Mahout中的推荐算法主要有：User-based Recommender, Item-based Recommender和Slope-One Recommender。 1. User-based Recommender 该算法的主要思想是：与用户u最相似的用户喜欢的商品有很大可能也是用户u喜欢的商品。 1 对于用户u的每一个没有p
推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值，因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多，但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法，本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结，后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。 1. 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种：1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自
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2023-08-30 18:01:15
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# 智能推荐架构图实现指南
在现代应用程序中，智能推荐系统不仅能极大提升用户体验，还能显著提高业务的转化率。作为刚入行的新手，理解如何构建一个智能推荐系统架构图是关键。本文将为你提供一个详细的步骤指南，并附上实现时所需的代码及相关注释。
## 实现流程
实现智能推荐架构图的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-10 03:39:33
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Mali-T800系列GPU采用Midgard架构，如上图所示，其中Shader Core负责执行所有的类型的计算操作，在T800的系类中最高可以拓展的16个SC。RK3399芯片包括4个SC因此简写T864。所有的计算请求被放入到请求队列中，按类型分为Vertex Queue和Fragment Queue（例如图像超分计算为
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2023-07-09 15:51:22
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一、MHA原理1、简介：MHA（Master High Availability）目前在MySQL高可用方面是一个相对成熟的解决方案，它由日本DeNA公司youshimaton（现就职于Facebook公司）开发，是一套优秀的作为MySQL高可用性环境下故障切换和主从提升的高可用软件。在MySQL故障切换过程中，MHA能做到在0~30秒之内自动完成数据库的故障切换操作，并且在进行故障切换的过程中，
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2023-06-01 19:08:05
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# 智能推荐系统技术概述
智能推荐系统广泛应用于电商、社交网络、内容平台等多个领域。它可以帮助用户发现感兴趣的商品或内容，优化用户体验，同时提升平台的转化率。本文将探讨智能推荐系统的基本架构，分析其关键技术，并展示一些示例代码，以帮助大家更好地理解这一主题。
## 一、智能推荐系统的架构
智能推荐系统通常由以下几个部分组成：
1. **数据收集**：收集用户的行为数据、偏好数据以及物品数据
原创
2024-09-23 05:40:57
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写在前面在使用Docker时候，针对镜像的操作一般就是docker pull，docker build，docker commit（刚开始接触Docker的时候，还不会Dockerfile，经常使用这个命令，但是经历了一次血的教训，我已经放弃这个命令很久）这些操作，大概都知道Images在Docker中是由无数个Layer组成，但是，Image在本地是如何存储的？上述操作又会对本地存储带来怎样的变
数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品，但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候，会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品，却会存在这某种神秘的隐含关系，获取这种关系将会对提高销售额起到推动作用，然而有时这种关联是很难通过经验分析得到的。这时候我们需要借助数据挖掘中的常见算法-协同过
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2023-12-21 11:08:42
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1.推荐算法概述 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。这一类由于需要NLP的基础，本文就不多讲，在后面专门讲NLP的时候再讨论。 2）协调过滤推荐：本文后面要专门讲的内容。协调过滤是推荐算法中目前最主流的种类，花样繁多，在工业界已
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2023-09-16 14:30:48
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7.5 探索基于强化学习的智能推荐之路1. 背景随着千人千面个性化推荐技术在手机淘宝的全面应用，推荐场景日均引导成交在整个手淘平台占据着非常重要的比例。用户越来越习惯于逛淘宝来满足日常的休闲或者购物的需求。然而很多时候，用户购买的目的性并不是很明确。一个宝贝的成交，可能会跨越多天，经历较长的决策周期。与此同时，在整个用户的购买决策过程中，他们经常在多个异构的推荐场景间进行跳转，进而影响自身后续的行
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2024-07-22 16:53:44
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探索“多快阅读器”：一款高效、智能的在线阅读工具项目简介是一个开源的在线阅读平台，旨在提供无广告、高度自定义的阅读体验。它的设计目标是帮助用户更快速、更舒适地浏览和管理网络上的文本内容，无论是文章、文档还是博客。技术解析前端框架该项目采用现代前端框架React进行构建，保证了应用的高性能和良好的可维护性。React的组件化开发模式使得代码结构清晰，易于扩展和调试。State Management为
目录一、整体流程二、离线部分2.1 数据收集2.2 内容画像2.3 用户画像2.4 召回2.4 排序三、实时系统四、评估系统一、整体流程从以下一张总体脑图开始： 整体上分为三个阶段：离线计算、推荐结果的实时获取、推荐结果的评估。二、离线部分离线计算是推荐系统的核心部分，涉及从数据收集、内容画像、用户画像、召回、排序几个关键环节，这几个环节也提现出，推荐的本质是进行内容和用户的
# 实时推荐业务架构图与应用架构图构建指南
作为一名刚入行的开发者，了解如何构建实时推荐系统的架构图是一个重要的技能。本文将带你逐步走过这整个过程，通过简单明了的步骤和代码示例，帮助你理解实时推荐系统的搭建。
## 流程概述
首先，我们将通过下表步骤化整个流程，帮助你快速理解每个环节。
| 步骤 | 任务描述 | 输出
参考 系统架构图 软件开发流程图
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2023-07-10 17:36:00
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# 推荐系统: 架构、流程与代码示例
推荐系统在当今互联网中扮演着至关重要的角色。无论是电商平台、社交媒体，还是流媒体服务，推荐系统都帮助用户找到他们感兴趣的内容。本文将通过简单易懂的方式介绍推荐系统的架构、流程以及提供相关的代码示例。
## 推荐系统的架构
推荐系统一般分为三个主要部分：
1. **数据收集与存储**：通过用户行为、物品特征等收集数据，并存储在数据库中，供后续分析使用。
# 如何实现推荐搜索架构图
在开发任何一个智能推荐系统之前，我们首先需要明确其架构和流程。这种系统通常涉及用户输入、数据处理、推荐算法和结果展示等多个步骤。本文将为你详细阐述实现推荐搜索架构图的过程。
## 流程概述
以下是实现推荐搜索系统的步骤汇总表：
| 步骤 | 描述 |
|-----------
原创
2024-09-11 07:24:04
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# 智能AI架构图的科普解读
随着人工智能（AI）的迅速发展，越来越多的行业都开始借助AI技术来提升效率和创新能力。为了理解AI系统的构建与运作，智能AI架构图是一种非常重要的工具。本文将以智能AI架构图为主题，介绍其组成部分，并提供相关代码示例，帮助大家更好地理解这一概念。
## AI架构的基本组成
智能AI架构通常由多个关键组件构成，包括数据采集层、模型训练层、推理层和用户交互层。每一层
在大数据和开放数据的重要性日益增长的经济体中，为了以精确和可读的格式分析和呈现数据，企业应当采用什么工具？此文涵盖了有助于解决此问题的一些工具，包括顶级的开源商业智能（BI）工具以及报表工具。如有其它同类优秀项目，欢迎回复补充。1、BIRTBIRT 是一个开源技术平台，用于创建可视化数据和报表。它源自开源的 Eclipse 项目，于 2004 年首次发布。BIRT 由多个组件组成，主要组件包括报表
在当前的数字化时代，智能运营已经成为企业成功的关键因素之一。许多公司致力于使用数据分析、人工智能和机器学习等技术来优化他们的运营效率。在这篇文章中，我将讲解如何构建一个“智能运营架构图”，包括相关的技术原理、架构分析、源码实例及更多内容。这些内容将为企业在智能运营方面提供可参考的解决方案。
> “智能运营不仅仅是计算机的简单应用，它意味着通过智能化的工具来驱动更高效的决策和操作。”
## 技术
在现代网络中，智能网关作为一种关键的架构组件，扮演着多个角色。它不仅能实现数据的收集、处理和转发，还能为物联网（IoT）设备提供安全和可靠的连接。如何设计一个高效的智能网关架构图，是我们必须认真思考的问题。
在我的研究过程中，我逐步整理出一套适合智能网关架构设计的方法。以下是我整理的内容，旨在帮助相关技术人员更好地理解和实现智能网关架构。
## 背景描述
在过去的几年中，随着物联网技术的快速
