非常典型的csp之用stl数据结构xjb乱搞的题。要执行的操作是增加删除和查询，考虑到输入规模，每次操作的复杂度必须是log的（当然可m可以看作比较小的常数）。优先队列可以很好地实现插入和查询，但是删除的话最坏复杂度是O(n)的，pass。因此只剩下一个选择，就是set。因为这个题的输入保证商品
年轻人为何爱上适老版APP？ 技术最终是为人服务的，只有更人性化的技术解决方案才能走得更长久。 年轻人爱上适老版 APP 有意思的是，不少年轻人正在适老版 App 里假装老年用户。 “很多 APP 实在是太眼花缭乱了，乱到年轻人都不知道哪是哪，还是用老年版 APP 清爽”，一位网友在某社
AMiner论文推荐 论文标题：Hire-MLP: Vision MLP via Hierarchical Rearrangement 论文链接：https://www.aminer.cn/pub/612d9dd25244ab9dcbdfb442?f=cs 本文提出一种简单且有效的分层重排(Hierarchical Rearrangement)MLP架构Hire-MLP。已有MLP架构(如MLP-Mixer)对于不同图像尺
2021 OceanBase 数据库大赛推荐官攻略来了 推荐越多，奖励越多！ 即日起 — 2021年10月15号 每推荐一支队伍成功提交代码可获得 50 积分，依次累计。初赛结束（11.21后）可在开源官网问答区查看积分，领取推荐大礼。 豪华大礼 等你来领取！ 数据库内核精品书籍，助你从入门到精通 苹果AirPods
暑假在家没事做偶然看到了阿贝云服务器，惊讶于它竟然可以免费试用，果断去试了一下。 首先你要在阿贝云上注册账户，然后进入控制台->产品->免费产品。然后点击立即开通就行了，是不是贼简单？申请主机后就可以自己捣鼓个人网站了。当然首先要买个域名。 半个月以来，试用还是可以的，在
有如下三大类算法： 一、Content-based recommenders: 推荐和用户曾经喜欢的商品相似的商品。主要是基于商品属性信息和用户画像信息的对比。核心问题是如何刻画商品属性和用户画像以及效用的度量。方法包括： 1.1 Heuristic-based method: 对于特征维度的构建，例如基于关键字提取的
推荐系统中的召回和排序 在推荐系统中一般会分为召回和排序两个阶段： 召回 召回的目标是从千万级甚至亿级的候选中召回几千个item，召回一般由多路组成，每一路会有不同的侧重点（优化目标），如在广告中成熟期广告和冷启动广告分为两路召回（如果广告比较多，还可能分冷热广告分别召回）。在推荐系
在工作和学习中经常要下载一些开源的资源，经常到百度上直接搜索，当然了，百度以虚假信息闻名，不是恶意网站就是需要积分需要注册才能下载的网站。 给大家推荐一个网站就是maven仓库：https://xiaotian.xin 在搜索栏输入一下信息去检索 就会找到要找的资源，然后点进去就可以下载各种版本
文章目录 介绍1.基于用户的协同过滤推荐2.基于项目（物品）的协同过滤推荐3.基于模型的协同过滤推荐 实现步骤1.用户协同过滤和物品协同过滤的实现方法1）收集用户偏好2）计算用户或物品的相似度3）推荐 2.模型协同过滤的实现方法1）待补充，根据具体需求实现 介绍 1.基于用户的协同
大家好我是小明，很高兴今天和大家聊一聊带货直播的系列课程，那么最重要的就是要保证直播间的真实人数足够多，此外还要了解一下，平台的流量分配机制 1 策略一样，人人平等，经常会有朋友问到，为什么谁谁的直播间人气就特别高，我比他的粉丝还要高，播的内容也一样，为什么不给我推
简介： 图数据库GDB提供智能搜索推荐一站式服务，基于达摩院的智能搜索推荐算法和知识图谱技术，助力企业快速过渡冷启动过程，面向业务场景定制化方案，以提升核心业务指标，实现业务营收增长。 方案架构 方案特点 智能算法解决数据偏差和兴趣迁移挑战通过智能算法解决由于商品曝光
必备 1.代码段 JavaScript (ES6) code snippets 2.代码检查和格式化 ESLint Prettier Beautify 实用 Git Git GraphGit 可视化 GitLensGit历史记录日志 主题 background背景图片 background-cover背景图片 vscode-icon 文件图标 Nebula Theme主题 彩虹屁 Rainbow Fart鼓励你 Rainb
SQL server 2016 安装步骤 1.进入安装中心：可以参考硬件和软件要求、可以看到一些说明文档 2.选择全新安装模式继续安装 3.输入产品秘钥：这里使用演示秘钥进行 4.在协议中，点击同意，并点击下一步按钮，继续安装 5.进入全局规则检查项，这里可能要花费几秒钟，试具体情况而定 6.配
背景 根据条件，每天给每个用户推荐十名合适的用户(用户当天第一次登录时触发)，已经推荐过的不允许再次推荐。每天定时给设置了允许自动推荐的用户跑推荐逻辑。要求被推荐人具备随机性，否则有些人每天被重复推荐多次，有些人虽然满足条件却长时间遍历不到。 其它解决方案以及利弊
前推荐时代 在产品的初期，通过冷启动进行推荐。这时的推荐功能简单，一般是全局推荐，推荐服务逻辑较轻，没有个性化千人一面，从而容易引起马太效应。推荐策略一般由人工定义或人为定制策略，通常使用实时热点的内容，利用自然排名（热快全等等维度、排序因子计算多重维度综合指数）规则排序进行展
（回头我自己画个图） 一、推荐系统：个性化推荐的本质是提升信息筛选的效率，如果信息量级小个性化意义不大，需要有大数量级的推荐单位；理论上来说，优质内容越多、类别分布越广泛，个性化推荐效果越好。 二、内容的标准化处理 把内容处理成机器与算法可以理解的特征。 具体处理看业务需求、
Bandizip 为何物 Bandizip 是一款来自韩国的开发商 Bandisoft 开发的 Windows 平台压缩软件（有 macOS 版本，但是收费且功能过于简陋，故不推荐），该开发商更加鼎鼎有名的产品是他们的 Bandicam 录屏软件。不过与收费的 Bandicam 不同的是，Bandizip 是一款完全免费的可商用软件。 为什么
Linux 开发环境推荐软件 Flameshot https://github.com/flameshot-org/flameshot https://flameshot.org/ Flameshot 是一款功能强大但易于使用的屏幕截图软件，中文名称火焰截图。 Flameshot 简单易用并有一个 CLI 版本，所以你也可以从命令行来进行截图。 Flameshot 是一个Linux
回到博客导航 前言 一晃眼已经一年过去了，当初高考完之后的疯癫少年，到现在慢慢成熟的大二老学长(计算机专业大学生涯短)，这一年内，经历了不少事情，曾经历过生活与学习上的迷茫，曾面对未来不知所措，也收获了甜甜的爱情，学到了优秀的剑法，拿到了很多奖项，整个一年下来也算是没有虚度时光，今于
// 推荐产品: 根据相同tag来推荐产品，一共8个；不足的话就选择同分类下的随机 $tag_string = $product['tag']; $tag_arr = explode(',', $tag_string); $all_res = Db::table('yg_product')->select(); $related_arr = array(); $related_id_arr = array(); for($i=0; $i
文章目录 推荐系统框架1. 推荐系统分类2. 推荐系统基本流程 推荐系统框架 1. 推荐系统分类 基于统计学 个性化推荐：一切即标签 基于推荐原则的分类 基于相似度基于知识基于模型 基于数据源的分类 基于用户画像的推荐基于内容(content based, CB)的推荐基于协
作为一个DBA，这段时间了解过很多书籍以及自己之前看过的，觉得一些些的不错的推荐给大家： FOR DBA和内核开发 1.书名<MySQL运维内参> 推荐理由: 对于想做DBA的朋友，了解数据库的朋友非常适合，日常的一些 运维操作。 2.书名<深入浅出MySQL> 推荐理由:主要讲述数据库开发优化和管理。
从datasheet里可以看到max6675的建议电路如下图所示： 下面是我根据经验画出的原理图： 下面来说一下为什么这样设计。 1、 电容C3，是为了滤波，添加一刻0.1uF的电容可以降低输入信号的波动； 2、 电阻R67，他是跟C3一起使用的，是为了增加响应速度。如果K+的电压降低，那么C3
协同算法 转载：学习视频链接 User CF 建立并计算用户相似度矩阵，给用户推荐和他相似的K个用户喜欢的物品适用于用户比较稳定，用户更新慢于item的场景，比如新闻网站优点：推荐有惊喜缺点：基于用户的协同过滤很难对推荐结果做出解释基于用户的协同过滤算法主要包括两个步骤 找到和
目录 一、沙拉查词二、桌面日历总结 第一期先推荐两个比较好用的小工具，平时会感受不到他们的存在，但是真的是非常好用，无处不在的好用。 一、沙拉查词 被之前一个跟着做毕设的本科生安利到的，非常实用的查词翻译软件，如果把浏览器中的PDF翻译功能打开的话会更加实用。 链接
