基于深度学习的个性化编程习题推荐代码实现！

基于深度学习的个性化编程习题推荐的代码实现可以分为三个主要步骤：数据准备、模型构建和训练、推荐结果生成。

以下是一个简单的代码实现示例：

数据准备

首先，需要准备一份包含编程习题数据的数据集。每个编程习题可以由一个特征向量表示，例如题目类别、难度等级、解答时间等。同时，还需要准备用户的习题历史数据，记录每个用户已经完成的习题。

import numpy as np

# 编程习题数据集
problem_dataset = np.array([
    [1, 0, 0, 1],  # [题目类别1, 难度等级1, 解答时间1, 是否正确1]
    [1, 1, 1, 0],  # [题目类别1, 难度等级2, 解答时间2, 是否正确2]
    [2, 0, 2, 1],  # [题目类别2, 难度等级1, 解答时间3, 是否正确3]
    [2, 1, 0, 0],  # [题目类别2, 难度等级2, 解答时间4, 是否正确4]
    [1, 0, 1, 1],  # [题目类别1, 难度等级1, 解答时间5, 是否正确5]
])

# 用户习题历史数据
user_history = np.array([0, 1, 3])  # 用户已完成的习题索引列表

模型构建和训练

接下来，可以使用深度学习模型来学习用户的习题偏好。一种常见的方法是使用神经网络模型，例如多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 模型构建
model = Sequential()
model.add(Dense(16,