题记：推荐引擎根据的分类根据数据源，分为基于人口统计学的（用户年龄或性别相同判定为相似用户）、基于内容的（物品具有相同关键词和Tag，没有考虑人为因素），以及基于协同过滤的推荐（发现物品，内容或用户的相关性推荐...（机器学习，所谓机器学习，即让计算机像人脑一样持续学习，是人工智能领域内的一个子领域）。...推荐算法： 潜在因子（Latent Factor）算法。 应用领域：“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素： 评分矩阵的UV分解的理解。...算法思想： 每个用户（user）都有自己的偏好，比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素（latent factor），如果一首歌（item）带有这些元素，那么就将这首歌推荐给该用户...因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B，对李四推荐得分最高的C，王五推荐B。 如果用矩阵表示即为： ?
在此背景下，8月10日下午，深演智能在北京召开媒体发布会，正式对外发布了深演智能的首款智能推荐平台产品。 发布会上，首席技术官欧阳辰先生对推荐平台的诞生及技术优势进行了介绍。...“深演智能推荐平台是由福尔摩斯AI（HOLMES AI）赋能的智能推荐平台。经过产品团队两年的技术和实践打磨。”...首席技术官欧阳辰先生 随后，欧阳辰先生也正式发布了深演智能这款推荐平台。...深演智能推荐平台产品内置的丰富能力，能实现自由操作和组合，支持热榜、业务规则、AI算法等多种来源，经过模型智能筛选，推荐更适合用户的个性化内容。 瓶颈二是策略上的低效。...零售事业群副总裁赵琛先生 深演智能一方面帮助其构建混合产品推荐引擎，实现个性化产品推荐；一方面利用福尔摩斯平台的智能推荐功能找到最优模型解决方案，大幅提升了订单转化率。
：模糊、倾斜文本识别率骤降复杂排版（表格/公式）处理困难上下文纠错能力缺失语义理解几乎为零二、LLM的赋能效应大语言模型的三大核心能力恰好弥补OCR短板：上下文推理：通过语义关联修正识别错误结构理解：智能解析表格...计算资源需求较高手写体识别仍有提升空间多模态联合训练成本高但发展趋势已清晰可见：端到端多模态架构替代传统流水线小样本学习降低领域适配成本边缘计算部署实现实时处理结语：重新定义可能性当CV与NLP的边界逐渐消融，我们正在见证文本处理技术的范式转移...从古籍数字化到工业文档处理，从医疗报告分析到教育自动化，这种技术融合正在打开通向智能认知的新纪元。
02 先聊人工智能 说推荐系统之前先掰掰人工智能，这个词估计大家能能听得懂，毕竟是风口上的名词，想没听过也难。那么问题来了，你觉得推荐系统与人工智能有什么关系？...或许大半的人会认为没有半毛钱的关系，这让我想到了前几天周末在知乎上怼的一个问题，问题的核心就是：“现在大数据都很low了，大家都是去搞人智能了”。...这典型就是对于人工智能定义认知的问题，个人认为人工智能就是一个偏业务的定义，多维度多学科交叉的概念，压根儿就不好以技术维度去对比去评判。其核心的三要素就是：算法、计算能力以及数据。...所以，追究其本质，其实也是算法模型+计算过程+基础数据的流程，并且最终达到了机器自动化、智能化的效果，从广义的角度来说，或许复杂一些的推荐系统或许也能纳入人工智能的范畴了（真心怕那种一说到人工智能=神经网络的选手...比如，你好奇什么是人工智能，那么你就会用诸如谷歌、或者国产大百度去搜索，然后获取到相关网页，去点击查看，最终完成你了解人工智能这个信息获取的目的。
1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 s = pd.Series(['A', 'b', '...
↑点击上方“PPV课大数据”免费订阅 作者：杨朝峰 智能制造的实质是通过全链条、全生产线、全周期的数据化而获得更智能、更高效的产品和服务提供能力。...这是因为，云计算、大数据、人工智能、机器学习等技术的发展将驱动人类智能迈向更高境界，推动着人类各种生产工具的智能化和现代化，其带来产业变革和就业结构的影响将超越过去300年工业化的历史。...智能制造涵盖以智能工厂为载体的智能生产、以智能互联为特征的智能服务。...智能生产是指以智能制造系统为核心，以智能工厂为载体，通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络，实现生产过程的实时管理和优化。...这三方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递，由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产，生产出高品质的个性化产品。可以说，大数据是智能制造的基础。
作者：Ivan Medvedev, Haotian Wu, Taylor Gordon 编译：ronghuaiyang 导读 给大家介绍一下Instagram的Explore智能推荐系统的一些概要。...总的来说，这些解决方案代表了一个基于 3 部分排名漏斗的高效人工智能系统，该系统提取 650 亿个特征，每秒做出 9000 万个模型预测。...例如，一种算法可能有效地识别长期兴趣，而另一种算法可能在根据最近的内容识别推荐方面表现得更好。...工程师可以像 python 那样编写推荐算法，并在 c++中快速高效地执行。...我们想要确保我们推荐的内容既安全又适合探索的全球社区的许多年龄。使用各种信号，我们在为每个人建立合适的目录之前，过滤掉我们认为不适合推荐的内容。
【前言】 在平时的测试过程中，经常会遇到各种文本处理的问题，于是把遇到的常用的文本处理命令和方法进行了总结和整理。...---- 【常用文本处理命令】 awk 1. awk脚本结构awk ' BEGIN{statements } statements2 END{ statements } '2....处理文本 在测试中，遇到了类似下面的文本处理情形： ? 在多行类似这样的结构文本中，需要把文字提取出来，然后计算所有文本的time总和，于是便想到了用前面的文本处理过程。...以上就是一些文本处理命令的简单介绍，在平时的工作中遇到文本处理的问题，会比较方便快捷的解决。
cat 命令可以用来显示文本文件的内容（类似于 DOS 下的 type 命令），也可以把几个文件内容附加到另一个文件中，即连接合并文件。
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" charset="ut...
awk专门处理表格文本，它将输入的文本的每一行会当作一个record，智能地将整行内容赋给变量$0，第一列赋给$1，第二列赋给$2，以此类推。
嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标 TLDR: 本文详细介绍了端侧推荐系统的最新进展情况，具体包括端侧推理与部署、端侧训练与更新以及端侧推荐系统的安全与隐私等部分。...通常，大多数现有的推荐系统都部署在云服务器上，这种范式的推荐模型可以以集中存储的方式进行训练和托管。云推荐系统（CloudRSs）的典型工作机制如图1(a)所示。...，如手机、平板电脑、智能家居等。...端侧推理与部署 端侧推荐范式的部署和推理旨在在资源受限的设备上部署一个轻量级的推荐模型，如图1(b)所示。这使得推荐模型可以快速地在设备上进行模型推理，以此缓解资源消耗和响应延迟等问题。...下文总结了联邦推荐系统、分布式推荐系统以及端侧微调技术的详细训练示意图以及代表性的方法。
grep （pic1，2）图片图片抓取单词 grep -w$ less -SN Data/example.gtf | grep 'gene'$ less -SN...
最近在使用 BASH 进行处理 文本文件的时候，对于文本处理真的是力不从心，今天进行搜集一下linux 中文本处理相关的命令，这样你在进行书写shell 脚本的时候，就能写出更好的方案。
封面来源 SegmentFault 技术周刊 Vol.19 – Linux 文本处理三利器 概述 Linux 下使用 Shell 处理文本时最常用的工具有： find、grep、xargs、sort、uniq
sed适合用于对大文件进行正则替换输出 其处理是实时显示（从文件读取一行匹配一行，结果输出） 不会修改原文件（添加g标记为全部替换，不添加为每行替换首个匹配项）
文本处理，在Python中有很多方法，最常见的有正则表达式，标准库的字符串处理方法。当然除了常用的方法外，还可以使用NLTK自然语言工具包处理字符串、使用机器学习机器技术等。
人工智能及相关图书书单，共6本： 《人工智能简史》 《走近2050：注意力、互联网与人工智能》【有电子版】 《科学的极致：漫谈人工智能》【有电子版】 《机器人科技：技术变革与未来图景》 《...本书既适合普通读者详细了解人工智能的来龙去脉，作为人工智能的启迪之书；也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史，并提供深入学习的资料。...机器学习好书推荐： https://mp.weixin.qq.com/s/9UMj3e3703EuKSsYo5JAxA 2....2014年第九届文津图书奖 百万级销量科普畅销书作家詹姆斯·格雷克七年磨一剑 雷 军（小米董事长，金山软件董事长） 吴 军（《浪潮之巅》、《数学之美》作者） 刘 钢（中国社会科学院哲学所研究员） 【推荐作序...中国工程院院士） 汤涛（中国香港浸会大学数学系主任，北京大学客座教授） 王桥（东南大学信息科学与工程学院教授） 姬十三（果壳网CEO，科学松鼠会创始人） 吴建平（清华大学教授） 张小龙（微信之父） 【联合推荐
数据挖掘的基本任务：利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法。...利用数据分析手段，对菜品实现智能推荐、促销结果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销滞销菜品分析和销量趋势预测。...数据变换 ④ 构建模型：模式发现、构建模型、验证模型 ⑤ 模型评价：设定评价标准、多模型对比、模型优化 ⑥ 模型发布：模型部署、模型重构 1.定义挖掘目标 实现动态菜品智能推荐...5.挖掘建模 样本抽取完成并经预处理后，接下来要考虑的问题是：本次建模属于数据挖掘应用中的 哪类问题（分类、聚类、关联规则、时序模式或是智能推荐），选用哪种算法进行模型构建？...针对餐饮行业的数据挖掘应用，挖掘建模主要包括： 基于关联规则算法的动态菜品智能推荐 基于聚类算法的餐饮客户价值分析 基于分类与预测算法的菜品销量预测 基于整体优化的新店选址
（二）智能推荐的应用 一项技术能否广泛应用往往与需求有很强的联系。...电子商务 电子商务已经成为智能推荐的最为普及的领域之一，在国内外的各大电子商务网站上智能推荐系统都得到了不错的成效。...智能推荐系统能帮助用户找到自己喜爱的物品，同时也能帮助厂商和网站推广产品。智能推荐的应用范围涵盖多个领域，包括电子商务、视频网站、音乐、社交网络等。...接着介绍了智能推荐几种常见的智能推荐算法，包括关联规则和协同过滤等，其中关联规则可以挖掘出物品间的关联关系，依据关联关系的强弱为用户推荐，常见的关联规则算法有Apriori和FP-Growth。...常见的协同过滤推荐技术主要分为两大类，基于用户的协同过滤推荐和基于物品的协同过滤推荐。基于用户的智能推荐侧重于给用户推荐相似用户喜好的物品，而基于物品的智能推荐更侧重于用户本身的历史浏览记录。
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