1、原则 吸收作者的思想为我所用 不能像看小说一样走马观花，每个方法都要弄清楚，遇到不明白的方法就要看手册，并记录亮点的地方。 三部曲： 1、开始前写好用例，弄好环境 2、分析的时候要做好记录 3、完了做好总结2、开始操作以一个CMS 为例 准备操作： 1、服务器环境 2、手册准备好 3、编辑器准备好 分析路线图：  
问题规划：首先要认识，推荐算法是干嘛的：当用户有一些特征信息不明确时，可以根据算法预测出其不明确的特征。就比如用户对电影的评分然后我们看一下，推荐算法都有什么分类：基于内容的推荐算法：某用户浏览的信息中，有其他信息的内容、字段、特征和其类似的时候，就将该内容推荐给某用户协同过滤推荐算法：会将数据投入算法中，计算用户之间的相似性，然后某用户某特征缺失时，会将相似用户的特征填充入该用户。就是借鉴相似人
在构建一个简单的基于MVC模式的JavaWeb 中，我们使用了JSP+Servlet+JavaBean构建了一个基于MVC模式的简单登录系统，但在其小结中已经指出，这种模式下的Controller 和 View有紧密的耦合度，因为在Controller代码中夹杂了组件部份的名称！那么在这一篇我，我再改用Struts框架来构建这个系统，要注意的是，构建Struts应用程序时，一般不用自己去写中心控制
文章分享了一个衡量用户与产品或服务之间关系的指标：NPS，干货满满，希望对你有益。初识NPS作为互联网行业的用户体验从业者，我们都或多或少会接触一些衡量用户与产品或服务之间关系的指标，常见的指标如活跃度、留存率、用户满意度等。近几年，NPS（Net Promoter Score净推荐值）在国内流行起来，越来越多的行业及企业开始使用NPS指标作为衡量用户口碑的工具，如通信服务行业的中国移动、金融保险
mahout简单推荐系统
工具：
mahout 0.8
Myeclipse10
maven3.2.5
代码：
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
i
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2017-05-12 12:27:00
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var spread = new GC.Spread.Sheets.Workbook(document.getElementById('ss'), { sheetCount: 1 });//var spread = GC.Spread.Sheets.findControl(document.getElementById('ss'));//获取spread对象
//spre
百度富文本编辑框插件Ueditor详细配置说明文档1.文档结构说明 文档结构说明：除custom.js和jquery.min.js外，其他ueditor下的文件都为ueditor(jsp)下载版，custom.js是为了方便页面引用，如下图所示。 custom.js内容如下： 页面引用一个custom.js就行 2、ueditor后端配置 2.1、添加ueditor 的jar包文件到项目WEB-I
本demo集成SpringCloudAlibaba中注册中心、配置中心、链路追踪、分布式事务、Feign远程调用、网关链接：https:/
原创
2022-11-03 10:06:03
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让Visual Leak Detector使用最新10.0版本的dbghelp.dll介绍VLD（Visual Leak Detector）是一个检测Windows C++程序内存泄漏的老牌神器，但好几年没维护了。网址：https://github.com/KindDragon/vld/需求这个工具通过SxS manifest绑定了只能使用它工程目录下自带的dbghelp.dll来处理pdb符号，
基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。 系统架构图 模块说明a.在日志数据模块(flink-2-hbase)中,又主要分为6个Flink任务:用户-产品
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2024-01-29 01:59:35
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在这篇博文中，我将详细记录“pingpp的完整接入java demo”的解决过程。这篇文章不仅将涵盖背景分析，还会对核心维度进行架构对比，特性进行拆解，并与实战经验结合，以深度原理为基础，总结生态扩展，形成系统化的解决方案。
## 背景定位
在现代互联网支付场景中，接入支付平台对于快速上线支付功能至关重要。Ping++作为一种便捷的支付解决方案，广泛应用于移动应用和网站中。接入Java SDK
1. 为什么要衰减学习率(learning rate, lr)代表梯度下降的步长，与传统智能优化算法（比如粒子群算法）类似，如果搜索步长太大有可能会跳出最优区间，如果搜索步长太小，有可能陷于局部最优值。在神经网络刚开始训练的时候，可以将学习率lr设置的大一点（比如0.01），后面随着训练代数的增加将学习率逐步减小，这样平衡了探索和开发的能力。2. 衰减方法参考pytorch官方文档 pytorch
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2024-10-25 11:28:40
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完整的extjs mvc demo代码，留作备份。
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2022-11-20 01:28:01
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Super超
2017-02-18 08:38 MVP的好处都有啥分离了视图逻辑和业务逻辑，降低了耦合Activity只处理生命周期的任务，代码变得更加简洁视图逻辑和业务逻辑分别抽象到了View和Presenter的接口中去，提高代码的可阅读性Presenter被抽象成接口，可以有多种具体的实现，所以方便进行单元测试把业务逻辑抽到Presenter中去，避免后台线程引用着Activity导致
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2024-09-21 10:31:24
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推荐系统（一）:概述一、推荐算法的理解如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。 数据提供了信息。数据储存了信息，包括用户与内容的属性，用户的行为偏好例如对新闻的点击、玩过的英雄、购买的物品等等。这些数据特征非常关键，甚至可
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2024-01-12 09:34:33
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文章目录一、前言二、开发环境三、系统功能模块四、系统界面展示五、部分代码设计六、论文参考七、系统视频结语 一、前言随着互联网的普及和电子商务的快速发展，消费者每天都会面临大量的商品信息。在这样的信息海洋中，如何找到自己需要的商品，如何提高购物的效率和满意度，成为了消费者面临的重要问题。同时，对于商家来说，如何将自己的商品推荐给合适的消费者，如何提高销售的效率和满意度，也成为了他们面临的重要问题。
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2024-08-27 20:39:12
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目录一、项目简介二、系统设计2.1软件功能模块设计2.2数据库设计三、系统项目部分截图3.1前台首页功能模块3.2管理员功能模块3.3学生功能模块3.4企业功能模块四、论文目录五、部分核心代码4.1 用户部分获取源码或论文 一、项目简介大学生企业推荐系统采用B/S结构、java开发语言、以及Mysql数据库等技术。系统主要分为管理员和学生、企业三部分，管理员主要功能包括：首页、个人中心、学生管理
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2024-02-22 10:40:34
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我们在生产实践中经常会遇到这样的场景，需把输入源按照需要进行拆分，比如我期望把订单流按照金额大小进行拆分，或者把用户访问日志按照访问者的地理位置进行拆分等。面对这样的需求该如何操作呢？大部分的DataStream API的算子的输出时单一输出，也就是某种数据类型的流。除了split算子(使用split切分过的流是不能被二次切分的)，可以将一条流分成多条流，这些流的数据类型也都相同。processf
1. 协同过滤算法协同过滤（Collaborative Filtering）推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。所谓协同过滤， 基本思想是根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品(基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向， 并预测用户可能喜好的产品进行推荐)，一般是仅仅基于用户的行为数据（评价、购买、下载等）, 而不依赖于项的任何附加信息（物品自身特征）或者用户的任何附
Java语言Springboot开发框架实现个性化购物商城推荐网 在线购物推荐系统 基于用户、物品的协同过滤推荐算法实现WebShopRecSystem一、项目简介1、开发工具和使用技术IDEA/Eclipse，jdk1.8，mysql5.5/mysql8，navicat数据库管理工具，springboot开发框架，spring+springmvc+mybatis框架，thymeleaf视图渲染模
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2023-08-08 13:10:28
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