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本博客主要关于多模态推荐系统，大模型微调和应用开发，数据挖掘，数据可视化分析等方面内容

原创论文笔记-Harnessing Multimodal Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation-AAAI‘2025

论文笔记-Harnessing Multimodal Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation-AAAI'2025

2025-03-14 23:33:06 1120 1

原创如何使用大模型api提升代码编写效率和科研效率？

如何使用大模型api提升代码编写效率和科研效率？

2025-03-14 23:31:07 774

原创论文笔记-LLMESR Large Language Models Enhancement for Long-tailed Sequential Recommendation-NeurIPS‘2024

论文笔记-LLMESR Large Language Models Enhancement for Long-tailed Sequential Recommendation-NeurIPS'2024 时序推荐的大型语言模型增强框架(LLM-ESR)

2025-03-02 15:31:26 763 1

原创论文笔记-Online Distillation-enhanced Multi-modal Transformer for Sequential Recommendation-ACM MM‘2023

论文笔记-Online Distillation-enhanced Multi-modal Transformer for Sequential Recommendation-ACM'2023

2025-01-08 16:49:28 926 1

原创推荐系统综述-Graph Neural Networks in Recommender Systems A Survey-ACM‘2022

推荐系统综述-Graph Neural Networks in Recommender Systems A Survey-ACM'2022

2024-12-29 11:41:33 999

原创如何阅读PyTorch文档及常见PyTorch错误

如何阅读PyTorch文档及常见PyTorch错误

2024-09-05 12:44:49 1127

原创 Pytorch入门实践

PyTorch入门实践：COVID-19 病例预测 (回归)

2024-09-03 10:39:39 701

原创分类任务实现模型集成代码模版

本实验使用上一博客的，自定义投票式集成，手动实现模型集成（投票法）的代码。最后通过tensorboard进行可视化，对每个基学习器的性能进行对比，直观的看出模型集成的作用。

2024-08-31 11:49:06 574

原创从零入门CV图像竞赛（2024全球Deepfake攻防挑战赛）

Deepfake是一种利用深度学习技术，特别是生成对抗网络（GANs）来实现视频、音频等多媒体内容的伪造技术。这项技术可以实现对视频中人物的面部、表情、口型甚至身体动作的精确替换和模仿，让一个人在视频中看起来像另一个人，或者做出他们实际上并未做出的动作和表情。本次比赛使用深度学习技术检测图片是否由Deepfake生成

2024-08-04 20:38:58 1522 1

原创大模型开发实战

本文将以百度的文心一言，阿里巴巴的通义千问，科大讯飞的讯飞星火认知大模型，智谱清言的ChartGLM，腾讯的混元大模型，OpenAI的ChatGPT，这六个模型的api调用进行实战代码讲解。

2024-06-19 22:52:50 559

原创本地基于知识库的大模型的使用教程

本地基于知识库的大模型的使用教程，使用qwen1.8B大模型

2024-05-02 23:37:16 1288 1

原创算法与数据结构

算法与数据结构，包括：大O表示法、线性结构、链式结构、队列和栈、哈希表、递归与栈、查找、排序、树(Tree)、堆(heap)、二叉查树BST)

2024-02-15 11:03:12 1739 1

原创（一）Python入门

Python入门：包括编程基本概念、序列、控制语句、函数和内存底层分析、面向对象、Python开发环境搭建

2024-02-05 18:39:57 1174 3

原创 Linux操作系统概述与安装

Linux环境编程基础，包括：Linux操作系统概述与安装、Linux用户权限、Linux常用命令、ShellScript脚本编程（一）

2024-02-03 20:11:39 888 1

原创 Linux用户权限

Linux环境编程基础，包括：Linux操作系统概述与安装、Linux用户权限、Linux常用命令、ShellScript脚本编程（二）

2024-02-03 20:08:04 1002 1

原创 ShellScript脚本编程

Linux环境编程基础，包括：Linux操作系统概述与安装、Linux用户权限、Linux常用命令、ShellScript脚本编程（四）

2024-02-03 20:03:26 1847 1

原创 Linux常用命令

Linux环境编程基础，包括：Linux操作系统概述与安装、Linux用户权限、Linux常用命令、ShellScript脚本编程（三）

2024-02-03 19:43:13 1039 1

原创 Linux环境编程基础

Linux环境编程基础，包括：Linux操作系统概述与安装、Linux用户权限、Linux常用命令、ShellScript脚本编程

2024-02-03 19:30:09 1139 1

原创（二）Python深入和提高

Python深入和提高包括：异常机制、文件处理、模块、GUI编程、游戏开发-坦克大战

2024-01-22 22:19:46 2463 1

TCP协议和UDP协议是传输层的两种协议。Socket是传输层供给应用层的编程接口，所以Socket编程就分为TCP编程和UDP编程两类。Socket编程封装了常见的TCP、UDP操作，可以实现非常方便的网络编程。在Python语言标准库中，通过使用socket模块提供的socket对象，可以在计算机网络中建立可以互相通信的服务器与客户端。在服务器端需要建立一个socket对象，并等待客户端的连接。客户端使用socket对象与服务器端进行连接，一旦连接成功，客户端和服务器端就可以进行通信了。

2024-01-19 19:57:42 501 1

原创下载M3U8格式加密视频

如何下载M3U8格式加密视频

2024-01-17 17:24:22 2128 2

原创竞赛总结：智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解

2023全球智能汽车AI挑战赛——赛道二：智能驾驶汽车虚拟仿真视频数据理解赛道

2024-01-15 07:00:00 1073 2

原创（四）函数式编程和Python新核心特性

在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator什么是生成器？生成器仅仅保存了一套生成数值的算法，并且没有让这个算法现在就开始执行，而是我什么时候调它，它什么时候开始计算一个新的值，并给你返回。生成器函数生成一系列结果。通过yield关键字返回一个值后，还能从其退出的地方继续运行，因此可以随时间产生一系列的值。生成器和迭代是密切相关的，迭代器都有一个__next__()**成员方法，**这个方法要么返回迭代的下一项，要么引起异常结束迭代。

2024-01-14 20:40:51 1025 1

原创《动手学深度学习》学习笔记

本文首先介绍了深度学习的基础知识，包括线性回归、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络的基本原理，在其基础上讲解网络优化算法进一步优化网络和自定义网络实现自己的网络。然后介绍深度学习的应用，具体包括单发多框目标检测、语义分割、风格迁移、中英文翻译系统。最后总结我对本课程学习的心得体会和建议。

2024-01-11 17:07:21 2359 1

原创大数据集群软件启动脚本

hadoop，zookeeper，kafka，flume，hive，maxwell，dolphinscheduler，superset，集群一键启动，集群文件分发，集群执行命令，集群同步时间脚本

2023-12-12 22:01:40 445

原创通过nginx访问tomcat中SpringMVC应用&同一tomcat中部署多个SpringMVC应用

通过nginx访问tomcat中SpringMVC应用&同一tomcat中部署多个SpringMVC应用

2023-12-12 21:57:23 1014

原创云函数调用request请求

如何在云函数里调用request请求（已解决）

2023-11-12 18:33:23 663 1

原创微信小程序定时订阅消息问题

微信小程序定时订阅消息问题（已解决）

2023-10-30 16:59:58 833 1

python深入和提高，包括异常机制、文件处理、模块使用、GUI编程、游戏开发-坦克大战

Python的深入学习和提高涉及到多个方面，包括异常机制、文件处理、模块使用、GUI编程以及游戏开发等。具体如下：异常机制：是Python中用于处理程序运行时错误的一种机制。它通过try和except语句来实现，其中try块包含可能引发异常的代码，而except块包含处理异常的代码。Python有许多内置的异常类，如SyntaxError、IndentationError、NameError、TypeError、ValueError、ZeroDivisionError和FileNotFoundError等，每个异常类用于表示不同类型的错误。文件处理：在Python中，可以使用open()函数创建文件对象，进行文件的读取、写入和操作。了解如何处理文件对于编写能够处理大量数据的程序非常重要，它可以让程序更加灵活和用户友好。模块使用：模块是Python中组织代码的一种方式，它们可以包含函数、类和变量。通过导入模块，可以在程序中使用模块中定义的功能。例如，json模块可以让你保存用户数据，避免程序停止运行后数据丢失。 GUI编程：是指使用图形用户界面进行编程，它允许用户通过图形化的界面

2024-01-25

大数据工程师简历模板参考

大数据工程师的简历模板应该包含以下几个关键部分：个人信息姓名联系方式（电话和电子邮件） LinkedIn个人资料链接（如果有） GitHub个人资料链接（如果有）个人简介简短地介绍自己的专业背景、技能和职业目标。工作经验公司名称职位工作时间主要职责和成就教育背景学位专业学校名称毕业时间技能编程语言（如Java, Python, Scala等）大数据技术栈（如Hadoop, Spark, Kafka等）数据库技术（如MySQL, PostgreSQL, NoSQL等）数据仓库和ETL工具（如Talend, Informatica, SQL Server Integration Services等）数据分析和可视化工具（如Tableau, PowerBI, QlikView等）机器学习和人工智能框架（如TensorFlow, PyTorch等）云服务平台（如AWS, Azure, Google Cloud等） DevOps工具（如Docker, Kubernetes, Jenkins等）项目经验项目名称项目描述使用的技术

2024-01-25

基于Pytorch的深度学习实验报告

基于Pytorch的深度学习实验报告通常包括以下几个部分：摘要（Abstract）：简要介绍实验的目的、方法、主要结果和结论。引言（Introduction）：介绍实验的背景知识，包括深度学习的基本概念、Pytorch框架的特点以及实验的动机和意义。相关工作（Related Work）：回顾与实验相关的研究工作，包括深度学习在其他领域的应用、Pytorch在类似任务上的表现等。实验设计（Experimental Design）：详细介绍实验的方法和步骤，包括数据集的选择、预处理、模型结构、训练策略等。实验结果（Experimental Results）：展示实验的结果，包括模型的训练过程、验证集和测试集上的表现、与其他方法的对比等。可以使用表格、图表等形式进行可视化展示。讨论（Discussion）：分析实验结果，探讨模型的优点和不足，提出可能的改进方向。结论（Conclusion）：总结实验的主要发现和贡献，指出未来的研究方向。参考文献（References）：列出实验报告中引用的相关文献。附录（Appendix）：提供实验的补充材料，如代码实现、

2024-01-25

后台管理系统源码，基于ssm开发

2024-01-25

大数据工程师方向面试题库，包括Flink,Hadoop,Hbase,Hive,Kafka,Liunx,Spark,Sqoop,Z

大数据工程师方向面试题库，包括Flink,Hadoop,Hbase,Hive,Kafka,Liunx,Spark,Sqoop,Zookeeper,综合面试题等题库

2023-12-12

空空如也

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