RS-一般推荐(CF系列)-2018:GCMC
积累平时看到的一些好的前端文章。 记录平时遇到的优质技术文章,按时间先后排序。 2017-01-20 阿里9年,我总结的前端架构演进3大阶段及团队管理心法 伟明的推荐,说是对前端开发的价值观形成有良好的影响。 2017-07-13 前端开发面试题 在逛公众号「前端大全」的时候发现的,然后顺着找到了对应的GitHub链接。面试题有答案哦。 2017-07-31 你可能不需要 Vuex 这篇文章里的流
背景与挖掘目标 随着互联网的快速发展,用户很难快速从海量信息中寻找到自己感兴趣的信息。因此诞生了:搜索引擎+推荐系统 本章节-推荐系统: 帮助用户发现其感兴趣和可能感兴趣的信息。 让网站价值信息脱颖而出,得到广大用户的认可。 提高用户对网站的忠诚度和关注度,建立稳固用户群体。 分析方法与过程 本案例的目标是对用户进行推荐,即以一定的方式将用户与物品(本次指网页)之间建立联系。 由于用户访问网站的数
我将本章学到的内容都汇集成了一个Python类,虽然代码有些长,我还是贴在了这里: import codecs from math import sqrt users = {"Angelica": {"Blues Traveler": 3.5, "Broken Bells": 2.0, "Norah Jones": 4.5, "Phoenix": 5.0
本章将介绍协同过滤,基本的距离算法,包括曼哈顿距离、欧几里得距离、闵科夫斯基距离、皮尔森相关系数。使用Python实现一个基本的推荐算法。 内容: 推荐系统工作原理 社会化协同过滤工作原理 如何找到相似物品 曼哈顿距离 欧几里得距离 闵可夫斯基距离 皮尔逊相关系数 余弦相似度 使用Python实现K最邻近算法 图书漂流站(BookCrossing)数据集
Ceph 依赖 按常规来说,我们建议在较新的 Linux 发行版上部署 Ceph ;同样,要选择长期支持的版本。 Linux 内核 Ceph 内核态客户端 当前我们推荐: 4.1.4 or later 3.16.3 or later (rbd deadlock regression in 3.16.[0-2]) NOT v3.15.* (rbd deadlock regression) 3.14.
本文向大家介绍重学JS 系列:聊聊继承(推荐),包括了重学JS 系列:聊聊继承(推荐)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 原型 继承得靠原型来实现,当然原型不是这篇文章的重点,我们来复习一下即可。 其实原型的概念很简单: 所有对象都有一个属性 __proto__ 指向一个对象,也就是原型 每个对象的原型都可以通过 constructor 找到构造函数,构造函数也可以通过 prototype
推荐 Gem 列表 本页用于介绍 Ruby 社区里面那些特别热门的 Gem ,以下 Gem 可以在 rubygems.org 找到。 实用的 RubyGems 排名站点 www.ruby-toolbox.com bootstrap 来自 Twitter 的 Bootstrap,是一套完成的前台 CSS 框架。 以简洁,优雅著称于世。被无数攻城狮所青睐,又让无数程序猿审美疲劳。 Devise 用于快