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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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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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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@ 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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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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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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PersonRank的原理同PageRank与TextRank算法，其基本原理都是基于随机游走而来。要想从深层次的理解PersonRank这类算法，必须从微观上观察数据的具体流向过程，所以这次就把随机游走前两步的过程描述出来，在心里有个大概的印象。1. 随机游走下图描述的是三个用户与四件商品之间的关系，连线表示购买记录，所以边不设置权重，由图可以看出A 购买过： a、c
B 购买过： a、b、c、
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2023-10-11 08:57:15
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文章目录协同过滤算法的基本原理计算用户相似度用户评分的预测矩阵分解算法的原理矩阵分解算法的Spark实现 协同过滤算法的基本原理协同过滤就是协同大家的反馈、评价和意见一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息。举个例子如下图图a是四种商品，图b是用户物品的有向图，绿色为赞，红色为踩。图c是生成的物品用户行为矩阵，我们需要推测用户X对于电视机这个商品的评价。图d是用户b，c与X行为对
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2023-12-07 00:36:43
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首先简单介绍下什么是poi。poi即为points of interest，比如小区，汽车站，火车站等等，这些都是poi。随着移动设备的快速增长和基于位置的社交网络的扩张，会产生大量的用户移动数据。在这种背景下，将用户和poi(points of interest)关联起来，并对用户推荐可能感兴趣的poi或者对某个poi推荐高质量的用户变得非常有意义。比如，在一个城市旅游时，通常会在位置社交网络中
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2023-12-21 12:35:58
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小结本次所涉及的模型用于推荐系统中的召回环节，该环节主要是一个embedding和筛选，本次所涉及的模型主要用于embedding过程。 DSSM双塔模型是指，user和item的embedding向量分别出自两个网络。模型并不复杂，由两个dnn流再加相似度计算构成。需要主要负样本采样及归一化/温度系数以保证欧氏空间的问题。 而YoutubeDNN则是单塔模型，user和item的embeddin
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2023-08-11 16:04:17
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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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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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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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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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协同过滤分为 memory-based 和 model based 1. 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
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2023-06-26 11:40:39
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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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推荐系统： 类似淘宝根据你买过或者浏览过的东西，自动推荐你一些商品。我们要做的是两种推荐：一、基于用户过滤 （1）要收集不同人的偏好，以电影为例——建立一个字典，里面包含用户、用户看的电影和看完电影后打分的数据。可以根据对相同电影得分情况的类似程度来说明用户之间的相似性。  
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2024-04-02 10:28:28
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