MNN的文档有中文https://www.yuque.com/mnn/cn/about 除了部分细节， 按照文档基本没啥问题，本文部分内容基本也是拆解文档目前windows支持的Python版本：3.5、3.6、3.7，用的时候再去这里确认下吧https://www.yuque.com/mnn/cn/usage_in_python1. Python 直接安装安装很简单，直接pip就好pip ins
出现以下结果则说明打包成功。2.4刷新我们的项目，我们能在项目的 target 目录下找到我们打包好的 war 包。2.5将上述打包好的 war 包放置我们的 tomcat 的 webapps 目录下。如图所示。2.6修改 tomcat 中 conf 目录下的配置文件 server.xml，在配置文件中找到Host标签，在其中添加如下内容
一 简介MMR(Maximal Marginal Relevance，最大边际相关性) 算法多用于推荐场景，目标是减少排序结果的冗余。MMR 算法在物品的相关性和相似性之间做了权衡，在保证相关性的基础上，减少相似性，保证了推荐结果的多样性。MMR 算法公式如下：二 问题该算法采用的贪心策略，复杂度是 ，耗时过高，导致无法在线上实时运行。我在新闻推荐粗排服务中应用了该算法。在我的应用场景中，又加入
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2023-12-17 12:22:20
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这篇文章我推荐 10个实用的Python库，每一个都是同类库下的佼佼者，试用过后保准你会爱上，要学就学这样的库。这里面有FastAPI的升级版Typer、将CLI变成彩色的Rich、基于GUI框架的Dear PyGui、还有精简报错信息的PrettyErrors……下面就让我们一起来看看吧~ 1、TyperTyper跟FastAPI的原理相同，都是Python上用来构建API服务的一个高
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2023-06-25 11:16:29
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Python+Django+Mysql实现在线电影推荐系统（基于用户、项目的协同过滤推荐算法）一、项目简介1、开发工具和实现技术pycharm2020professional版本，python3.8版本，django3.1.1版本，mysql8.0.21版本，bootstrap样式，javascript脚本，jquery脚本，layer弹窗组件，webuploader文件上传组件前台首页地址：ht
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2024-06-14 07:09:16
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前言写Python代码最好的方式莫过于使用集成开发环境（IDE）了。它们不仅能使你的工作更加简单、更具逻辑性，还能够提升编程体验和效率。下面分享一些最受程序员欢迎的 Python IDE，以及其他值得考虑的选项。在此之前，我们先来看看 IDE 是什么。（文末有惊喜）最受 Python 开发者欢迎的 IDE
PyCharm下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/
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2023-06-19 14:21:16
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关于Python有太多值得去爱的地方了，简单、干净、强大的Python语言让任何开发人员都有足够的能力在他们的软件开发生涯中充满自信，我们可以从中寻找到使用编程语言的乐趣，阅读本文，你会喜欢上使用Python的。Python中有很多我喜欢的特性。Python在1998年诞生，开始很长一段时间无人问津，但我一直在使用它。当时Perl在开源世界中非常流行，但是我从一开始就认定了Python。我父母喜欢
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2024-01-17 23:32:42
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python简介与环境配置一、python特点简介：python语言是一种可以称得上即简单又功能强大的编程语言，注重的能够解决问题，而不是繁琐的语法和数据结构。特点：1. 简单易学，功能强大的编程语言2. 高效率的高层数据结构3. 简单而有效的实现面向对象编程4. 简洁的语法和对动态输入的支持5. 特别适用于快速的应用程序开发
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2023-07-02 20:48:42
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本文将利用python构建一个简单的推荐系统，在此之前读者需要对pandas和numpy等数据分析包有所了解。什么是推荐系统？推荐系统的目的是通过发现数据集中的模式，为用户提供与之最为相关的信息。当你访问Netflix的时候，它也会为你推荐电影。音乐软件如Spotify及Deezer也使用推荐系统进行音乐推荐。下图说明了推荐系统是如何在电子商务网站的上下文中工作的。两名用户都在某电商网站购买了A、
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2024-02-26 19:27:12
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系统在我们的日常生活之中无处不在，例如，在电子商城购物，系统会根据用户的记录或者其他的信息来相应的产品给客户，是一种智能的生活方式。之所以增加过滤，是因为在实现过滤的时候是根据其他人的行为来做预测的，基于相似用户的喜好来实现用户的喜好预测。简要介绍： &nb
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2023-10-13 11:11:00
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@ 2018-01-24 Surprise简单易用同时支持多种推荐算法其中基于近邻的方法协同过滤可以设定不同的度量准则支持不同的评估准则使用示例基本使用方法如下载入自己的数据集方法算法调参让推荐系统有更好的效果在自己的数据集上训练模型首先载入数据使用不同的推荐系统算法进行建模比较建模和存储模型用协同过滤构建模型并进行预测1 movielens的例子2 音乐预测的例子用SVD矩阵分解进行预测 Sur
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2023-08-08 15:24:06
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每次程序员换工作，拿到新的电脑，装软件就要装一天。 程序员做开发，到底需要安装多少软件？今天我们就以我擅长的Python为例，来一起总结一下。软件列表1、Python + PyCharm这2个软件，是必备。它俩就像水（python）和水桶（pycharm）的关系。 可能有人选择vscode和jyputer等编辑器，其它编辑器的优点：轻量。具体来说，它们和pycharm的区别，和跑车和家用轿车的区别
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2023-09-18 21:13:26
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最近几年简单浏览和对比了一些智能算法的库。现将各种库的主要信息、相关优缺点简单整理如下，各位同学可根据自己的需求和喜好进行选择。 文章目录1、DEAP2、mealpy3、scikit-opt （国产良心）4、Geatpy2（国产用心）5、pygmo26、pyswarms7、SciPy(想不到吧)小结 1、DEAP项目地址：https://github.com/DEAP/deap安装：pip ins
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2023-07-29 08:58:42
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2022年已经到来，在此祝大家虎年大吉！2022年，下面几种机器学习算法和 Python 库将在未来更受欢迎！让我们花个几分钟一起来了解下：一、CatBoostCatBoost 可能是最新的算法，因为它随着越来越流行而不断更新。这个机器学习算法对于处理分类数据的数据科学家特别有用。您可以考虑 Random Forest 和 XGBoost 算法的优点，CatBoost 具有它们的大部分优点，同时还
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2023-09-20 07:42:41
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机器学习令人无比神往，但从事这个工作的人可能并不这么想。机器学习的工作内容往往复杂枯燥又困难——通过大量重复工作进行提升必不可少：汇总工作流及传输渠道、设置数据源以及在内部部署和云部署的资源之间来回分流。所以使用工具提升你的工作效率实在很关键，而且像这样的工具越多越好。好在你学的是Python，作为一门威力巨大的工具语言，Python可以给你提供足够的辅助工具，让你在大数据和机器学习项目中游刃有余
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2023-08-05 22:05:23
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协同过滤分为 memory-based 和 model based1. memory-based 利用用户物品之间相似度进行推荐一种是 item-item 即喜欢这个物品的用户还喜欢..一种是 user-item 即与你有相似爱好的用户还喜欢..现在有个评分矩阵R，行表示用户，列表示物品，R(i,j)表示用户i对物品j的评分，R(:,j)表示所有用户对物品j的评分列，R(i,:)表示用户i对所有物
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2023-08-21 19:33:30
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首先，先说明下推荐系统数据中的几个类别：Item：即我们要推荐的东西，如产品、电影、网页或者一条信息片段User：对item进行评分以及接受推荐系统推荐的项目的人Rating：用户对item的偏好的表达。评分可以是二分类的(如喜欢和不喜欢)，也可以是整数(如1到5星)或连续(某个间隔的任何值)。 另外，还有一些隐反馈，只记录一个用户是否与一个项目进行了交互。数据集MovieLensMovieLen
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2023-11-08 18:32:13
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基于Python的图书推荐系统的设计与实现课题描述
在这个数据爆炸的年代，人们的需求逐渐增多，而所对应的资源更是海量。
一个人要从无数的选择中选中自己所感兴趣的无异于大海捞针。
本系统在实现个人信息管理、图书检索、查看借阅记录等基本功能的同时，
利用基于用户和基于读者的协同过滤推荐算法完成图书推荐，为读者推荐感兴趣的图书。
目标
1.依据课题任务要求，能够根据解决的问题查阅文献，进行资料的调研、收
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2023-10-13 22:31:05
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10. Python 气象数据分析 当前学习人数：10506。该项目对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。通过学习对数据进行清理，然后运用 Python 中 matplotlib 模块的对数据进行可视化处理，最终从清晰的图表中得出我们的结论。知识点：1.matplotlib库画出图像 2.scikitlearn库对数据进行回归分
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2023-09-24 21:57:24
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人工智能第十三章 推荐系统一、推荐系统的背景与价值1. 推荐系统的应用场景1 – 网易云音乐个性化推荐：在面向用户的互联网产品中发挥着极其重要的作用。Youtube 主页：60%+的视频点击率；Netflix 观影站点：80%+的观看记录，每年10亿+盈利。2. 推荐系统的应用场景2 – 电商推荐二、推荐系统的本质推荐问题本质 – “猜你喜欢”
在面向用户的互联网产品中，代替用户评估其从未看
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2023-09-22 12:24:44
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