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拆解个性化推荐
编辑导语：我们每天从手机得到的信息，大部分时候除了主动查找就是推送服务，个性化推荐的服务在这个互联网繁荣的时代一直出现在我们的生活中。本文就以个性化推荐为案例，为大家详细拆解其中要点，感兴趣的朋友一起来了解一下吧。 作为一个入行3年的产品经理，能够切身的感受到，这个行业发Win10 系统个性化
时间: 22/10/10 By: luozaijin 说明: 当你安装完系统之后, 除了应该必须安装一些常用软件之外, 还能做的有哪些? 除了将系统设置的更为个性化一点还要让系统更便捷化操作. 因此就写了这篇文章. 通过((20211220011527-r6engjh "系统美化"))这篇文章介绍后可以给刚刚安装完腾讯游戏开发精粹II——1.1 游戏中的捏脸系统
内容简介 《腾讯游戏开发精粹Ⅱ》是腾讯游戏研发团队不断积累沉淀的技术结晶，是继2019年推出《腾讯游戏开发精粹》后的诚意续作。本书收录了21个在上线项目中得到验证的技术方案，深入介绍了腾讯公司在游戏开发领域的新研究成果和新技术进展，涉及人工智能、计算机图形、动画和物理、Windows Powershell个性化设置
1. 设置Powershell prompt只显示当前目录； 2. 设置Powershell title为当前路径； 这个文件的路径为：echo $profile # file location：echo $profilefunction prompt { $p = Split-Path -leaf -path (Get-Location) "PS $p> " $host.UI.RawUI.WindowTitle = (Get-Location) }iPhone铃声制作工具：iRingg直装下载
iRingg几乎可以让您从互联网上找到的任何内容制作个性化的铃声。轻松修剪iTunes资料库中歌曲的音频片段，或在SoundCloud或YouTube上立即找到它们。添加声音效果（称为SndMoji?？）或录制自己的声音并使用过滤器来创建个性化的铃声。将新创建的铃声直接推送到iPhone（有线或无线连接），它城市信息学其三-智能地理可实现个性化和可持续的未来城市交通
摘要： 几十年来，城市流动性和人的交通量一直在不可阻挡地增加。尽管流动性给我们的社会带来了优势和机遇，但也存在严重的缺陷，例如交通部门是温室气体排放和交通堵塞的主要贡献者之一。未来，越来越多的人将生活在大城市环境中，因此，必须解决这些问题，以确保宜居环境。信息和通信以及地理利用现代技术研发的人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。格物斯坦表示：人工智能不是人的智能，但却能象人那样思考、也可能超过人的智能。当人工智能全面加强人类，并超越人类智能的时候，就是“奇点临近”的时刻。人工智能被誉为科技王数据驱动型营销是大规模个性化和自动化的关键（二）
数据驱动型营销的优势 数据驱动的营销具有许多好处。 1. 深入了解您的目标受众 营销人员可以通过查看页面或访问量，广告点击量，视频观看量，添加到购物车的产品等指标来深入了解受众的兴趣所在。然后，通过正确的对话在正确的渠道中与他们进行互动。 2. 精细细分受众 数据可帮助营销数据驱动型营销是大规模个性化和自动化的关键（一）
数据在"大众营销"中的作用有限；从前，公司分别参考电视频道或报纸的收视率或发行量数据来衡量其影响力。到现在，甚至是十年前，互联网胜过所有其他媒体，成为营销的首选平台。突然之间，像"可测量的"和"投资回报率"这样的词被广泛使用。数据从每个渠道涌入，比如网站，展示广告，搜索结果，社交媒深度解析京东个性化推荐系统
深度解析京东个性化推荐系统 转载：决战618探秘京东取胜之道（作者：fisherman) 一、题记 为了在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东个性化推荐发展史 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做为什么免费OA不能深入应用于企业？
免费OA（如钉钉）很大的存在价值在于：可以让用户熟悉OA软件，帮助企业积累信息化的经验，降低企业信息化过程中的风险和成本。在企业中实施协同办公OA不仅需要购买软件，而且更需要所有员工共同使用，以保证最大化OA信息化的效益。企业实施OA的目的主要是实现高效的内部协作，提高内部管理和竞争推荐算法-用户推荐（UserCF）和物品推荐（ItemCF）对比
一、定义 UserCF：推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF：推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品 根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点，根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣，即： UserCF是某个群体内的物品热门程度 ItemCF是反应本人的兴趣爱好，更加BAT大a牛亲授 个性化推荐算法实战
BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战 第1章 个性化推荐算法综述 个性化推荐算法综述部分，主要介绍个性化推荐算法综述，本课程内容大纲以及本课程所需要准备的编程环境与基础知识。 1-1 个性化推荐算法课程导学 (12:22) 1-2 个性化推荐算法综述 (13:14) 1-3 个性化召回算法综述 (08来自初学者对 Eclipse 的个性化设置
在安装完后Eclipse IDE 后，为了方便后续的使用，我们建议读者对 Eclipse 进行以下设置 一. 设置字体 1. 在 Eclipse 上方的菜单栏选择 " Window "，之后点击 " Preferences " 2. 在打开的 " Preferences " 界面中，依次选择： " General "文献笔记7
基于协同过滤的个性化民宿推荐系统的设计与实现 路丹，陈占芳 长春理工大学计算机科学技术学院 2018-11-15 摘要： 民宿是对闲置住宅的充分利用，它结合了当地的 农林牧渔等各种自然生态环境，为游客提供了不同于 酒店和宾馆的生态、文化体验。它通过对乡村资源充 分利用，促进了当地经济Win11双屏设置双壁纸--2K屏+1080P使用不同壁纸的方法
先上方法及效果： 方法：两张图片（图1尺寸：1920×1080，图2尺寸：2560×1440），Photoshop裁减图1并与图2拼接成一张图片（尺寸：4480×1440）设置为背景图片，并在【个性化-背景】中设置为【平铺】； 效果：具体步骤： 1.环境：win11（win10类似），屏幕1（1080p），屏幕2（2k屏，16:9）； 2.所需图片：图1（1920×1080）；图2（2560×144大数据导论——大数据应用
什么是推荐系统 通过分析用户的历史记录来了解用户的喜好，从而主动为用户推荐其感兴趣的信息满足用户的个性化推荐需求；推荐系统研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，帮助用户从海量信息中去发掘自己潜在的需求； 推荐方法 专家推荐：人工推荐，由资深专业人士来就行物品的筛选和推荐，需要较个性化召回als算法原理
最小二乘法 利用矩阵分解的结果无限逼近现有数据，得到隐含的特征 利用隐含的特征预测其余结果 表一： product1 product2 product3 user1 3.0 user2 1.0 1.0 user3 3.0 user4 1.0 假设有4个用户，对应3个产品，加入user2被采集到对ppush-新浪微博：（51CTO）机器学习在微博个性化push的应用-齐彦杰-新浪微博技术专家
1、微博push的种类 为什么要做push业务： 国内外重大事件提醒、领域内大事件的提醒、关注人或好友的重要消息提醒、感兴趣内容的消息提醒。。。。。。 微博push有哪些？ 热点push、个性化push。。。 push特性： 主动性：站方主动推送、用户被动接受 挑战性：Feed是多条展示，pu建设个性化主题多媒体展厅需要注意的地方
主题多媒体展厅以某一固定的分类、领域或思想为主题，通过科技化的交互手段向参观者介绍、展示与之相关的信息内容，多样化的展示形式以及丰富的叙述内容，都让大众对其赞赏有加，作为一个围绕着中心思想而开设的展示空间，其在建设时又需要注意什么呢？ 1、文化和创意相结合 多媒体展厅Python+Django+Mysql在线图书推荐系统 个性化图书推荐 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法 WebBookCFRSPython python实现协同过滤推荐算法实现源代码下载
Python+Django+Mysql在线图书推荐系统 个性化图书推荐 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法 WebBookCFRSPython python实现协同过滤推荐算法实现源代码下载 一、项目简介 1、开发工具和实现技术 Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquer博客园初体验
前言 说来有些惭愧，注册博客园已经有一年多了，但是一直都没有开通过个人博客，我记得之前有申请过一次，但是被拒绝了，后面就不了了之了...这次，趁着兴起，趁着时间刚刚好，再次申请了开通，然后就有了我这一篇随笔了。 初来博客园，可能是作为程序员的特性，我对博客园的个性化定制比较感兴趣，尝试了通过个性化定制将通用型CRM打造成企业专属CRM系统
企业在进行CRM选型时，往往会在选择通用型CRM还是行业CRM的问题上摇摆不定。通用型CRM系统胜在功能全面，大多数行业都能快速应用。但是与业务贴合度不够，总感觉没那么得心应手；行业类CRM系统符合行业需求，更容易操作使用，但是灵活性太差，后期想要进行改进比较困难。鉴于通用型CRM系统功liunx 个性化ssh登陆界面
Ubuntu /etc/update-motd.d/文件夹下的几个脚本 00-header 10-help-text 90-updates-available 91-release-upgrade 98-fsck-at-reboot 98-reboot-required Centos /etc/issue里存放了用户成功登录前显示的信息 /etc/motd存放了用户成功登录后显示的信息推荐系统之演化历程
前推荐时代 在产品的初期，通过冷启动进行推荐。这时的推荐功能简单，一般是全局推荐，推荐服务逻辑较轻，没有个性化千人一面，从而容易引起马太效应。推荐策略一般由人工定义或人为定制策略，通常使用实时热点的内容，利用自然排名（热快全等等维度、排序因子计算多重维度综合指数）规则排序进行展