个世纪九十年代，Web1.0时代开发的网站大多数都是基于内容网站，比如新闻类。...开发这类的网站可以采用ASP、JSP、PHP技术，但是基于这类开发出来的网站，内容都是在阅读的时候实时的从数据库中读取的，对于搜索引擎网站，比如百度、Google的排行榜上排名往往很低，只有做成静态的HTML...本文以一个内容发布网站来介绍基于模版的内容网站开发。...content" rows="30" cols="100"> 将内容存储到数据库中...e.printStackTrace(); } System.out.println("生成成功"); } } 现在数据库中有两条数据 模版文件 某个模版文件中的替换标识
PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。...在执行每个任务之前，让我们先导入必要内容 import cv2 as cv import numpy as np filename = 'filename.png' img = cv.imread(cv.samples.findFile...但是，霍夫线变换结果中有一些重叠的线。较粗的线由多个相同位置，长度不同的线组成。为了消除此重叠线，我们定义了一个重叠过滤器。 最初，基于分类索引对线进行分类，水平线的y₁和垂直线的x₁。...此外，我们还将在图像中写入水平和垂直线的索引，这将有利于ROI的选择。 ROI选择 首先，我们需要定义列数和行数。这里我们只对第二行第十四行以及所有列中的数据感兴趣。...由于Tesseract训练数据中未包含某些地区名称（“ Kabupaten / Kota”中的名称），因此无法准确检测到。但是，由于可以精确检测到地区的索引，因此这不会成为问题。
Linux下批量替换多个文件中的字符串的简单方法 :%s/oldstring/newstring/g Linux下批量替换多个文件中的字符串的方法 用sed命令可以批量替换多个文件中的字符串。...sed -i "s/原字符串/新字符串/g" `grep 原字符串 -rl 所在目录`(千万注意这个符号，是最左上角那个符号不是单引号) 例如：我要把/test下所有包含abc的文件中的abc替换为def...实例代码：sed -i "s/大小多少/日月水火/g" `grep 大小多少 -rl /usr/aa` sed -i "s/大小多少/日月水火/g" `grep 大小多少 -rl ./` 方法2： 在日程的开发过程中...，可能大家会遇到将某个变量名修改为另一个变量名的情况，如果这个变量是一个局部变量的话，vi足以胜任，但是如果是某个全局变量的话，并且在很多文件中进行了使用，这个时候使用vi就是一个不明智的选择。...这里给出一个简单的shell命令，可以一次性将所有文件中的指定字符串进行修改： grep "abc" * -R | awk -F: '{print $1}' | sort | uniq | xargs
今天给您讲讲视频大数据和视频内容的识别（部分内容来自复旦大学-计算机科学技术学院薛向阳、姜育刚，谢谢参考阅读）。 视频大数据 ? 作为目前最火热的词汇之一，大数据在各个领域都已有了较为成熟的应用。...现代社会的信息量正以飞快的速度增长，这些信息里又积累着大量的数据。预计到2025年，每年产生的数据信息将会有超过1/3的内容驻留在云平台中或借助云平台处理。...针对“智慧城市”建设中大量视频数据的快速检索、统计分析的需求，海康威视，佳都科技等视频领域的领军企业已有了成熟的视频大数据的解决方案，目前已应用多个“智慧城市”的建设中。...视频大数据技术能够解决当前系统处理海量视频及相关数据能力不足的问题，帮助客户从海量的视频数据中快速挖掘高价值的信息，协助客户提升其决策的效率和精准度。...我们还是来说说视频内容的知识，先来说说现在这领域的视频数据集的构建。 ?
与Salesforce Sales Cloud的紧密集成使其成为连接企业销售和营销团队的一项重要工具。 ? 很多中小企业在使用Pardot，特别是有较简单的使用场景和刚刚开始营销自动化之旅的企业。...不过salesforce.com和Pardot已经明确表示他们也会不断优化针对大型企业的功能，未来产品的路线图也验证了这点。 这些功能包括：多线索评分，升级版的电子邮件个性化和灵活的渠道归因分析等。...像Journey Builder等工具让营销人员通过营销画布创建和管理多渠道的客户旅程。 ExactTarget还可以让营销人员构建客户的单一视图，并在每个渠道和每个设备上提供个性化内容。 ?...另外总结下，Pardot是为B2B企业进行设计的产品，在Pardot中培育线索，当线索状态为hot时转入到Sales cloud中进行跟进。...ExactTarget是为B2C企业进行设计的产品，可在企业的多种数字渠道中实时推送给目标客户和他们相关的消息。
本篇博客将详细介绍基于内容的推荐系统的原理、实现过程及其在实际项目中的应用，结合实例分析，展示如何构建一个有效的基于内容的推荐系统。...音乐平台：根据用户的听歌历史，推荐相似的歌曲或艺术家。 基于内容的推荐系统原理 基于内容的推荐系统通过分析内容的特征和用户的历史行为，推荐相似内容给用户。其基本原理如下： A....推荐生成的目的是根据相似度计算结果，选取最符合用户兴趣的内容，提升推荐系统的精准度和用户体验。 基于内容的推荐系统实现 数据准备 为了演示基于内容的推荐系统的实现，我们将使用一个简化的新闻推荐数据集。...基于内容的推荐系统优化 在实际应用中，基于内容的推荐系统可以通过多种方法进行优化： 多样化特征提取 除了TF-IDF，还可以使用更多特征提取方法，如词嵌入（Word Embedding）、主题模型（LDA...通过结合多种特征提取方法、动态更新用户特征向量、多样化推荐策略和实时推荐技术，基于内容的推荐系统在实际应用中得到了广泛的优化和改进。
上一篇文章Flutter 中的下拉刷新和上拉加载中，我介绍了如何在Flutter中实现下拉刷新和上拉加载的效果，今天我们继续以上文中的代码为例，来介绍如何加载HTML文档内容。...首先来聊聊如何通过flutter_html这个第三方库来解析html文档内容吧： 这是列表页面的代码，里面包含下拉刷新、上拉加载，以及加载中的动画： import 'dart:convert'; import...flutter_inappbrower 前面我们使用flutter_html加载html内容的步骤如下： 首先通过网络请求获取到对应的html内容文本 通过Html这个第三方库中的组件来展示html...在Flutter中，实现WebView加载html内容的第三方组件有很多，这里我们给推荐flutter_inappbrower这一个第三方组件。...flutter_html可用于加载轻量级的html文本内容，对于复杂的远程html内容，我们需要使用webview来加载，flutter_inappbrower是Flutter中实现WebView的最好用的第三方组件
10053 Trace中对于单表访问路径的评估。...优化器成本的估算（基于CPU成本模型） 对于优化器成本的估算是一个复杂的过程，涉及到大量的的理论和内部操作。...- IO ：使用基于I/O成本模型 。 - CPU ：使用基于CPU成本模型 。...对于我们这个例子，是有系统统计信息的，并且使用的是没有负载的系统统计信息（NOWORKLOAD），所以使用的是基于CPU的成本模型计算访问表的成本。...的CPU_COST列或者10053 Trace中的Cost_cpu，本例中为Cost_cpu: 28040899。
从字面上看，它是另一个安全区域，适应屏幕大小，但仅适用于文本内容。不幸的是，我们在 SwiftUI 中无法访问 readableContentGuide。...可运行 Demo提供一个基于提供的代码片段的简化版本的Swift Playground示例，用于演示如何使用contentMargins视图修饰符来管理内容边距。...你可以在 Playground 中运行此代码以查看结果。总结本文介绍了 SwiftUI 中的内容边距管理，通过对比安全区域的概念，解释了内容边距的重要性。...随后，通过介绍 UIKit 中的 readableContentGuide 布局指南以及 SwiftUI 中的 safeAreaPadding 视图修饰符，展示了在 iPad 上适配内容边距的方法。...最后，引入了 contentMargins 视图修饰符，并详细解释了其用法和参数，以及如何使用它来管理内容边距。通过本文，读者可以更好地理解并掌握 SwiftUI 中内容边距的管理技巧。
kkFileView 容器内容修改方法 前言 项目修改 列出所有容器 拷贝文件至容器 建议 参考资料 # 前言 kkFileView 是使用 spring boot 打造文件文档在线预览项目解决方案，支持...然而在使用过程中偶尔会有一些定制化的需求或者其它优化，比如文件丢失后打开预览时的 404 页面会出现 kkFileView 的群号，需要去除。...然后因为预览服务是跑在 docker 里的所以就需要修改之后把容器中的 jar 包替换掉。如果你也有类似的需求可以参考一下。...文件路径：server/src/main/resources/web/fileNotSupported.ftl 修改内容：把官方 QQ 的内容去掉换成其它文案 启动项目查看修改效果： 文件预览失败提示...# 列出所有容器 接着我们找一下 kk 服务的容器： 执行 docker ps 查看所有正在运行的容器，找到名字是keking/kkfileview的那个，复制它的 ID # 拷贝文件至容器 接着要先把文件从本地上传至宿主机服务器备用
得益于多媒体信息捕获、传输、存储的发展以及计算机运算速度的提升，基于内容的图像检索技术经过十几年的发展，其需要适用的图像规模范围也从原来的小型图像库扩大到大规模图像库甚至是海量图像数据集，比如在上世纪九十年代图像检索技术发展的早期阶段...图像特征作为直接描述图像视觉内容的基石，其特征表达的好坏直接决定了在检索过程中可能达到的最高检索精度。...对图像数据库中的图像逐一进行特征提取，并将其以图像文件名和图像特征一一对应的方式添加到特征库中； (2) 哈希编码。...随着视觉数据的快速增长，面向大规模视觉数据的基于内容的图像检索技术不论是在商业应用还是计算机视觉社区都受到了极大的关注。...、基于哈希的图像检索方法和基于向量量化的图像检索方法。
1.2 使用joe2.0主题提供的joe-music标签 joe2.0主题文档中介绍已经集成了APlayer 然后扫描文章中的joe-music标签和joe-mlist标签。...我尝试从pc中访问音乐或者歌单，抓取浏览器地址中的id值。例如： 但是界面上没有任何反应。不知道是配置有问题还是说id取错了值。...="BV1iU4y1d7UX"> 根据介绍，实现的嵌入视频播放效果如下： 那么，这个播放器中的bvid是如何获取呢？...很简单，就是播放视频中video后面的参数： 2.2 使用iframe 播放bilibili视频 如果觉得这种方式不满足，也可以使用bilibili提供的iframe进行播放。...直接获取分享内容中的嵌入代码功能，就能播放该视频了。 <iframe src="//player.bilibili.com/player.html?
图25 SE-ResNet 十、netVLAD 相对于传统的人工设计特征，CNN已经在图像特征提取上显示出了强大的功力。在图像检索问题中，目前有基于全局和基于局部两种卷积神经网络特征表示方法。...基于全局的方法直接使用卷积神经网络提取整幅图像的特征，作为最终的图像特征。...例如使用滑动窗口来得到图像区域时，由于没有考虑到图像的颜色、纹理、边缘等视觉内容，会产生大量无语义意义的区域，为之后的聚合过程带来冗余和噪声信息。...图26 CNN接netVLAD网络 还有学者提出基于对象的方法来解决以上问题。在生成图像区域时，使用基于内容的无监督对象生成方法，即通过图像颜色、纹理、边缘等视觉信息以聚类的方式来生成图像区域。...其特征描述也具有更高的区分性，同时基于对象特征进行融合，所得最终特征对场景中对象的空间布局变化也具有很好的鲁棒性。
随着专区版块的建立，用户自主上传的VR视频内容也越来越多，目前都是编辑工作人员审核进行VR视频和普通视频分类，如何设计算法实现自动分类VR视频和普通视频，提高VR片源审核效率显得尤为重要。...不过对于用户在VR板块上传的视频，我们后台数据库服务器要鉴定审核其是否为VR视频，提高效率，只能基于视频本身的画面内容识别。...2.1VR相关基础知识 要想从VR视频本身画面内容角度识别出VR视频，就必须先了解VR视频是如何产生的，及其数据的保存方式。...我们算法核心思想就是将一帧视频画面反投影到球体上，变换得到局部特定角度（对应全景视频的边界，如图红框所示）的正常画面，对画面内容进行相似度计算，得到一个表征相似度的二维向量，最后用SVM模型进行分类。...为了更准确的判断一个视频是否是VR片源，我们这里采用等间隔选取视频中的2n+1个关键帧画面，进行上述分类操作，若其中有n+1画面类别判断为VR视频画面，则判定该视频为VR片源。
基本概念 基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是，与协同过滤算法不同，这种算法是根据内容（比如标题、年份、描述），而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。...在基于内容的过滤算法中，会假设每个物品都有足够的描述信息可作为特征向量（y）（比如标题、年代、描述），而这些特征向量会被用来创建用户偏好模型。常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。...特点 1、基于内容的用户资料需要用户的历史数据 2、用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化 实现原理 假设有一些用户已经表达了他们对某些书籍的偏好，他们越喜欢某本书，对这本书的评分也越高（评分范围是...第一个用户（行1）给第一本书（列1）的评分为4分，如果某个单元格为空，代表着用户并未对这本书作出评价。 在基于内容的协同过滤算法中，要做的第一件事是根据内容，计算出书籍之间的相似度。...与基于物品的协同过滤方式类似，推荐系统会根据用户之前评价过的书籍，来推荐其他书籍中相似度最高的。区别在于：相似度是基于书籍内容的，准确来说是标题，而不是根据使用数据。
小编邀请您，先思考： 1 如何做内容推荐？ 2 如何给一个购物中心推荐品牌？ 个性化推荐算法有许多类别，主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。...本文介绍基于内容的推荐算法（Content-based Recommendation）。 ? 基于内容的推荐算法（以下简称“内容推荐算法”）只有一个关键点——标签（tag）。...推荐结果可理解：不仅每个用户的核心兴趣点可以被标签化（便于理解每个用户的兴趣），并且可以在每一个推荐结果的展示中现实标签，便于消费者理解推荐结果（如下图红框）。 ? 2....推荐结果稳定性强：对于用户行为不丰富的产品类型（例如，金融产品），协同过滤很难找到同兴趣用户群或关联产品，在相似度计算中稀疏度太高。...然而，内容推荐主要使用标签，标签对用户兴趣捕捉稳定性要远远高于单个产品。 3. 便于人机协作：用户可以勾选或者关注推荐标签，从而通过自己的操作来发现自己的个性化需求。 内容推荐算法的劣势： 1.
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