相关推荐
-
2017 年最受欢迎的 10 个编程挑战网站
每个月该平台会提供几次它们最受欢迎的 Single Round Matches,比赛要求用户在特定的时间内与他人竞争,看谁解决问题的速度更快。 TopCoder 上排名靠前的用户都是很有竞争力的程序员,他们会定期参加各种比赛。...
-
2017 年最受欢迎的 10个编程挑战网站
如果你正在在学习编程,那么我可以告诉你一个提高技能的好方法,那就是敢于去解决编码过程中...下面是一些非常受大众欢迎的编程难题网站列表,文章还对每个网站所提供的信息进行了一番简短的描述。
-
2017年最受欢迎的10个编程挑战网站,值得收藏!
相关阅读:300本计算机编程的经典书籍下载45岁以后的IT人生三十岁还没做到管理层的人,后来都怎么样了?1TopCoderhttps://www.topcoder.com...
-
2017 年最受欢迎的 11 个编程挑战网站
如果你正在在学习编程,那么我可以告诉你一个提高技能的好方法,那就是敢于去解决编码...下面是一些非常受大众欢迎的编程难题网站列表,文章还对每个网站所提供的信息进行了一番简短的描述。 1. TopCoder(http
-
2017年最受欢迎的11个编程挑战网站
作者在本篇文章中列举出了10个编程挑战网站,你想尝试一下吗?以下为译文。 如果你正在在学习编程,那么我可以告诉你一个提高技能的好方法,那就是是敢于去解决编码过程中遇到的难题。解决不同...
-
安装NumPy教程-详细版
附件是安装NumPy教程_详细版,文件绿色安全,请大家放心下载,仅供交流学习使用,无任何商业目的!
-
语音端点检测及其在Matlab中的实现.zip
语音端点检测及其在Matlab中的实现.zip
-
C#文档打印程序Demo
使用C#完成一般文档的打印,带有页眉,页脚文档打印,表格打印,打印预览等
-
DirectX修复工具-4-194985.zip
directx修复工具 DirectX修复工具(DirectX repair)是系统DirectX组件修复工具,DirectX修复工具主要是用于检测当前系统的DirectX状态,若发现异常情况就可以马上进行修复,非常快捷,使用效果也非常好。
-
Python手动实现人脸识别算法
人脸识别的主要算法 其核心算法是 欧式距离算法使用该算法计算两张脸的面部特征差异,一般在0.6 以下都可以被认为是同一张脸 人脸识别的主要步骤 1 获得人脸图片 2 将人脸图片转为128D的矩阵(这个也就是人脸特征的一种数字化表现) 3 保存人脸128D的特征到文件中 4 获取其他人脸转为128D特征通过欧式距离算法与我们保存的特征对比,如果差距在0.6以下就说明两张脸差距比较小
-
全国大学生信息安全竞赛知识问答-CISCN 题库.zip
ciscn 全国大学生信息安全竞赛知识问答-CISCN 题库.zip
-
JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译).zip
JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)JAVA+SQL离散数学题库管理系统(源代码+LW+外文翻译)
-
strcmp函数应用.zip
strcmp函数应用.zip
-
蓝桥杯单片机第十一届国赛设计题试做
蓝桥杯单片机第十一届国赛设计题试做
-
基于MATLAB的pca人脸识别.zip
基于MATLAB的pca人脸识别.zip
-
520.html
520.html
-
JAVA在线考试管理系统(源代码+LW+开题报告+外文翻译+英文文献+答辩PPT).zip
JAVA在线考试管理系统(源代码+LW+开题报告+外文翻译+英文文献+答辩PPT)
-
STR710的定时器编程C语言例子,开发环境为IAR EWARM。.zip
STR710的定时器编程C语言例子,开发环境为IAR EWARM。.zip
-
基于物品的协同过滤推荐算法(Python).zip
协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。