算法实习生之路——推荐算法实践,一个小的UCB算法Demo

本文记录了一位算法实习生使用UCB算法编写推荐系统的过程,涉及HTML协议和HTTP协议的学习,以及利用开源C++服务器项目实现推荐算法。通过用户反馈更新推荐结果,展示了初步的推荐系统Demo。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言:

      来的万物花开这家公司,已经过去了三周了,确实学习到了不少的实用工具,并且对于自己的编码能力更加提升了一层。

最重要的一点,自己的快速学习能力应该说来有大幅的上升。这一篇博客所要说的东西,就是使用之前实现的UCB类,写了一个服务器程序,开始进行商品推荐。

为了达成这个目标,一周之内学习了HTML协议,与基础的http协议。

我的github:

我实现的代码全部贴在我的github中,欢迎大家去参观。

在作为算法实习生时,所实现的代码产权应该属于公司,所以在github中公布的代码可能会缺少一部分,或者比较简单,不涉及业务。

https://github.com/YinWenAtBIT

HTML协议:

介绍:

一、简介:

超文本标记语言,标准通用标记语言下的一个应用。“超文本”就是指页面内可以包含图片、链接,甚至音乐、程序等非文字元素。

超文本标记语言的结构包括“头”部分(英语:Head)、和“主体”部分(英语:Body),其中“头”部提供关于网页的信息,“主体”部分提供网页的具体内容。

二、学习:

### 多模态算法实习岗位的要求与项目经验 多模态算法作为当前人工智能研究的一个重要分支,其涉及的技术范围广泛,包括但不限于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)以及音频信号处理等领域。对于希望申请多模态算法实习生职位的人来说,具备一定的理论基础和实践经验是非常重要的。 #### 技术能力要求 根据行业内的招聘信息[^2],应聘者需对计算机视觉或多模态相关领域有深入理解,并至少在一个或多个方向上有过深入的研究经历。这通常意味着候选人应熟悉深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等),并能够熟练运用这些工具完成复杂的建模任务。此外,还期望求职者拥有实际项目的开发背景,比如参与过大规模数据集上的训练实验或者设计实现了某种特定应用场景下的解决方案。 #### 项目经验需求 具体来说,在准备简历时可以突出以下几个方面的内容: 1. **跨媒体分析** 如果曾经从事过将不同形式的数据源结合起来进行联合表征学习的工作,则是一个很好的加分项。例如通过图文匹配模型来提升搜索引擎检索效果的实际案例说明个人在这方面的能力水平[^3]。 2. **预训练大模型的应用探索** 面试官可能会询问关于大模型技术趋势及其潜在用途的看法。因此提前了解像GPT系列这样的先进成果很有必要,并思考它们可能给自己的科研课题带来哪些启发[^1]。 3. **优化性能指标的具体措施** 当谈论某个已完成的项目时,除了描述目标达成情况外,更重要的是阐述过程中遇到的主要困难是什么样的,又是怎样克服这些问题从而实现预期成效的目标。特别是当涉及到提高效率降低资源消耗等方面的操作细节时更应该着重强调出来。 4. **团队协作精神体现** 对于学术界出身的学生而言,也许单独完成某些小型demo并不难做到;但在工业环境下往往需要多人共同配合才能顺利完成大型工程化产品交付工作流程。所以如果能举例证明自己善于沟通协调各方意见最终达成一致行动方案的话也会让HR眼前一亮。 5. **最新研究成果跟踪敏感度** 不断关注国内外顶级会议发表的新论文动态也是十分关键的一环。因为只有紧跟前沿发展方向才能够及时调整自身技能树成长路径以适应快速变化的需求环境。比如说最近有关controlnet架构创新点解读或者是segment anything model(SAM)功能特性剖析等内容都值得好好琢磨一番再融入自我陈述当中去展现专业素养高度[^4]。 ```python import torch from torchvision import models # 加载预训练ResNet模型用于特征提取 model = models.resnet50(pretrained=True) def extract_features(image_tensor): with torch.no_grad(): features = model(image_tensor) return features ``` 上述代码片段展示了如何利用torchvision库加载一个已经经过ImageNet数据集充分调优后的resnet网络结构来进行通用物体识别任务中的初步表示向量获取操作过程演示。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值