Librec的AoBPR算法实现：（基于1.3版本） 要用AoBPR，但是没有找到相应的配置文件，应该怎么办呢？ ——因为用的是1.3版本，所以没有，2.0版本有的。【跟BPR参数一样，就多一个-lambda，用来控制物品分布。lambda在2.0中默认是设置为500。】 2.0版本还是没有找到Ao
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2018-05-10 15:18:00
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[b]Java数据类型划分：[/b]
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/466883/2cc1e873-f2a9-362f-902d-dcd0463cc60b.png[/img]
OR
[align=center][img]http://www.artima.com/insidejvm/ed2/im
最近我做了一个开源项目 Disconf：Distributed Configuration Management Platform(分布式配置管理平台) ，简单来说，就是为所有业务平台系统管理配置文件的平台系统。更详细的介绍，请看项目主页。项目是用Java写的，Maven管理的，那么，自然而然，整个项目应该以Maven仓库POM方式暴露给用户来使用。因此，这两天我一直在折腾Maven Centra
LibRec是一个用于实现推系统 RS 的Java库包，实现推荐系统的两个经典问题： rating prediction(评分排行预测) 和 item ranking (项目排行)，其内置了经典的机器学习算法。目前支持很多推荐算法包括：UserKNN, ItemKNN, RegSVD, PMF, S
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2017-12-06 23:38:00
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先前的是：推荐系统之 BPR 算法及 Librec的BPR算法实现【1】 LibREC源码里的BPR算法的输入比较是：“（购买+点击）v.s.没出现的”，先前有修改过一次是让输入比较对为：“购买v.s. 点击”。 现在的情况是：以上二者结合起来，即比较对是：“（购买+点击）v.s.没出现的”+“购买
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2018-04-11 20:38:00
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我随便弄个来,很多资料我都是从这个网站上找的,所以干脆也申请个帐号,方便以后交流!
我现在在学java请各位高手多多帮助!现在学起来感觉很吃力啊!java比c语言难学多了!郁闷啊!!
原创
2008-03-05 16:51:18
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<html>
<body>
<script type="text/javascript">
function ajaxFunction()
{
var xmlHttp;
try
{
// Firefox, Ope
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精选
2010-07-15 16:12:05
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这几天都在研究学习linux了，看的鸟哥私房菜的基础篇，但是看着看着 就有点看不下去了，越是基础的东西吧学着就越容易枯燥，但要是直接跳过去看后面的，又发现有些需要有基础才能看得懂看得透，这就纠结了，没办法只好硬着头皮重新回去看基础。。。。。linux的学习刚开始是比较难学进去啊，以前试过学了几次，但最熟悉的就是前面那几页 嘿嘿 后面就没再看下去。。。所以，这次一定要坚持下去！！！尽量多找点方
原创
2013-11-07 21:01:44
521阅读
程序员 要学习，否则你就不是一个真正的程序员。
程序员要干活 否则你就是连民工都不如。
程序员要加班 否则你就别想让项目上线。
程序员 要学，写，和努力，剩下的都是浮云。
原创
2010-12-02 23:48:15
914阅读
今天看了李云老师的博文《软件工程师在外企学什么？》http://yunli.blog.51cto.com/831344/862695，感觉深有体会，写点读后感。
第一，语言。的确，在外企，语言是一道硬关。很多IT技术人员，由于在学习过程中经常查阅英文的资料，英文的阅读能力还是很不错的；由于在公司里发邮件写文档一般也是用英文，所以英文的写作能力也还不错。唯独口语和听力这2项，很多人缺乏相应的练习的
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原创
2012-05-15 07:30:34
1531阅读
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我的他爱好网络，能把好的知识学学，从无知到有知，迈出正确的每一步，我关心你的成长。
原创
2009-05-05 06:33:13
623阅读
Spring Security
思维导图简介SpringSecurity是Spring下的一个
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2021-07-06 13:52:30
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说着学习机器学习，但是一直都没有真正的写一点什么，那么就从今天开始吧。 题为机器学习基础，那么这里是机器学习的一些概念及分类。（大佬请绕行）也是自己学习《Python机器学习算法》的学习笔记。绪论随着时代的发展，大量网络应用出现在生活中，各种智能设备出现使数据的收集变成现实，同时，计算机的计算能力得到了很大的提高，如何从大量数据中提取有价值的信息成了很重要的课题，机器学习就是这样一种...
原创
2021-07-06 15:40:33
413阅读
机器学习(Machine Learning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：《机器学习》学习笔记个体与集成 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来提升性能。 考虑一个简单的例子，在二分类问题...
原创
2021-12-28 18:01:16
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原创
2022-03-03 16:56:17
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1. 深度学习：基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要解决的领域是图像
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2023-07-05 12:10:37
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原创
2021-08-27 14:21:59
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