推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码） 目录推荐系统入门（三）：矩阵分解MF&因子分解机FM（附代码）一、 矩阵分解MF1. 隐含语义分析技术1.1 隐语义模型1.2 矩阵分解算法1.3 矩阵分解算法求解2. Funk-SVD算法3. Bias SVD算法4. 编程实现思考二、 因子分解机FM1. FM模型的引入1.1 逻辑回归模型及其缺点1.2 二阶交叉项的考
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2024-09-03 10:45:10
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这里主要是因为协同过滤存在一些问题，矩阵稀疏，难以评估相似性1.lfm隐语义模型找到隐含的匀速连接起用户与商品，用户会对不同的元素感兴趣，不同的商品包含的这些元素权重也不同，元素向量是要找的隐含变量2.矩阵分解共现矩阵（m*n）分解成用户矩阵（m*k）*物品矩阵（k*n）k是隐含变量的维度，k的大小决定了隐含向量表达能力的强弱，越大，表达的信息越具体，挖掘到的用户的兴趣，物品的特征信息也越多。3.
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2024-09-30 21:34:07
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前言推荐系统一直以来都是人工智能领域中较为火热的研究方向之一，最近公司需要构建常见的资讯类推荐系统，本人也从无到有、从0开始构建AI推荐系统demo版。此篇主要讲述最基本的数据准备中，最最最最基本的常用操作。一、数据准备记得之前看到过一句话，大致意思是说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是不断逼近这个上限而已。这话说的特别有道理，优质的数据源可以极大的提高AI训练的效率。目前来说，数
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2024-05-04 14:43:20
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## AIGC推荐系统架构图实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现"AIGC推荐系统架构图"。以下是整个实现过程的步骤：
### 步骤概述
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据收集 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 特征工程 |
| 步骤4 | 训练推荐模型 |
| 步骤5 | 评估模型效果 |
| 步骤6 | 模型
原创
2024-01-18 18:20:30
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By 超神经内容提要：2020 年即将过去，虽然这一年全球都笼罩在疫情的阴影之下，许多事情也因疫情而停摆。但是，人工智能领域依然逆势而上，取得了许多重大突破。在岁末之际，一起看看今年有哪些研究值得关注。关键词：2020 AI 论文盘点，机器学习2020 年已经接近尾声，这一年，尽管疫情对很多行业带来了不小的冲击，但科研工作者依然全心投入，仅在人工智能领域，我们就目睹了许多重大突破性的研究。在今年的
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2024-10-29 11:22:49
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一 推荐系统简介 个性化推荐(推荐系统)经历了多年的发展，已经成为互联网产品的标配，也是AI成功落地的分支之一，在电商(淘宝/京东)、资讯(今日头条/微博)、音乐(网易云音乐/QQ音乐)、短视频(抖音/快手)等热门应用中,推荐系统都是核心组件之一。推荐系统产生背景信息过载 & 用户需求不明确
分类⽬录（1990s）：覆盖少量热门⽹站。Hao123 Yahoo搜索引擎（2000s）
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2024-07-01 22:09:26
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作者：林建明本文摘编自《AIGC 重塑金融：AI 大模型驱动的金融变革与实践》，出版这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。01.大模型在金
原创
2024-04-17 09:17:42
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随着人工智能技术的快速发展，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）已经被广泛应用于多种领域，包括文本、图像、音频和视频的自动生成。而结合 AIGC 技术进行内容推荐，则是另一个令人兴奋的应用方向。通过智能算法为用户推荐与他们兴趣相关的内容，不仅可以提高用户体验，还可以帮助平台增加用户粘性。本文将介绍如何使用 Python 构
在现代社会，营养配餐越来越受到人们的重视。随着人工智能生成内容（AIGC）技术的发展，我们可以构建一个基于AIGC的营养配餐推荐系统，帮助用户实现个性化的营养配餐。本篇文章将从设计、开发到部署的各个方面详细讲述这一系统的研究内容。
### 环境配置
为了构建基于AIGC的营养配餐推荐系统，我们首先需要搭建相应的开发环境。以下是环境配置的思维导图，概括了我们需要的依赖和配置步骤。
```merm
随着AIGC技术爆发，抖音、快手、YouTube Shorts等平台每天生成数十亿条AI生成视频（如AI动画、虚拟人直播、智能剪辑视频）
可用的几个国内AIGC平台推荐，按申请账号到开通可用的顺序记录，排名不分先后。1文心一言 https://yiyan.baidu.com2 讯飞星火平台 https://xinghuo.xfyun.cn3天工 https://tiangong.kunlun.com4阿里通义千问 https://qianwen.aliyun.com感兴趣的可以去申请使用。
原创
2023-09-14 09:26:06
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import os
import shutil
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from framework.base.BaseFrame import BaseFrame
from sprider.access.SpriderAccess import SpriderAccess
from spr
文章目录安装虚拟机安装Ubuntu安装VMware tools环境安装下载核心网镜像下载核心网代码部署网络-建立网桥启动核心网启动后报错及解决过程 官网：openairinterface 开启网站 ： cn5g代码位置参考视频： OAI（Open Air Interface）开源5G核心网部署方案注意：此版本较旧，仅供参考安装虚拟机虚拟机VMware ：16.2.0 build-18760230
中国工程院院刊《Engineering》2018年第4期作者：李德毅，高洪波编者按智能驾驶车辆试验平台是人工智能科学、认知科学、控制科学等多个学科领域的最新理论与实践的成果，也是研究智能驾驶理论与技术的基础。不同智能驾驶试验平台的传感器型号、数量、安装位置各不相同，导致传感器信息处理模块也各不相同；不同驾驶地图，其提供信息的粒度也没有固定标准，由此构成的智能驾驶系统软件模块的数量、接口各不相同。中
在当今信息化高速发展的背景下，构建一个高效的 AIGC（人工智能生成内容）系统已经成为企业和开发者的首要任务。通过合适的流程设计和技术选型，不仅可以提升生产效率，还可以增强用户体验。以下是关于“如何建设 AIGC系统”的完整记录与分析。
## 问题背景
随着数字化内容需求的不断增长，用户希望能够及时获取个性化的内容。以内容创作行业为例，许多企业面临着人力成本高、创作效率低的问题。
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文章目录同步读书之《菜根谭》1——栖守道德，毋依阿权贵。2——与其练达，不若朴鲁。推荐系统简介1 推荐问题的形式化定义2 推荐系统的历史3 参考文献 同步读书之《菜根谭》1——栖守道德，毋依阿权贵。 栖守道德者，寂寞一时；依阿权势者，凄凉万古。达人观物外之物，思身后之身，宁受一时之寂寞，毋取万古之凄凉。2——与其练达，不若朴鲁。 涉世浅，点染亦浅；历事深，机械亦深。故君子与其练达，不若朴鲁；
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2024-01-12 06:34:53
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编译：伯乐在线-Marticles，英文：Toby Daiglehttp://blog.jobbole.com/114167/“聆忠言者众，惟智者受益。” — 哈珀·李许多人把推荐系统...
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2022-09-15 14:17:02
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推荐系统概论如果我们能为搜狗的用户推荐更合适的广告，让广告点击率增长1%，就能为公司增加上千万的利润。 ——《深度学习推荐系统 ·王喆》随着当今技术的飞速发展，数据量也与日俱增，人们越来越感觉在海量数据面前束手无策。正是为了解决信息过载(Information overload)的问题，人们提出了推荐系统（与搜索引擎对应，人们习惯叫推荐系统为推荐引擎）。当我们提到推荐引擎的时候，经常联想到的技术也
原创
2022-12-22 03:23:01
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AIGC系统架构及代码示例
## 引言
随着人工智能和大数据技术的发展，自动化智能决策系统在企业和科研领域中起着越来越重要的作用。AIGC（Artificial Intelligence Guided Control）系统是一种智能决策系统，能够通过分析大数据并应用人工智能算法来指导决策过程。本文将介绍AIGC系统的架构，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解。
## AIGC系统架构
A
原创
2024-01-18 00:05:48
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如何实现"AIGC系统架构图"
## 概述
在开始讲解如何实现"AIGC系统架构图"之前，我们需要先明确整个流程。接下来，我将通过一张表格来展示实现该系统架构图的步骤，并详细解释每一步需要做什么以及所需的代码。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义系统需求和功能 |
| 2 | 设计系统架构图的结构 |
| 3 | 绘制系统架构图 |
| 4 | 实现系统组件
原创
2024-01-18 19:39:10
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