作为程序员,常常看见其他的程序员在windows下打开程序/附件/计算器,觉得很不可思议,我们有很多好用的东西可替代。随便装一个动态语言在命令行下就运行的很好:notejs和Rhino用js的语法, perl,ruby,jvm系列的groovy也比较流行。 比较熟悉的,就用python举举例子。正常的加减乘除括号优先级,好像几乎所有语言一样,总之敲键盘比点那个计算器方便多了>>>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这些都是我刷二级题遇到的各个计算生态中的一些库,我也很懵逼,好多都没见过,先记录下来,以后说不定会用到网络爬虫 requests是一个HTTP客户端库,常用来编写爬虫和测试服务器响应数据 scrapy是一个爬虫框架 pyspider是一个强大的web页面爬取系统web开发 Django是一个开放源代码的web框架,采用MTV架构模式 Flask一个轻量级的web开发框架 pyramid用于支持和开            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            用python做科学计算用的基础知识
    1、导入基本函数库import numpy as np 2、获取矩阵元素字节数1 a=np.array([1,2,3],dtype=np.float32)
2 a.itemsize
output: 43、获取数组维数A.shape例如1 a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]);
2 
3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概述基于图的模型(graph-based model)是推荐系统中的重要内容。  在推荐系统中,用户行为数据可以表示成图的形式,具体地,可以用二元组(u,i)    
    
    
      ( 
     
    
      u 
     
    
      , 
     
    
      i 
     
    
      ) 
     
   表示,其中每个二            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.引言       信息大爆炸时代来临,用户在面对大量的信息时无法从中迅速获得对自己真正有用的信息。传统的搜索系统需要用户提供明确需求,从用户提供的需求信息出发,继而给用户展现信息,无法针对不同用户的兴趣爱好提供相应的信息反馈服务。推荐系统相比于搜索系统,不需要提供明确需求,便可以为每个用户实现个性化推荐结果,让每个用户更便捷地获取信息。它是根据用户的兴趣            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            通过前面几天的knn相关知识,来计算电影推荐。# 根据皮尔逊进行排序。# 生成电影评分列表。# 为给定用户生成电影推荐。# 打印推荐电影列表。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在2020年,边缘计算已经成为了科技行业的一个热门话题。随着物联网、云计算、人工智能等技术的快速发展,边缘计算正在引领新一代的计算范式。为了进一步推广边缘计算的应用,EdgeX Foundry中国社区在2020年举行了一次盛大的年度大会,旨在让边缘计算不再“边缘”。EdgeX Foundry是一个由全球开发者组成的社区,致力于推动边缘计算技术的发展。在EdgeX Foundry中国社区的年度大会上            
                
         
            
            
            
            其实也谈不上推荐,只是自己做过的题目而已,甚至有的题目尚未AC,让在挣扎中。之所以推荐计算几何题,是因为,本人感觉ACM各种算法中计算几何算是比较实际的算法,在很多领域有着重要的用途(例如本人的专业,GIS)。以后若有机会,我会补充、完善这个列表。 计算几何题的特点与做题要领: 1.大部分不会很难,少部分题目思路很巧妙 2.做计算几何题目,模板很重要,模板必须高度可靠。 3.要注意代码的组织,因            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            关于计算机视觉和模式识别领域的期刊并不是很多,下面我收集了一些该领域的代表性期刊,并介绍了他们的影响因子以及投稿难度和审稿周期。希望对大家有帮助吧,后期大家还有发现的可以留言,补充哦。 首先介绍计算机视觉领域的4个顶级代表性期刊吧。 (1) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,IEEE模式分析与机器智能汇            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_49c5866c0100f3om.html其实也谈不上推荐,只是自己做过的题目而已,甚至有的题目尚未AC,让在挣扎中。之所以推荐计算几何题,是因为,本人感觉ACM各种算法中计算几何算是比较实际的算法,在很多领域有着重要的用途 计算几何题的特点与做题要领: 1.大部分不会很难,少部分题目思路很巧妙 2.做计算几何题目,模板很重要,模板必须高度可靠。 3.要注意代码的组织,因为计算几何的题目很容易上两百行代码,里面大部分是模板。如果代码一片混乱,那么会严重影响做题正确率。 4.注意精度控制。 5.能用整数的地方尽量用整数,要想到扩            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一。基础题目1.1 有固定算法的题目A, 最近点对问题最近点对问题的算法基于扫描线算法。ZOJ 2107 Quoit Design 典型最近点对问题POJ 3714 Raid 变种最近点对问题B,最小包围圆最小包围圆的算法是一种增量算法,期望是O(n)。ZOJ 1450 Minimal CircleHDU 3007 Buried memoryC,旋转卡壳PO            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            //第一期计算几何题的特点与做题要领:1.大部分不会很难,少部分题目思路很巧妙2.做计算几何题目,模板很重要,模板必须高整数不用考            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 深度学习计算卡推荐的实现指南
在深度学习的世界里,选择合适的计算卡(通常是GPU)对于模型训练和推理至关重要。特别是对于刚入行的小白而言,搞清楚如何实现“深度学习计算卡推荐”至关重要。本文将帮助你理解这一流程,并提供具体的代码示例。
## 流程概述
实现深度学习计算卡推荐的流程可以分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述                      |
|------|--            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、UserCF:(一)算法步骤1.计算用户两两间的相似度,相似度度量方法包括:Jaccard公式:Wuv=[两用户正反馈物品交集数]/[两用户正反馈物品并集数]余弦相似度:Wuv=[两用户正反馈物品交集数]/sqrt(u用户正反馈物品数*v用户正反馈物品数)计算用户两两相似度的技巧:对每个物品保存该物品产生行为的用户,计算用户相似度时依次扫描每个物品的倒排表,对每对用户的交集数+1。2.推荐和用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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            @ 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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