一、问题描述给定两个大小相等的数组 nums1 和 nums2，nums1 相对于 nums2 的优势可以用满足 nums1[i] > nums2[i] 的索引 i 的数目来描述。 返回 nums1 的任意排列，使其相对于 nums2 的优势最大化。示例1： 输入：nums1 = [2,7,11,15], nums2 = [1,10,4,11] 输出：[2,11,7,15]示例2 输入：nu
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2024-02-16 10:33:26
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“互联网：”的战略实施后,很多行业的信息化水平都有了很大的提升。但是目前很多行业的管理仍是通过人工管理的方式进行,需要在各个岗位投入大量的人力进行很多重复性工作,使得对人力物力造成诸多浪费,工作效率不高等情况：同时为后续的工作带来了隐患。并且现有的图书推荐系统由于用户的体验感较差、系统流程不完善导致系统的使用率较低。环境需要 1.运行环境：最好是java jdk 1.8，这是目前最稳定的JDK也是
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2023-07-18 16:34:19
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这里所有代码都是由Python实现！一个协作性过滤算法通常的做法就是对一大群人进行搜索，从中找出来和我们品味兴趣相近的一小群人来。 推荐算法，从字面上看就是向用户推荐他所感兴趣的内容，如果是购物网站，就推荐他感兴趣的商品；如果是音乐网站，就推荐他感兴趣的音乐等等。说到推荐算法，我最先能想到的就是相似度计算，但是如何应用呢？而这里又谈到计算，就要有数，那数从哪里来呢？ 由刚才提到的协
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2023-12-19 15:20:05
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Java语言开发在线订餐推荐网 订餐推荐系统 SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架 基于用户、物品的协同过滤推荐算法实现 人工智能、大数据、机器学习开发OrderingRecommendWeb一、项目简介1、开发工具和使用技术MyEclipse10/Eclipse/IDEA，jdk1.8，mysql5.5/mysql8，navicat数据库管理工具，tomcat，SS
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2024-05-28 14:16:46
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用户协同推荐算法思想如果你喜欢苹果、香蕉、芒果等物品，另外有个人也喜欢这些物品，而且他还喜欢西瓜，则很有可能你也喜欢西瓜这个物品。所以说，当一个用户 A 需要个性化推荐时，可以先找到和他兴趣相似的用户群体 G，然后把 G 喜欢的、并且 A 没有听说过的物品推荐给 A，这就是基于用户的系统过滤算法。 根据上述基本原理，我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤：1. 找到与目标用
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2023-05-29 15:30:12
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基于云模型的协同过滤推荐算法代码实现一、云模型介绍针对传统推荐系统数据稀疏、相似性计算方法导致共同评分用户少的问题，提出利用云模型概念与定量数值转换的优势，研究云模型（百度百科查看概念）的个性化推荐改进算法。云模型所表达的概念的整体特性可以用云的数字特征来反映，云用期望、熵、超熵这3个数字特征来整体表征一个概念。二、推荐实现思路1、构建用户-电影评分矩阵；2、定义用户的电影评分频度向量（用户对所有
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2023-10-09 21:08:14
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本次实例需要三个数据文件分别为节目及其所属标签类型的01矩阵；用户--节目评分矩阵；用户收视了的节目--标签01矩阵。可以直接下载下来使用具体代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 1 09:33:14 2018
@author: AZ
"""
import math
import pandas as pd
import nump
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2023-08-11 16:11:41
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BPR贝叶斯个性化排序算法一、问题导入二、显示反馈与隐式反馈2.1 显式反馈与隐式反馈基本概念2.2 显式反馈与隐式反馈的比较2.3 显式反馈与隐式反馈的评价方法2.3.1 显式反馈数据模型的评价方法2.3.1.1 显式反馈模型介绍2.3.1.2 具体例子分析2.3.1.3 显示反馈数据分析2.3.2 隐式反馈数据介绍2.3.2.1 隐式反馈数据的特点2.3.2.2 隐式反馈数据的处理方式三、B
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2023-08-14 15:54:42
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DeepFM目标：产生背景：模型介绍：善于处理特征交叉的机器学习模型 FM如何优化FM的计算效率深度学习模型和 FM 模型的结合 DeepFM特征交叉新方法：元素积操作技巧：代码部分： 目标：掌握DeepFM原理，以及发展历程。和具体的代码实现。 华为在 IJCAI’2017 提出的模型DeepFM产生背景：产生DeepFM模型的原因：前面学习的Embedding MLP、Wide&De
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2023-08-11 11:12:38
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AES（Advanced Encryption Standard）是一种对称加密算法，被广泛应用于保护数据的安全性。AES算法对称密钥长度可以是
原创
2024-04-18 13:39:16
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## 机器学习推荐系统实现代码指南
### 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 数据收集和预处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3
原创
2024-05-11 06:58:10
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轮询 package class2.zookeeper.loadbalance; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; /** * 負載均衡算
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2022-07-12 11:12:34
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1.文本挖掘是从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式过程.定义如下: 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考.2.文本挖掘的7个主要领域: (1)搜索和信息检索(IR) (2)文本聚类  
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2024-03-28 19:00:37
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目标2022/4/17-2022/5/10实现自适应的MCMC方法（Adaptive Metropolis Algorithm）本地目录：E:\Research\OptA\MCMC如有问题，欢迎交流探讨！ 邮箱：lujiabo@hhu.edu.cn 卢家波 来信请说明博客标题及链接，谢谢。MCMC简介MCMC方法是基于贝叶斯理论框架，通过建立平衡分布为的马尔可夫链，并对其平衡分布进行采样，通过不断
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2023-12-21 11:12:31
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怎么理解对称加密对称加密算法就是传统的用一个秘钥进行加密和解密。加密：接受秘钥key和明文，输出密文解密：通过key解密密文，得到明文加密与解密用到的秘钥key是相同的常见对称秘钥算法1、DES(Data Encryption Standard)：数据加密标准，速度较快，适合加密大量数据。2、AES(Advanced Encryption Standard)：高级加密标准，速度快，安全级别高。3、
机器学习实战这本书是基于python的，如果我们想要完成python开发，那么python的开发环境必不可少：（1）python3.52,64位，这是我用的python版本（2）numpy 1.11.3,64位，这是python的科学计算包，是python的一个矩阵类型，包含数组和矩阵，提供了大量的矩阵处理函数，使运算更加容易，执行更加迅速。（3）matpl
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2024-06-07 13:21:12
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/** * Created by 赵超 on 2017/1/17 * 服务器的ip地址 */public class IpAddrUtil { /**
原创
2022-08-26 15:34:23
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# SM算法 Python 实现科普
在机器学习和数据挖掘的领域，优化算法是至关重要的一环。SM算法，即“Sequential Minimal Optimization”算法，是一种用于支持向量机（SVM）模型训练的高效算法。本文将介绍SM算法的基本原理、其在SVM中的应用，并提供相应的Python实现代码示例。同时，我们还将通过序列图和旅行图展示SM算法的工作流程。
## 什么是SM算法？
TCN算法Tensoflow Python实现代码
TCN（Temporal Convolutional Network）是一种深度学习架构，广泛应用于序列数据的建模和预测。该算法通过使用卷积操作处理时间序列数据，相较于传统的递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），TCN更快且容易训练，具有更好的长距离依赖捕获能力。本文将分享TCN算法的实现过程，尤其是其在Python中的Tenso
今天本来是想写NAND的读写来着，可是这个东东要用到ECC的算法，就深入进来了，从网上找了些资料，不是很好，直到找到这个，郑重感谢Linux时代网站的wwxbei ECC的全称是Error Checking and Correction，是一种用于Nand的差错检测和修正算法。如果操作时序和电路稳定性不存在问题的话，NAND Flash出错的时候一般不会造成整个Bloc
