Recommender System Fragment 2

最新推荐文章于 2025-10-04 14:31:50 发布
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探讨了队列管理系统中的半手动管理模式，并提出了一种冷启动解决方案：将特定队列分为两个子队列，其中一个用于存放冷门项目，并推荐给已阅读足够高质量内容的用户。
  • Queue_A could be managed semi-manually.
  • Cold-start solution: Each queue, Queue_D, could be split to 2 sub-queues. One to store cold items which would be proposed to HF users cz such users have read enough HQ items.
travischan
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揭秘隐藏！提示工程微内核架构，架构师的独家窍门
Golang编程笔记的博客
08-18 2085
本文将带你跳出"提示词=字符串拼接"的思维定式，用微内核架构重塑提示工程系统。核心理念：微内核如何解决提示工程的"三难问题"（灵活扩展、逻辑解耦、稳定可靠）实战步骤：从0到1设计提示工程微内核（内核抽象、插件体系、通信机制、动态扩展）架构师窍门：10+个来自一线项目的隐藏设计心法（插件优先级、上下文隔离、故障熔断……）落地案例：某企业级AI助手的微内核改造全过程（含代码实现与性能对比）目标：统一所有插件的"输入/输出/能力描述"，让内核能"理解"任何插件。
【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems
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Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.
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学习之路指南：GitHub 教程与指南精选手册一
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本文介绍了学术论文推荐模型的构建过程，重点探讨了基于Pandas和NumPy的数据处理、摘要与作者信息的特征工程方法（如TF-IDF和独热编码），并深入解析了线性分类器与线性代数基础，包括矩阵变换、子空间、正交基及奇异值分解（SVD）的几何意义与应用。通过结合机器学习技术与线性代数理论，文章展示了如何优化推荐系统性能，并展望了未来在深度学习与大规模数据处理方向的发展潜力。
【ML特征工程】第 9 章 ：回到特征：构建学术论文推荐器
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11-28 709
在我们完成每个步骤时，我们将检查形成每个特征的原始数据、转换后的特征，以及我们在此过程中做出的权衡。因为我们一次只需要一个结果，我们可以改变我们的函数，这样我们一次只计算一个项目，指定我们想要的最高结果的数量。我们在这里定义“更好”不仅是根据我们的训练和测试的良好结果，还包括减少模型的大小和我们迭代不同实验所花费的时间。让我们尝试一些新的特征工程技巧，看看我们是否可以加快计算时间并找到更好的特征和搜索结果的更好方法。坏消息是接下来的两篇论文似乎与我们最初的搜索不太接近，即使对于我们选择的特征也是如此。
[英语] 自建专业词典
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这里记录所有平日里遇到编程相关的专业英语词汇，自建词典。 add notes 添加注释 no string under cursor 光标下没有字符串 interpolated string 插值字符串 transient 短暂的 wrapped array 包装数组 Executions per second 每秒执行次数 Archived 已归档 aport 贡献，作用 identifier 标识 Throwable 抛出的 // Note that on non-constrained syste.
Recommender System
03-27
推荐系统（Recommender System）是信息技术领域中的一个重要分支，主要任务是为用户推荐他们可能感兴趣的信息、产品或服务。这种系统广泛应用于电子商务、在线媒体、社交媒体和个性化信息服务等多个领域，通过分析...
A Group Specific Recommender System
11-24
在本文中，我们将详细探讨和解释标题中提到的“A Group Specific Recommender System”，并且对描述、标签和部分内容中的关键知识点进行详细的解释和分析。 标题“A Group Specific Recommender System”说明了本文...
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推荐系统瓦特/星火 我们可以使用类型（用户ID，电影ID，等级）的RDD“等级”。 数据由rating.dat文件提供，并以以下格式存储：UserID :: MovieID :: Rating :: Timestamp 我们在此项目中解决的问题是称为协作过滤的...
汽车内饰皮革，全球前34强生产商排名及市场份额（by QYResearch）.pdf
12-18
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数据库复习.xmind
12-18
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参数估计Picard迭代在非线性常微分方程参数估计中的应用研究（Matlab代码实现）
12-18
【参数估计】Picard迭代在非线性常微分方程参数估计中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“Picard迭代在非线性常微分方程参数估计中的应用研究”展开，介绍了如何利用Picard迭代法对非线性常微分方程进行参数估计，并提供了基于Matlab的代码实现。文中详细阐述了Picard迭代的基本原理及其在参数估计中的具体应用步骤，结合实例展示了算法的实现过程与效果，验证了该方法在处理非线性系统参数辨识问题中的有效性与实用性。同时，文档还提及该研究属于一系列科研辅导资源的一部分，涵盖多个工程与科学计算领域。; 适合人群：具备一定数学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事系统建模与仿真工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习并掌握Picard迭代法在非线性微分方程参数估计中的应用；②通过Matlab代码实现加深对迭代算法和参数辨识过程的理解；③为相关领域的科学研究和技术开发提供方法支持与实践参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实际操作，对照理论推导过程逐步调试运行，深入理解算法细节。同时可参考文档中提到的其他相关资源，拓展在优化算法、系统建模与仿真等方面的知识体系。
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
四旋翼无人机在执行器故障下的自适应控制.zip
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12-18
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