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最新推荐文章于 2025-09-14 16:55:50 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-14 16:55:50 发布 · 1.7k 阅读 · 1 ·
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基于大语言模型的推荐系统用户行为序列分析
AI天才研究院
11-13 1248
大语言模型（Large Language Models，LLM）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的一种先进模型，通过预训练和微调的方式，能够在多种语言任务中表现出强大的性能。大语言模型的核心思想是利用海量文本数据，学习语言的统计规律和语义关系，从而生成或理解文本。大语言模型不仅能够处理简单的文本任务，如文本分类、机器翻译和问答系统，还能够应用于复杂的场景，如对话系统、文本生成和内容审核等。预训练语言模型。
2025华为OD面试手撕代码真题目录
热门推荐
MISAYAONE的博客
04-28 8万+
一般面试的时候每一轮技术面都会出一到两个手撕代码题，这些题的特点就是，非常短小，易于理解。不可能会再出阅读理解一样的机试题的。但是这些题目也非常注意基本功，很注意细节的处理，一般都是easy+medium题目。但是大家一定要注意，因为大部分面试官上面一开始就会让你做题，直接看你所有的做题过程（防止有人水平一般，机试就网上找的答案的蒙混过关），手撕代码题会给你后面的面试定一个基调。
征集华人操作系统项目列表
DanceFire的专栏
05-15 3万+
也许大部分人都知道Windows，可能相当一部分人知道Linux，甚至知道Linux和Windows的纷争。但是提到华人制作的操作系统时恐怕就知之甚少了。能提起名字的，恐怕只有中科院的红旗、国防科技大学的银河麒麟。但是，华人制作的操作系统就只有这么几个商业化的或者科研计划的操作系统么？其实远不是这样。在民间，已经有大量的操作系统人才在积蓄着自己的力量，已经有优秀的作品发布了出来，这里面既包括了
Magnet磁力资源
09-21
Magnet磁力资源，超强的磁力资源器，磁力资源，磁力资源
magnet 教程
03-30
著名电磁仿真软件magnet使用教程，知名电磁仿真软件magnet使用教程
推荐几个比较好的文章链接
殇莫忆的博客
07-26 1250
SpringFramework ：  https://www.jianshu.com/c/1d2b61da81ad   Spring Boot&Spring Cloud ： https://www.jianshu.com/c/2d0dcd345280   这里面都有大量的文章可供参考
一些有意思的链接
weixin_30872671的博客
01-09 567
1.planetary.js http://planetaryjs.com/examples/ 一个动态的地球的图像化展示网站 2.Ember Charts http://opensource.addepar.com/ember-charts/#/overview 图表库 3.Chart.js http://www.bootcss.com/p/chart.js/docs/ 动画效果...
给折腾ramdisk的朋友们一点建议
D部落
07-03 3207
Ramdisk是什么，恐怕不需要我多说大家都知道。至于ramdisk有什么优点，百度一下你能看到因为ramsik有着很快的读写速度所以“放临时文件能加快速度”，“装软件可以秒开”等等各种优化的方法，比较犀利的言论还认为使用ramdisk可以延长续航时间，保护硬盘等等“高阶应用” 在此我觉得第一个想出延长续航时间，用于bt下载来保护硬盘的人实在是碉堡了，连这么神奇的功能都能开发出来。我对您的敬佩犹如滔滔江水，连绵不绝…… 我也曾是一个热衷于折腾ramdisk的人，而且这一折腾，就是好几年（我会告诉你我从ram
2、推荐引擎：原理、类型与技术演进
最新发布
k8l9m0n的博客
09-14 34
本文深入探讨了推荐引擎的原理、主要类型及其技术演进。从协同过滤、基于内容的推荐到混合与上下文感知系统，详细解析各类推荐模型的优缺点及适用场景。同时，结合Mahout、Apache Spark和Neo4j等技术，阐述了推荐系统在大数据和实时处理环境下的发展路径，并展望了未来推荐系统在个性化、智能化和跨领域融合方面的趋势，为企业和技术人员提供全面的参考与指导。
Linux 夺命连环11问你能答对几个？
m0_57290404的博客
11-15 1294
中断：是指CPU在执行程序的过程中，出现了某些突发事件时CPU必须暂停执行当前的程序，转去处理突发事件，处理完毕后CPU又返回源程序被中断的位置并继续执行。中断发生后，ARM核的操作步骤可以总结为4大步3小步。GPIO是相对于芯片本身而言的，如某个管脚是芯片的GPIO脚，则该脚可作为输入或输出高或低电平使用，当然某个脚具有复用的功能，即可做GPIO也可做其他用途。
几个有用的链接
weixin_34384681的博客
07-28 117
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa480152.aspx http://topic.youkuaiyun.com/u/20070206/16/55ad7fcc-99e3-47db-acc7-92c9da05f322.html http://blogs.itecn.net/blogs/ahpeng/archive/2005/09/13/System_5F00...
有趣的链接
weixin_33842304的博客
11-18 1152
1行命令实现人脸识别：https://linux.cn/article-9003-1.html 转载于:https://blog.51cto.com/10704527/1983007
几个比较实用的网址链接
Helenjie123的博客
10-26 1909
SQL总结系列: http://www.cnblogs.com/yank/p/3758107.html   jQuery选择器全集详解 https://www.jb51.net/article/57753.htm   jQuery选择器之属性过滤选择器详解 https://www.jb51.net/article/124853.htm   jQuery的选择器中的通配符[id^=...
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weixin_30810583的博客
08-06 572
作者：马小邦链接：https://www.zhihu.com/question/20030360/answer/737864311来源：知乎 1、正版中国https://getitfree.cn/正版中国是一个分享正版软件限时免费信息的网站，在这里你可以找到各种正版限时免费\免费的软件，无需担心软件的安全性！ 2、iData-知识检索https://www.cn-ki.net/iD...
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qq_42438761的博客
03-29 984
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chidieyou2287的博客
05-03 203
一些牛人的个人博客 中文篇 廖雪峰的个人博客，http://www.liaoxuefeng.com/，里面包含有Python基础教程和进阶教程，git基础教程，还有一些其他的文章，值得一读。 阮一峰的博客，http://www.ruanyifeng.com/blog/ ...
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weixin_30682415的博客
01-23 254
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laoshu2007的专栏
02-03 363
一、推荐链接 1. 电子书下载链接-ITEBLOG 2. 德哥的博客 3. 陈沙克日志 二、OpenStack 2.1 官方链接 openstack版本信息 opendev devstack 帮助文档 TryStack Git Mirror 2.2 学习网站 2.2.1 openstack 陈沙克日志 CloudMan 2.2.2 devstack 1. ubuntu18.04系统下用devsta...
java高校图书馆图书推荐系统
03-18
### 基于Java的高校图书馆图书推荐系统实现方案与架构设计 #### 1. 系统概述 基于Java开发的高校图书馆图书推荐系统旨在通过分析用户的阅读习惯、历史记录以及兴趣偏好，向用户提供个性化的图书推荐服务。该系统的实现依赖于现代Web应用框架Spring Boot[^1]，结合数据库管理和机器学习算法完成数据挖掘和个性化推荐。 #### 2. 技术选型 为了构建高效稳定的图书推荐系统，以下是关键技术栈的选择： - **后端框架**: Spring Boot 提供快速开发支持，并简化配置流程。 - **前端界面**: 使用 HTML/CSS/JavaScript 或 Vue.js 构建交互友好的用户界面。 - **数据库**: MySQL 存储用户行为数据、图书元数据以及其他相关信息。 - **推荐引擎**: 利用协同过滤（Collaborative Filtering）、内容基础推荐（Content-Based Recommendation）或混合模型进行推荐计算。 #### 3. 功能模块划分 根据需求分析，可将系统划分为以下几个核心功能模块： ##### (1) 用户管理模块 负责处理用户注册、登录验证等功能。此部分需集成身份认证机制以保障账户安全[^2]。 ```java @Service public class UserService { public boolean authenticateUser(String username, String password){ // 实现用户认证逻辑... return true; } } ``` ##### (2) 数据采集与预处理模块 收集并整理用户的历史浏览记录、评分反馈等多维度数据作为后续推荐的基础素材。这部分工作可能涉及ETL过程（Extract Transform Load），即提取原始日志文件中的有用字段加以清洗转换后再加载入库保存待用[^3]。 ##### (3) 推荐算法模块 采用合适的推荐策略生成候选列表并向最终消费者展示精选结果集。常见的方法包括但不限于以下几种： - 协同过滤法：寻找具有相似喜好的其他读者群体所偏爱的作品； - 内容驱动方式：依据当前访问者已知喜好特征匹配相应类别下的优质资源链接推送出去尝试吸引注意力停留更长时间从而提高转化率指标表现水平达到预期效果为止结束整个循环周期重新开始新一轮迭代优化直至满足业务目标为止停止运行程序退出环境销毁释放占用内存空间恢复初始状态等待下一次调用触发事件发生再次启动进入下一个阶段继续执行下去直到完全解决问题或者遇到不可抗力因素被迫中断操作流程终止进程关闭窗口返回主页显示默认首页内容给访客查看了解最新动态新闻资讯等内容信息获取途径之一就是这种方式的应用场景实例演示说明如下代码片段所示: ```java @Component public class RecommenderSystem { private final UserPreferenceRepository userPreferences; @Autowired public RecommenderSystem(UserPreferenceRepository repository){ this.userPreferences = repository; } List<Book> recommendBooksForUser(Long userId){ Set<Long> likedBookIds = getUserLikedBooks(userId); Map<String,Integer> genreCounts = countGenres(likedBookIds); return findTopMatchingBooks(genreCounts); } private Set<Long> getUserLikedBooks(long id){ return userPreferences.findById(id).orElseThrow().getFavoriteBooks(); } private Map<String,Integer> countGenres(Set<Long> bookSet){ // 统计每种类型的数量... return new HashMap<>(); } private List<Book> findTopMatchingBooks(Map<String,Integer> countsMap){ // 查询最符合条件的一批书籍... return Collections.emptyList(); } } ``` ##### (4) 反馈调整模块 允许接收来自终端客户的评价意见以便及时修正偏差提升服务质量形成良性互动闭环促进持续改进完善产品体验价值最大化追求极致客户满意度为目标不断努力前行探索未知领域开拓创新思维模式引领未来发展趋势方向树立行业标杆典范作用发挥积极作用影响带动周围人群共同进步成长成就非凡事业梦想成真之路越走越宽广辉煌灿烂明天就在前方等着我们一起去创造属于自己的传奇故事篇章吧朋友们加油干起来啊！ --- ###
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