ARTS 2019 07 07 (38)

本文介绍了一种将罗马数字转换为整数的高效算法,并探讨了用户画像的构建方式,包括显式和隐式反馈,以及在推荐系统中的应用。同时,文章对比了余弦相似度和Pearson相似度在用户偏好计算中的优劣。

Algorithm:13. 罗马数字转整数
Review: 用户画像
Tip/Tech: 余弦相似度,pearson相似度
Share: 宗教与科学——爱因斯坦(节选自《我的世界观》)

Algorithm

13. 罗马数字转整数

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
其实思想是非常简单的,具体到就是从右到左,如果当前的元素对应的数字大于等于它的右边的字符对应的数字,那么就在原来的结果上加上当前的字符对应的数字;
如果比右边的元素对应的数字小了,那么就再结果之上减去当前的元素对应的数字。

如果上面这么说明有些抽象的话,我们来看看代码:

Show the Code.

class Solution {
    public int romanToInt(String s) {
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
        map.put('I', 1);
        map.put('V', 5);
        map.put('X', 10);
        map.put('L', 50);
        map.put('C', 100);
        map.put('D', 500);
        map.put('M', 1000);
        char[] chars = s.toCharArray();
        int preNum = 0;
        int preIndex = 0;
        int len = chars.length;
        int res = map.get(chars[len - 1]);
        for (int i = chars.length - 2; i >= 0; --i) {
          if (map.get(chars[i])>= map.get(chars[i + 1])) {
               res += map.get(chars[i]);
           } else {
               res -= map.get(chars[i]);
           }
        }
        return res;
    }
}

以上的时间复杂度就是 O ( N ) O(N) O(N)

Review

User Profile

用户画像

http://recommender-systems.org/user-profile/
这算是一篇科普性质的文章,里面简单说了关于用户画像的一些概念,但是没有什么实质上的内容。
用户画像可以有用户的显式和隐式的反馈来构建。
比如我们要上简书,注册账号的时候,网站会让我们选择我们感兴趣的话题。这就是用户的显式反馈,但是一个人的兴趣往往是多种多样的,只是第一反应的重要程度不同,所以我们在在网站的浏览过程中,我们发现了我们同样感兴趣的文章,我们用了搜索,阅读,收藏,评论,点赞,这些操作来表示我们的在意,那么这些就属于隐式反馈了。用户画像往往是根据这显式和隐式反馈来构建系统的。
但是显示反馈往往是增加用户的使用的负担,就像你不想天天做问卷调查一样,我们对显式的反馈往往有反感,其实无形之中是增加了我们的使用负担的。
相比较而言,隐式反馈则显现有好一些了,利用这些隐式反馈,但是隐式有着不确定的性,比如有的人同样对中国和外国的电影的评分就会不同,但是就算这样也无法保证他一定就是喜欢外国或者国内的电影。

Tip/Tech

基于近邻的协同过滤推荐算法

余弦相似度

https://blog.youkuaiyun.com/u012160689/article/details/15341303
https://zh.wikipedia.org/wiki/余弦相似性
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html
具体的文章可以看这篇,基本上就是
在这里插入图片描述
这个一般用来算两个用户之间的相似度,这个公式还是需要自己手动推到一遍才行,基本上次才能更好的理解和编码。

Pearson 相似度

皮尔逊的相似度是对余弦相似度的一种改进,因为我们有些维度会出现数据缺失的情况,那么就要用到这种皮尔逊相似度来进行求解了,其实公式看起来和余弦相似度有点像。就是需要你求平均值,然后进行相减。这里只是简单的说明一下,具体的要自己看资料了。
在这里插入图片描述

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宗教与科学——爱因斯坦(节选自《我的世界观》)

只有那些投入了巨大的努力,尤其是他们的献身精神——要是没有这种献身精神,就不能取得理论科学上的开创性成就的人,才会从中理解这种情感的力量。

爱因斯坦认为,其实真正的相信科学的人才是真正意义上的宗教信仰者,他们的面对数年如一日的枯燥的研究如此的坚定,这不就是那种宗教信仰者才有的狂热么?所以,爱因斯坦说,宇宙宗教情怀是科学研究的最强烈和最高尚的推动力。
特别是对于理论科学来说,没有这种宗教的情怀,就不能获得成功。
在物欲横流的时代,这种对科学的情怀和那些宗教的献身精神是如此的相似。
宗教的很多东西是没有准确的知识的作为支撑的,只有口口相传的故事作为基础,但是这些故事真实性是无法考证的,只能靠着人们单纯的相信。这一点和那些做理论研究的科学家是多么的相似,他们的那些理论一般来说很少有事实的依据作为支撑,能够支撑的就是他们的自身的信念了,这就是那些科学家十分了不起的地方了。这也就是被爱因斯坦所称之为的,科学与宗教的相似之处。

<think>好的,我现在需要处理用户的问题:“arts in IT context”。用户提到这可能与IT相关,但具体意图不明确。首先,我要分析用户可能的意图,并确定如何展开搜索和回答。 用户的问题“arts in IT context”中的“arts”可能指的是艺术在信息技术领域中的应用或结合,比如数字艺术、计算机图形学、游戏设计等。也有可能用户误拼写,原本想找的是“ARTS”在IT中的含义,比如某种技术框架或缩写。比如,ARTS可能代表Agile、Robust、Testable、Scalable,或者某个特定的方法论。此外,还有可能是用户想了解信息技术中的文科结合,如人文与技术的交叉领域。 首先,我需要确认“arts”在此处的准确含义。由于用户问题不明确,可能需要覆盖多个可能性。接下来,进行网络搜索,查找“arts in IT context”的相关信息,看看是否有常见的解释或应用领域。 搜索关键词可能包括:“arts in IT meaning”,“ARTS acronym IT”,“digital arts in information technology”,“humanities and arts in IT”等。通过搜索结果,分析常见解释。 根据初步搜索,发现“ARTS”在IT领域可能有几种含义: 1. Agile、Robust、Testable、Scalable:软件开发的指导原则。 2. Algorithmic and Random Testing System:测试方法。 3. 艺术与技术的结合,如数字媒体艺术、游戏设计、用户体验设计等。 需要进一步验证这些信息的准确性,并整理出最相关的内容。同时,检查是否有其他可能的解释,如特定框架、工具或方法论。 接下来,整理信息,按照用户的要求生成回答。回答需要分点,结构清晰,每个方法或步骤间换行,避免使用第一人称和步骤词汇。同时,确保引用内容分散在回答中,不集中在末尾。此外,生成相关问题部分,需基于回答内容提出三个相关问题。 在整理过程中,要注意用户的格式要求,特别是数学公式和代码部分,但当前问题可能不涉及这些内容。但需保持结构,如分节、代码块等,如果有相关内容的话。 最后,生成相关问题时要确保问题与原始问题和回答内容紧密相关,帮助用户进一步探索主题。例如,可能的问题包括ARTS框架的具体应用、数字艺术工具推荐、或艺术与AI结合的例子等。 总结,回答的结构可能包括: 1. ARTS作为缩写或框架的解释。 2. 艺术在IT中的具体应用领域。 3. 跨学科结合的实例。 确保每个部分都有网络搜索的支持,并引用相关来源,但根据用户要求不集中在末尾。同时,最后生成的相关问题需要符合格式要求,使用正确标题,且每个问题编号正确。</think>#### ARTS在IT领域的多重含义与应用场景 --- ### 1. **ARTS作为技术方法论与框架** 在软件开发领域,**ARTS** 通常指代一种工程实践原则,包含以下核心要素: - **A (Agile)**:敏捷开发流程,强调迭代交付与快速响应需求变化。 - **R (Robust)**:鲁棒性设计,确保系统在异常输入或高负载下的稳定性。 - **T (Testable)**:可测试性架构,通过单元测试、集成测试保障代码质量。 - **S (Scalable)**:可扩展性设计,支持系统随业务增长横向/纵向扩展。 **示例代码(测试框架)**: ```python # 使用pytest实现可测试性(T) def test_addition(): assert add(2, 3) == 5, "加法函数测试失败" ``` --- ### 2. **ARTS作为特定技术术语** - **Algorithmic and Random Testing System (ARTS)**:一种结合算法与随机测试的软件验证方法,用于复杂系统的缺陷检测。 - **ARTS-Linux**:实时操作系统扩展,支持高精度定时任务调度。 **数学公式示例**: 随机测试覆盖率计算: $$覆盖率 = \frac{被触发的代码路径数}{总代码路径数} \times 100\%$$ --- ### 3. **艺术与IT的跨学科融合** IT技术为艺术创作与展示提供新工具,典型领域包括: - **数字媒体艺术**:使用编程语言(如Processing)生成交互式视觉作品。 ```processing void setup() { size(800, 600); } void draw() { fill(random(255), random(255), random(255)); ellipse(mouseX, mouseY, 50, 50); } ``` - **游戏开发**:结合3D建模(Blender)与游戏引擎(Unity/Unreal)。 - **用户体验设计(UX)**:通过心理学原理与前端技术优化产品交互流程。 **案例**:NFT(非同质化代币)利用区块链技术实现数字艺术品的唯一性认证与交易。 --- ### 4. **人文艺术在IT教育中的角色** 全球顶尖计算机院校(如MIT Media Lab)开设交叉学科课程: - **计算艺术(Computational Art)**:探索算法生成艺术的理论与实践。 - **数据可视化**:将复杂数据转化为直观图形,依赖设计原则与工具(D3.js、Tableau)。 ---
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