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最新推荐文章于 2024-11-28 10:33:58 发布
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11、Web Mining and Recommendation Systems Techniques
rainy的博客
09-27 23
本文探讨了Web挖掘与推荐系统的关键技术。在Web挖掘部分，介绍了使用LDA对电影评论进行主题建模的方法，并通过情感分析（意见挖掘）利用Naive Bayes分类器结合bigrams和X2检验提升文本分类准确率。在推荐系统部分，讲解了效用矩阵构建、基于用户和物品的协同过滤算法、相似度计算方法（余弦相似度与皮尔逊相关系数），并比较了不同方法在可扩展性与准确性上的差异。此外，还介绍了关联规则、似然比方法及混合推荐等其他技术，并使用Precision、Recall和F1-score对推荐结果进行评估。整体内容涵盖
[论文阅读]Representative Forgery Mining for Fake Face Detection
zwplus的博客
11-11 578
Representative Forgery Mining for Fake Face Detection阅读笔记
Online Hard Example Mining 理解
diaoqi6581的博客
02-21 309
Definition: Online Hard Example Mining (OHEM) is a way to pick hard examples with reduced computation cost to improve your network performance on borderline caseswhich generalize to t...
Data mining —— CH03 Classification
qq_73921758的博客
11-28 1771
以下为本人MOOC参加学习 国防科技大学 — 数据挖掘 课程第9次开课的笔记记录，若有疏漏错误，望友好指正！
Text Mining
qq_25566829的博客
01-01 1116
notes of course “Introduction to Data Science” from RWTH-Aachen in semester winter 19/20, Professor van der Aalst, Willibrordus 文章目录Basic Definitions and PreliminariesDefinitionIncludingApplicationsTe...
COMPSCI 753 Graph Mining
re5damancy的博客
08-12 1058
Submission1S = 􏰀 rnewj j。
Web Mining复习笔记2-Web Usage Mining and Recommender Systems
weixin_45012798的博客
05-30 983
Web Mining复习笔记 Web Usage Mining & Recommender Systems
【学习笔记】Data Mining
noobiee的博客
09-17 4058
Data mining is a process used by companies to turn raw data into useful information. By using software to look for patterns in large batches of data, businesses can learn more about their customers to develop more effective marketing strategies, increase s
zcash mining
Samuelxiaopeng的专栏
11-01 352
基于zogmining: https://forum.z.cash/t/state-of-amd-gpu-mining-on-linux/4255/67 calculate the profits: http://www.coinwarz.com/calculators/zcash-mining-calculator new mining solution: https://...
285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据（2003-2023年）
11-25
01、数据简介 共八个矩阵，各类矩阵通过量化空间关系，为区域政策制定（如交通规划、产业布局）和学术研究（如空间溢出效应、区域收敛）提供关键工具，需根据研究目标灵活选择或组合使用。 数据名称：285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据 数据年份：2003-2023年 参考文献：邵帅,李欣,曹建华,杨莉莉.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究,2016,51(09):73-88. 02、相关数据 地级市人均GDP、空间邻接矩阵、空间经济距离矩阵（GDP）、空间地理距离矩阵（经纬度）、空间地理距离倒数平方矩阵（经纬度）、经济地理权重矩阵（GDP和经纬度）、经济地理嵌套矩阵（GDP和经纬度）、空间经济矩阵（非对称）、空间经济地理矩阵（非对称）、纬度、经度、距离
【影视数据分析】基于C++的多维度可视化系统设计：实现高效实时数据处理与交互式决策支持 项目介绍 基于C++的影视数据可视化系统设计和实现的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
11-25
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的影视数据可视化系统的设计与实现，旨在应对影视行业海量、多源数据带来的分析挑战。系统利用C++的高性能优势，实现了大规模数据的高效处理与实时更新，支持多维度数据分析，涵盖票房、用户评价、社交媒体热度等，并通过柱状图、折线图、热力图、词云等多种可视化方式直观展示数据。项目强调用户友好的界面设计、跨平台兼容性、可扩展性与可定制性，结合创新的交互设计，提升用户体验与决策效率。系统不仅服务于影视创作者和营销团队，也为行业数字化转型和创新发展提供数据驱动的支持。; 适合人群：具备一定C++编程基础，从事数据分析、可视化开发或影视行业技术研究的研发人员、软件工程师及高校学生。; 使用场景及目标：①学习如何利用C++构建高性能数据可视化系统；②掌握多源数据融合、实时处理与图形渲染的技术方案；③为影视项目提供数据支持，优化内容创作与市场策略； 阅读建议：建议结合文中提到的模型设计与示例代码进行实践，重点关注数据处理流程、可视化模块实现及系统架构设计，同时可联系作者获取完整代码与GUI资源以加深理解。
CSS插入图片方法[可运行源码]
11-25
本文详细介绍了在CSS中插入图片的多种方法，包括使用background-image属性和background简写属性。通过设置不同的背景属性值，如background-color、background-position、background-size等，可以灵活控制背景图片的显示效果。文章还提供了具体的HTML示例代码，展示了如何在实际项目中应用这些属性。此外，还解释了背景图像默认位于元素左上角并在水平和垂直方向上重复的特性，以及如何通过background-repeat属性调整平铺方式。
jQuery与HTML设置只读/禁用属性[项目代码]
11-25
本文详细介绍了在jQuery和HTML中如何设置和移除表单元素的只读（readonly）和禁用（disabled）属性。在jQuery部分，通过attr()和removeAttr()方法演示了属性的动态操作，并对比了readonly与disabled的区别：disabled会阻止元素获取焦点且表单提交时排除该字段，而readonly仅限制编辑但仍可聚焦和提交。HTML部分列举了三种实现方式（onfocus=this.blur()、readonly、disabled），并附代码示例说明其视觉效果及交互差异（如灰色显示、Tab键切换等）。最后指出两者可结合使用，并补充了CSS屏蔽输入的技巧。
SQL编码规范指南[项目源码]
11-25
本文详细介绍了SQL编码规范的重要性及其具体实施方法。规范化的SQL代码能显著提升可读性、便于问题定位和团队协作。文章强调了大小写的正确使用、单引号与双引号的应用场景、缩进对齐原则、禁止使用SELECT *操作、注释的添加规范以及子句的排版规则等关键点。此外，还提供了表别名的命名建议、字段逗号放置位置等实用技巧，旨在帮助开发者编写清晰、整齐、结构化的SQL代码，从而提升编程效率和代码质量。
Layui输入事件监听[代码]
11-25
本文详细介绍了Layui框架中各种表单元素的输入事件监听方法，包括单选框、复选框、下拉菜单、输入框内容变动以及提交按钮的监听。通过示例代码展示了如何实时获取用户输入的值、监听表单元素的变化以及处理提交事件。此外，还提供了带注释的代码片段，帮助开发者理解每个事件监听器的具体功能和用法。这些方法可以广泛应用于表单验证、动态数据更新等场景，提升用户交互体验。
UAC-BOF-Bonanza[项目源码]
11-25
UAC-BOF-Bonanza is a GitHub repository that compiles various UAC (User Account Control) bypass techniques, weaponized as Beacon Object Files (BOFs). The project includes a module for the Havoc C2 Framework and extension.json files for Sliver C2, enabling users to leverage these bypass methods in red team operations. Techniques include exploiting elevated COM objects, registry modifications, DLL hijacking, and SSPI token forgery. The repository provides detailed usage instructions, OpSec considerations, and credits to original researchers. All bypasses were tested on Windows 10 and 11, though they may be detected by SOCs and EDR solutions. The project is licensed under GPL-3.0 and includes standalone implementations for each bypass.
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
11-25
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现），属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法，通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力，适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码，还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析，体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外，文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景，展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群：具备一定编程基础和优化理论知识，从事科研工作的研究生、博士生及高校教师，尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员；熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的连续空间优化问题，如函数优化、参数辨识、工程设计等；②作为新型元启发式算法的学习与教学案例；③支持高水平论文复现与算法改进创新，推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用； 其他说明：资源包含完整Matlab代码和复现指导，建议结合具体应用场景进行调试与拓展，鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
微信小程序二维码生成[源码]
11-25
本文介绍了在微信小程序中使用weapp-qrcode.js生成二维码的方法。首先需要在页面中引入weapp-qrcode.js文件，然后在wxml中添加canvas元素用于绘制二维码。通过创建QRCode实例并传入canvas的id、文本内容、宽度、高度、颜色等参数，即可生成二维码。其中，text参数为需要转换为二维码的字符串，width和height设置二维码的尺寸，colorDark和colorLight分别设置二维码的两种交替颜色，correctLevel参数用于设置二维码的准确度。如需重新生成二维码，可调用makeCode方法并传入新的文本内容。
禁用鸿蒙3.0纯净模式[代码]
11-25
本文介绍了如何通过adb命令强制禁用鸿蒙3.0及以上版本的纯净模式。由于鸿蒙3.0后纯净模式被强制开启，用户无法直接关闭，只能通过adb工具连接设备并执行特定命令来实现。具体步骤包括列出系统应用名单、禁用相关应用以关闭纯净模式，以及恢复原状的操作命令。该方法适用于需要绕过纯净模式限制的高级用户，但需谨慎操作以避免系统不稳定。
===== Stepwise Mining Completed ===== Total mining length: 10.6m Total steps completed: 0 Total coal mined: 0 kg Total gangue mined: 0 kg Overall gangue ratio: 0% Coal recovery rate: 0% =============================================== 0 (integer) pfc2d>[calculate_mass_statistics] ===== Mass Statistics ===== Original mass: Total coal: 5499.28 kg Total gangue: 20592.2 kg Caved mass: Caved coal: 0 kg Caved gangue: 0 kg Caving area: 51 m2 Coal recovery rate: 0% Gangue recovery rate: 0% Mass per unit area: Coal: 0 kg/m2 Gangue: 0 kg/m2 Total: 0 kg/m2
09-26
| 3 | Mining step 3: removed 78 coal particles, 5 waste particles | Mining step 3: removed 0 coal particles, 0 waste particles | 当出现异常输出时，应检查上述原因。 五、参考文献 [^1]: Itasca ...
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