数据库学习目标 and 推荐算法学习基础

最新推荐文章于 2025-09-01 08:56:56 发布
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本文深入探讨了人工智能算法标注工程师如何从问题解答中提炼关键信息，以HTML、CSS等前端技术为基础，结合PHP、Python等后端语言，讲解了技术标签的选择和重要性，涵盖了数据标注流程与策略，适合技术爱好者和从业者阅读。

摘取自：https://www.zhihu.com/question/428111565/answer/1677138599
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/80065888
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构建推荐系统的相似检索技术：从距离度量到深度学习的快速了解
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
11-04 10万+
相似检索方法是一种用于从大量数据中找到与查询数据相似的数据项的技术。这种方法通常用于信息检索、推荐系统、图像处理、自然语言处理等领域。相似检索主要方法可以总体分为以下几类：这些方法各自有其适用的场景和特点，选择合适的相似检索方法取决于应用的需求、数据类型和性能要求。通常，研究和实践中会根据具体情况采用不同的方法或它们的组合来解决相似检索问题。
图数据库在数据库领域的机器学习应用
2502_91592937的博客
04-11 765
本文章的目的在于全面介绍图数据库在数据库领域的机器学习应用。我们将深入研究图数据库的特性如何与机器学习算法相结合，以解决实际问题。范围涵盖了图数据库和机器学习的基本概念、核心算法、实际应用场景，以及相关的工具和资源。通过本文，读者将能够了解图数据库在机器学习中的作用，掌握相关的算法和技术，并能够应用这些知识解决实际问题。背景介绍：介绍文章的目的、范围、预期读者和文档结构，以及相关的术语和概念。核心概念与联系：阐述图数据库和机器学习的核心概念，以及它们之间的联系。核心算法原理 & 具体操作步骤。
Java中可以用的大数据推荐算法
m0_72958694的博客
06-07 2815
Java中经常使用的大数据推荐算法介绍，给出了详细的伪代码示例，一目了然，原来如此简单。
推荐系统研究常用数据库
samoyan的博客,记录技术成长~
12-05 4990
推荐系统学术研究常用的数据集包括： MovieLens，MovieLens数据集中，用户对自己看过的电影进行评分，分值为1~5。MovieLens包括两个不同大小的库，适用于不同规模的算法。小规模的库是943个独立用户对1 682部电影作的10 000次评分的数据；大规模的库是6 040个独立用户对3 900部电影作的大约100万次评分。EachMovie，HP/Compaq的DEC研究中心
协同过滤推荐算法总结
weixin_33816300的博客
01-25 3760
　　　　推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 1. 推荐算法概述 　　　　推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 　　　　1）基于内容的推荐：这一类一...
【推荐算法入门】推荐系统之推荐算法概述
热门推荐
qq_32742009的博客
09-23 3万+
1. 什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。 最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都不知道...
基于内容的推荐（Content-based Recommendations）
weixin_30245867的博客
04-10 4719
[本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/04/10/2440488.html，转载请注明出处] Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤，简称CF) 是目前最流行的推荐方法，在研究界和工业界得到大量使用。但是，工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法，Content...
KingbaseES数据库：V8R3 迁移至 V9 全流程学习教程
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
09-01 11万+
KingbaseES数据库：V8R3 迁移至 V9 全流程学习教程，围绕KingbaseES V8R3到V9的迁移展开，介绍了适用读者为数据库管理员和应用程序开发人员。文档阐述了两版本的兼容性，包括兼容特性开关、模式和对象、SQL语句、PL/SQL语言等方面的差异。还讲解了移植能力支撑体系，如迁移工具、应用能力概述等，并详细描述了移植实战的主要内容和关键步骤，涵盖数据库及用户模式迁移、数据迁移、应用代码迁移、测试调试等，同时提及版权声明和服务周期承诺。
OB数据库基础知识(学习记录)
时间墨客
08-05 7881
CDC: change data capture,数据变更捕获，核心思想就是监测并捕获数据库的变动(包括数据表的插入更新，删除，修改等)，将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到目标数据库或消息中间件中来供其他服务进行订阅及消费。sysbench介绍说明:Sysbench 是一个基于 LualIT可编写脚本的多线程基准测试工具，常用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。特点:测试场景简单、灵活测试各类业务基本性能但无法模拟复杂业务模型性能指标:RT、TPS、QPS。
学习基于SQL数据库的算法
03-03
【SQL数据库算法应用】 在计算机领域，算法是解决复杂问题的核心工具，而在SQL数据库中，算法的运用至关重要，尤其在面对大规模数据和复杂业务逻辑时。数据库不仅用于存储数据，还执行大量的计算任务，包括数据的...
Springboot基于协同过滤推荐算法的图书推荐系统52xuu程序+源码+数据库+调试部署+开发环境
Kittyxia001的博客
09-23 1278
随着信息技术的快速发展，图书资源日益丰富，用户在面对海量图书时往往难以快速找到符合自己兴趣和需求的书籍。因此，开发一个能够准确推荐图书的系统显得尤为重要。基于协同过滤推荐算法的图书推荐系统，通过分析用户的历史行为数据，挖掘用户的兴趣偏好，为用户提供个性化、准确的图书推荐服务，具有重要的理论意义和实际应用价值。
某购物网站推荐系统实现 | 数据库、推荐算法
十三
10-24 9548
https://github.com/weizhiwen/flask_wykl_api MYSQL数据库配置文件config.py HOST = 'localhost' USER = 'root' PASSWORD = '123456' DATABASE = 'llllll' 数据库操作文件db.py分析 import pymysql # 数据库用的My...
mysql数据推荐算法_Mahout推荐算法基础
weixin_42515380的博客
02-05 680
转载自(http://www.geek521.com/?p=1423)Mahout推荐算法分为以下几大类GenericUserBasedRecommender算法：1.基于用户的相似度2.相近的用户定义与数量特点：1.易于理解2.用户数较少时计算速度快GenericItemBasedRecommender算法：1.基于item的相似度特点：1.item较少时就算速度更快2.当item的外部概念易于...
5类系统推荐算法,非常好使,非常全
专注于Java技术、软件架构设计、数据分析
10-16 1万+
原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/u010670689/article/details/71513133 ◆ ◆ ◆ 　　序言 　　最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的： 　　 　　而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的： 　　 　　在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推
算法工程师分析问题和解决问题的能力，以及落地能力
DecafTea的博客
05-23 1207
reference： 摘自机智的叉烧的知乎回答和微信推文 https://www.zhihu.com/people/ceng-guan-rong-72/answers https://mp.weixin.qq.com/s/xdJcQZgHUeGjZLzxUAp36g 1. NLP二分类任务，为什么各种模型最后的训练结果(F1,ACC)都相差甚微（使用Glove词向量）？ 1）分析问题：遇到问题首先，要知道症在哪，要知道的核心就在于你要足够理解病症问题，对于算法问题，大到看数据整体分布，看数据整体特点，小到看
医药知识图谱
DecafTea的博客
03-31 768
问答系统：
腾讯一面：BERT模型压缩，BERT变种，数据分桶
DecafTea的博客
03-23 582
BERT模型蒸馏有哪些方法？ https://blog.youkuaiyun.com/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/109039823 BERT变种 https://blog.youkuaiyun.com/qq_39006282/article/details/107251957 数据分桶 https://blog.youkuaiyun.com/fang156239305/article/details/107315666/
4.8百度三面准备
DecafTea的博客
04-07 503
1. MAML原理讲解和代码实现 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42392454/article/details/109891791 Pretraining每次强调的都是当下这个模型能不能达到最优，而MAML强调的则是经过训练以后能不能达到最优。 MAML关注的是，模型使用一份“适应性很强的”权重，它经过几次梯度下降就可以很好的适用于新的任务。那么我们训练的目标就变成了“如何找到这个权重”。而MAML作为其中一种实现方式，它先对一个batch中的每个任务都训练一遍，然后回到这个
最大连续子数组和，最大连续子数组乘积
DecafTea的博客
03-24 343
最大连续子数组和 动态规划的是首先对数组进行遍历，当前最大连续子序列和为 sum，结果为 ans 如果 sum > 0，则说明 sum 对结果有增益效果，则 sum 保留并加上当前遍历数字 如果 sum <= 0，则说明 sum 对结果无增益效果，需要舍弃，则 sum 直接更新为当前遍历数字 每次比较 sum 和 ans的大小，将最大值置为ans，遍历结束返回结果 维护两个变量，在动态规划过程中，一个是tmp_sum即降维了的dp数组dp[i]， 一个是最终答案ans。 每个i都要记得更新一.
机器学习协同过滤推荐算法电影
01-08
### 协同过滤算法在电影推荐系统中的应用 #### 基于用户的协同过滤 (User-Based Collaborative Filtering) 基于用户的协同过滤是一种经典的推荐技术，其核心在于找到具有相似偏好的用户群体并向目标用户提供这些...
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