Lady说:最近ChatGPT实在太火,如何把ChatGPT用在平时的开发上呢?这篇文章或许能给您一点点启发。
最近冬奥会吉祥物冰墩墩火的离谱,以至于各大电商平台都被抢购一空,现在到淘宝的奥林匹克官方旗舰店里,发现冰墩墩已经下架不买了,真的是。。。只有一些非官方的店在售卖,也不知道货是真的还是假的~不过 anyway,先抢起来再说,就是一个卷!
SQL(Structured Query Language)数据库,指关系型数据库。主要代表:SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL。
[Python]代码 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' 百度中批量下载某歌手的歌(目前只下载第一页,可以自行拓展) @author:admin @qq: 1243385033 ''' import threading, urllib2, os,re,sys from bs4 import BeautifulSoup from Queue import Queue '''目标歌手''' SINGER = u'亚东' '''保存路径'''
参数: "C:\Windows\System32\schtasks.exe" /Create /TN "Updates\vsqbOQbkJjh" /XML "C:\Users\xxx\AppData\Local\Temp\tmpC0FD.tmp"'
免费物品可以是订货数量中的一部分,不包含在invoice中,叫做inclusive bonus quantity;订货和免费物品都包括同样的物料,免费物品和订货的数量单位必须一致。
前几天我刚写了一个文章是关于安装 scrapy 的,正好装好了,于是就选择了强大的 scrapy 爬虫框架作为爬虫的工具。
权限管理是在项目中经常要使用到的模块,有着极其重要的功能。 在 Java 帝国中有两个比较出名的权限框架,分别为 Shiro 和 Spring Security,两者各有优缺,但这不是本篇要讨论的重点,这次我们不用任何权限框架来实现 RBAC 权限管理是在项目中经常要使用到的模块,有着极其重要的功能。
作为一个新世纪有思想有文化有道德时刻准备着的屌丝男青年,在现在这样一个社会中,心疼我大慢播抵制大百度的前提下,没事儿上上网逛逛YY看看斗鱼翻翻美女图片那是必不可少的,可是美图虽多翻页费劲!今天我们就搞个爬虫把美图都给扒下来!本次实例有2个:煎蛋上的妹子图,某网站的rosi图。我只是一个学习python的菜鸟,技术不可耻,技术是无罪的!!!
在开始制作之前,我可以想象得到,厨房里面的食材和工具,应该会有很多,比如苹果、青瓜、香蕉、盘子、刀等等。因此我需要创建不少卡片去制作它们。因此我需要将这些卡片统一放起来,免得在世界大纲中到处都是卡片,找都找不到。
A Genetic Algorithm (GA) is a type of optimization algorithm that is inspired by the process of natural selection and genetics. GAs are used to find approximate solutions to optimization and search problems, especially in cases where the search space is vast and complex. They are particularly useful when you have a large solution space and don't know the mathematical form of the objective function you're trying to optimize.
在构建推荐系统之前,需要收集并预处理数据。电子商务平台上可以收集的数据包括用户行为数据(点击、浏览、购买等)、用户属性数据(年龄、性别等)和物品属性数据(类别、价格等)。
贪心算法(Greedy Algorithm)的基本思想是,在每一步中都选择局部最优的解,最终得到全局最优解。也就是说,贪心算法是在一定的约束条件下,逐步地构建问题的解,通过每一步选择局部最优的策略来达到全局最优的解。贪心算法的求解过程非常高效,但有时可能会得到次优解或者无解。因此,在应用贪心算法时,需要注意问题的约束条件和性质,以及选取合适的贪心策略。
业务背景:在项目中有个“分账”功能,就是支付的钱一部分要根据不同商品的分账金额自动分给平台提供商。
学习慕课课程,Flask前后端分离API后台接口的实现demo,前端可以接入小程序,暂时已经完成后台API基础架构,使用 postman 调试.git
给你一个数组 items ,其中 items[i] = [typei, colori, namei] ,描述第 i 件物品的类型、颜色以及名称。
要在浏览器内访问查询的值,使用JavaScript,我们有一个特殊的API,称为URLSearchParam,它受到所有现代浏览器的支持:
“双花”一词我是从区块链领域的听到的,查了一下资料,基本所有的引用都是基于区块链,但是今天所讲的“双花”不是区块链领域,而是普通的接口测试中遇到的BUG,由于概念一致,所以采用“双花”一词。双花,顾名思义,花了两次,一分钱或者交换流通的物品。下面分享一下自己在工作中遇到的一个双花的BUG的测试方案和原因解释。
随着监控基础设施的发展,您可能会遇到无法避免使用Zabbix API的情况。Zabbix API可以用于自动化日常工作流程的一部分,排除监控故障或简单地分析或获取有关特定实体集的统计信息。
之前朋友说有同学在面字节算法实习时让复现DeepFM算法(包括训练),然后就懵了。因此最近在整理传统推荐算法的一些内容时,大概是这样的:
除了钱,大家还比较喜欢什么?当然是全能、万能和通用的人或事物啦,例如:全能、什么都会的员工、万能钥匙、通用爬虫等等。今天我们学习Scrapy通用爬虫,利用Scrapy通用爬虫来获取美食杰网站[1]。
在之前的文章中介绍了基于用户的协同过滤python代码实现方法(戳?基于用户的协同过滤),本次接着来看基于物品的协同过滤如何用python实现。 1 原理回顾 基于物品的协同过滤算法中心思想,就是给
导读:上一期了解了关于有感知力的AI的相关介绍,今天我们来了解一下区块链技术应用到游戏的相关内容(文末更多往期译文推荐) 在以往游戏过程中,购买游戏内物品的概念已经存在了足够长的时间,游戏玩家经常使用这个功能。 但是,只要你有机会用真钱购买实际物品,骗子,欺诈和物品复制商的大门就会被打开。 但区块链技术提供了一个很好的方法来证明物品所有权,并提供了一个交易透明,记录和验证的强大环境。 上周,由游戏和虚拟货币行业资深人士Jared Psigoda领导的区块链游戏平台BitGuild,宣布与Tron建立新的合作
日常生活中,我们常常会想要「搜索照片」。每当寻找很久远的照片时,记忆模糊,检索照片时只能想起大致的时间,然后一张张查看。这样不仅效率低下,还经常会漏掉我们想找的照片。 近几年微信小程序发展迅速,如果有这么一款软件,我们只需要用文字简单描述,就能实现图片的快速检索,岂不是很棒! 本项目将以小程序为例,在 Serverless 架构上进行开发。该小程序在保留相册基础功能(新建相册、删除相册、上传图片、查看图片、删除图片)上,增加人工智能搜索 —— 即用户上传图片之后,基于 Image Caption 技术,自
作为【推荐系统】系列文章的第九篇,将以“序列化推荐算法”作为今天的主角,主要介绍相关的模型原理和发展方向。
本例通过943名用户对1664部电影的评分数据,构建协同过滤模型,进而推荐电影供用户观看。通过本例,可以了解协同过滤算法在电子商务智能推荐领域的应用方法,帮助用户更加便捷的获取想要的信息,进而提升用户体验、促进推荐转化。
本书涉及的源程序和数据都可以在以下网站中找到:http://guidetodatamining.com/ 这本书理论比较简单,书中错误较少,动手锻炼较多,如果每个代码都自己写出来,收获不少。总结:适合入门。 欢迎转载,转载请注明出处,如有问题欢迎指正。。 合集地址:https://www.zybuluo.com/hainingwyx/note/559139
发布于 2018-06-30 12:27 更新于 2018-08-12 08:05
# 开发工具下载 https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/download.html # 微信平台注册 https://mp.weixin.qq.com 小程序包含一个描述整体程序的 app 和多个描述各自页面的 page 一个小程序主体部分根目录由三个文件组成 app.js 小程序逻辑 app.json 小程序公共配置 app.wxss 小程序公共样式表 一个小程序页面由四个文件组成 js 页面逻辑 wxml 页面结构 js
上一篇文章中是在主页面中进行手动输入的,而如果我想要在这里面在加上语音搜索的入口自然也是也可以的,只不过页面的代码就很多了,因此痛定思痛我打算新写一个页面单独做这个语音输入,然后搜索物品分类,这样可能看得人也好理解的,因此本文中可能会先改动这个MainActivity,然后把手动输入搜索移到一个新的页面中。这样主页面就作为其他的方式的入口。
最近学完Python,写了几个爬虫练练手,网上的教程有很多,但是有的已经不能爬了,主要是网站经常改,可是爬虫还是有通用的思路的,即下载数据、解析数据、保存数据。下面一一来讲。
工作中,我们基本上都用过电子邮件的客户端,比如说 OutLook,Foxmail,从配置项可以知道,SMTP 协议用于发送邮件,POP3 和 IMAP 协议用于接收邮件。其实很多编程语言都有这类协议的实现,Python 自然也不例外,标准库 smtplib、poplib、imaplib 是对应协议的实现。
在 Web 开发中,有许多情况需要解析 URL,这篇主要学习如何使用 URL 对象实现这一点。
我们可以把物品依次排列,整个问题就分解为了n个阶段,每个阶段对应一个物品怎么选择。先对第一个物品进行处理,选择装进去或 者不装进去,然后再递归地处理剩下的物品。描述起来很费劲,我们直接看代码,反而会更加清晰一些。
上回提到,Power BI借助Python做关联分析,可以轻松地找出物品中的频繁项集,且该频繁项集内的物品数量不限于2个。实现方式既可以通过Power BI里添加Python可视化控件直接生成Python式图表,也可在PQ里借助Python处理数据。前者最大的好处体现在与切片器联动中,是即时计算新的频繁项集。不足在于Python图表的风格与Power BI不一致,而且由于直接输出Python图(没有输出数据源),不便于开展其他分析。后者,正好解决了这些不足。
随着计算机领域技术的高速发展,电子商务时代的普及,个性化的推荐系统深入生活应用的各个方面。个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术,在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。而协同过滤推荐是个性化推荐系统应用最为广泛的技术,协同过滤推荐主要分为基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐和基于模型的协同过滤推荐。
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https://github.com/zhenghaoz/gorse,包含了master,worker和server三个部分。
基于标签的推荐系统 用户用标签来描述自己对物品的看法,因此,标签成为了联系用户和物品的纽带。因此,标签数据是反应用户兴趣的重要数据源,而如何利用用户的标签数据来提高用户个性化推荐结果的质量,是推荐系统研究的重要问题。 在如何利用标签数据的问题上,豆瓣无疑是这方面的代表。豆瓣将标签系统融入到他们的整个产品线中。下面以豆瓣读书为例进行介绍。首先,在每本书的页面上,都提供了一个叫做“豆瓣成员常用标签”的应用,它给出了这本书上用户最常打的标签。同时,在用户希望给书做评价时,豆瓣也会让用户给图书打标签。最后,在最终的
vue-router.mjs:35 [Vue Router warn]: <router-view> can no longer be used directly inside <transition> or <keep-alive>.
学习爬虫已经有一段时间了,之前的爬虫都是一个python文件就实现的,没考虑性能,效率之类的。所以作为一个合格的spider,需要学习一下分布式爬虫。
实小楼同学平常的工作比较繁杂,经常需要处理各类文档,几天时间桌面上就累积了一堆不同类型和名称的文档,显得十分杂乱。实小楼想通过 Python 编写一个脚本,能够自动归类整理不同类型的文档。
贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有可能达到目标)的决策,从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪心算法不能保证最优解,但在解决问题的某些实例时是有效的,并且是很容易理解和实现的。
上节课我们简单介绍了推荐系统的总体框架思路,从本节课开始我们将对推荐系统中的核心算法进行详细讲解。在目前主流的推荐算法中,使用最多也是最经典的,当属协同过滤算法!
在构建检索增强生成(RAG)管道时,关键组件之一是检索器。我们有多种嵌入模型可供选择,包括 OpenAI、CohereAI 和开源的sentence transformers。此外,还有来自 CohereAI 和sentence transformers的几种重排器可供选择。
全球各行各业对 3D 世界和虚拟环境的需求呈指数级增长。 3D 工作流是工业数字化的核心,开发实时模拟以测试和验证自动驾驶汽车和机器人,运行数字孪生以优化工业制造,并为科学发现铺平新道路。
介绍 推荐系统并不总是需要用到复杂的机器学习技术.只要手头上有足够的数据,你就可以花很少的功夫开发一个推荐系统.一个最简单的推荐系统可以只是从用户感兴趣的表中查找所需要的推荐信息.当你已经有很多用户和其行为的数据时,使用协同过滤就是一个简单的推荐方案.例如,对于一个运用了协同过滤推荐算法的电子商务网站,你就可以知道哪些购买过睡袋的用户也购买了手电筒,灯笼和驱虫剂.而基于内容的推荐系统则进一步,它具有强大的预测功能,如基于用户的交互就能预测一个用户想要什么.本文将演示如何使用Redis基于用户的兴趣和协同过滤
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