【推荐系统】冷启动

Python爬虫教程：如何通过接口批量下载视频封面（FFmpeg技术实现） Python爬虫项目 python 爬虫开发语言数据库数据分析 scrapy selenium
引言随着在线视频平台的蓬勃发展，视频封面作为视频内容的预览图，一直以来都是观众对视频的第一印象。在爬取视频资源时，很多开发者和研究者往往只关注视频本身，而忽略了视频封面。实际上，视频封面不仅能提供重要的信息（例如视频标题、主题或情感等），而且它们也能作为数据集中的重要属性，用于视频分类、推荐系统等应用。在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用Python通过接口批量下载视频封面，利用FFmpeg等技术
Python爬虫实战：抓取电子图书平台图书信息与下载数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目 python 爬虫开发语言网络爬虫信息可视化
前言电子图书平台汇集了海量的图书资源和丰富的信息，抓取这些数据可用于研究图书销售趋势、阅读偏好分析，甚至为书籍推荐系统提供数据支持。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取电子图书平台的图书信息和下载数据。我们会涵盖从需求分析到代码实现的完整流程，探讨如何应对复杂的反爬机制，并使用最新的技术工具优化抓取过程。目录前言一、需求分析与目标1.1抓取目标1.2难点与挑战二、技术选型与工具2.1使用
从零开始搭建搜索推荐系统（五十四）多路召回之万剑归宗 hanyi_ 搜索推荐 java java 搜索系统
聊的不止技术。跟着小帅写代码，还原和技术大牛一对一真实对话，剖析真实项目筑成的一砖一瓦，了解最新最及时的资讯信息，还可以学到日常撩妹小技巧哦，让我们开始探索主人公小帅的职场生涯吧！（PS：本系列文章以幽默风趣风格为主，较真侠和杠精请绕道~）一、奶茶引发的血案（会议室里，行服小姐姐把笔记本往桌上一拍，屏幕上是密密麻麻的搜索日志）行服姐姐："小帅！你自己看看！用户搜'朝阳区低糖芝士草莓冰沙'，你家系统
机器学习模型-从线性回归到神经网络 Earth explosion 机器学习线性回归神经网络
在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中，我们将探索几种基础的机器学习模型，并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=
机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch 6v6-博客机器学习 tensorflow pytorch
机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。本文将从基础概念入手，介绍机器学习的核心知识，并带你快速上手两大主流框架：TensorFlow和PyTorch。机器学习基础什么是机器学习？机器学习是一种通过数据训练模型，使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
H800实战应用深度解析endofsentence 智能计算研究中心其他
内容概要H800作为新一代计算架构的核心组件，其设计理念聚焦于高性能计算与人工智能场景的深度融合。通过模块化异构计算架构，H800实现了计算密度与能效比的突破性提升。下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800的异构计算架构在模型并行处理方面
LWC-KD：图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏宇直不会放弃 GKD-Middle layer 人工智能 python chatgpt gpu算力深度学习机器学习神经网络
LWC-KD：图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏《GraphStructureAwareContrastiveKnowledgeDistillationforIncrementalLearninginRecommenderSystems》2021作者是YueningWang、YingxueZhang和MarkCoates论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/
基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档 qq_375279829 大数据架构 python 课程设计算法
摘要随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来，就业市场日益复杂多变，求职者与招聘方之间的信息不对称问题愈发突出。为解决这一难题，本文设计并实现了一个基于大数据架构的就业岗位推荐系统。该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。本文将从系统设计的背景与意义、技术基础、需求分
向量数据库简介 openwin_top python编程示例系列 python编程示例系列二数据库
向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同，向量数据库通常使用基于向量的数据模型，将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据，支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
开源向量数据库介绍说明 ❀͜͡傀儡师开源数据库
开源向量数据库Milvus特点：分布式、高性能，支持亿级向量检索。支持的数据类型：文本、图像、音频、视频等。使用场景：推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端：支持多种后端，如SQLite、MySQL、PostgreSQL。Qdrant特点：高可用性、易用性，支持实时更新和过滤。编程接口：支持REST和gRPC。使用场景：个性化推荐、自然语言搜索、商品搜索。Weaviate特点：基于GraphQ
计算机毕业设计JAVA人职匹配推荐系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw 诺诺网络 java mybatis 开发语言
计算机毕业设计JAVA人职匹配推荐系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw计算机毕业设计JAVA人职匹配推荐系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：ideaeclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术：JAVA运行环境：Win10、JDK1.8数据库：MySQL5
Python构建基于协同过滤的推荐系统：从理论到实践清水白石008 python Python题库 python 开发语言
构建基于协同过滤的推荐系统：从理论到实践推荐系统在现代应用中无处不在，从电商平台的商品推荐到流媒体服务的内容推荐，推荐系统极大地提升了用户体验。本文将详细介绍如何使用Python构建一个基于协同过滤算法的推荐系统，内容涵盖理论基础、数据处理、算法实现以及实际应用。一、推荐系统概述推荐系统主要分为三类：基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和混合推荐系统。本文重点介绍基于协同过滤的推荐系统。协同过滤（C
知识图谱与金融——基于知识图谱的风险监控与决策支持 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介知识图谱(KG)是一种用来表示大量互相关联数据的多维网络结构，它通过三元组（subject-predicate-object）的方式来表述实体之间的关系。它经常被用在文本分析、数据挖掘、推荐系统等领域。而随着金融行业对海量信息数据的需求越来越高，知识图谱技术也越来越受到重视。实际上，知识图谱已经成为构建和处理金融知识的重要工具之一。本文将探讨知识图谱在金融中的应
专业英语程序员爱德华英语专业英语
文章目录一、计算机1.计算机基础(1)计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习(1)论文(2)深度学习DL(3)计算机视觉CV(4)自然语言处理NLP(5)推荐系统(6)计算机图形学二、数学三、机械、材料四、医药五、英美计量单位一
跨领域算法安全优化与实践路径智能计算研究中心其他
内容概要在算法技术加速渗透金融、医疗、自动驾驶等关键领域的背景下，跨领域算法的安全性与可落地性成为核心挑战。本书从联邦学习的隐私保护架构切入，探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度，并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架，构建兼顾效率与安全的技术范式。值得注意的是，医疗影像分析中的对抗攻击防御机制与生成对抗网络驱动的推荐系统创新，揭示了算法动态演进中的风险控制逻辑。技术整合不应局限于单一场景优化，
Django 中的算法应用与实现岱宗夫up 教学 sqlite 数据库 python django opencv
Django中的算法应用与实现在Django开发中，算法的应用可以极大地扩展Web应用的功能和性能。从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。1\.协同过滤算法1.1算法简介协同过滤是一种常用的推荐系统算法，通过分析用户的行为数据（如评分、浏览历史等），为用户推荐他们可能感兴趣的内容。
大模型不确定性量化与提示词校准 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 ChatGPT java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
大模型不确定性量化与提示词校准关键词大模型不确定性量化提示词校准自然语言处理计算机视觉推荐系统摘要本文旨在探讨大模型不确定性量化与提示词校准这一前沿技术。首先，我们将介绍大模型不确定性的背景及其重要性，然后深入探讨不确定性量化的原理和方法，以及提示词校准在其中的作用。通过具体案例分析，我们将展示这些技术在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域的应用。最后，我们将讨论实现大模型不确定性量化与提示词
新闻推荐系统：Spring Boot框架详解 2402_85758936 spring boot 后端 java
2相关技术2.1MYSQL数据库MySQL是一个真正的多用户、多线程SQL数据库服务器。是基于SQL的客户/服务器模式的关系数据库管理系统，它的有点有有功能强大、使用简单、管理方便、安全可靠性高、运行速度快、多线程、跨平台性、完全网络化、稳定性等，非常适用于Web站点或者其他应用软件的数据库后端的开发工作。此外，用户可利用许多语言编写访问MySQL数据库的程序。作为开放源代码运动的产物之一，MyS
搜广推校招面经三十六 Y1nhl 搜广推面经机器学习人工智能算法 python 深度学习 pytorch 推荐算法
快手推荐算法一、有10亿个数据量如何快速做召回在推荐系统的召回阶段，面对海量数据（如10亿条记录），需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大，直接对所有数据进行计算是不现实的，因此需要设计高效的召回策略。1.1.核心挑战数据规模大:10亿级别的数据无法直接加载到内存中。实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的，导致相似性计算复杂度增加。多
图数据库Neo4j面试内容整理-图遍历和最短路径不务正业的猿面试 Neo4j 数据库 neo4j 网络面试职场和发展图数据库
图遍历和最短路径是图数据库中两个非常重要的概念，尤其是在图数据结构中，它们是解决许多问题（如社交网络分析、推荐系统、网络分析等）的核心算法。Neo4j提供了强大的图遍历和最短路径查询能力，帮助用户有效地从图中提取信息。1.图遍历（GraphTraversal）
《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》人工智能深度学习
在当今数字化时代，人工智能（AI）技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断，从自动驾驶到自然语言处理，AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后，高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊，没有优质的数据，再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks，作为一款强大的大数据开发治理平台，在
2025年具有百度特色的软件测试面试题噔噔噔噔@ 软件测试基础及工具分享程序人生软件测试面试题专栏测试工具经验分享自动化
百度业务场景如何测试一个高并发的搜索系统（如百度搜索）？如何测试一个在线地图服务（如百度地图）？如何测试一个大型推荐系统（如百度推荐）的性能？百度技术栈你对百度的PaddlePaddle框架有了解吗？如何测试基于PaddlePaddle的服务？如何测试百度云的API服务？你对百度的DevOps实践有什么了解？
《基于Django和ElasticSearch的学术论文搜索推荐系统的设计与实现》开题报告 Python数据分析与机器学习毕业论文/研究报告 elasticsearch 大数据搜索引擎课程设计 python django 开发语言
目录一、选题的背景和意义（一）选题背景（二）选题意义2.1.提升科研效率2.2促进学术创新2.3优化资源配置二、选题的国内外现状与总结（一）国内现状（二）国外现状（三）总结三、选题的主要内容和拟解决关键问题（一）主要内容1.数据库设计与实现2.搜索功能实现3.推荐功能实现4.用户管理与交互功能实现（二）拟解决关键问题1.数据质量与整合难题解决措施：2.搜索精准度与性能优化解决措施：四、选题的设计方
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基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析 AI智能涌现深度研究 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python在数据处理与分析中的优势1.2.1丰富的数据处理库1.2.2强大的数据分析和可视化能力1.2.3简洁高效的语法1.3本文的研究目的和意义1.3.1探索豆瓣电影评论数据的特点1.3.2实践
融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统[Java]—计算机毕业设计源码+LW文档 qq_375279829 高考 java spring boot javascript vue.js spring
摘要随着信息技术的飞速发展和教育数据的日益丰富，高考择校推荐系统已成为帮助学生和家长做出明智选择的重要工具。本文介绍了一种基于SpringBoot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统。该系统通过整合高校的多源画像数据，如地理位置、学科实力、师资力量、就业情况等，结合协同过滤算法，为学生提供个性化的高校推荐。本文详细阐述了系统的设计与实现过程，包括技术选型、需求分析、系统设计、功能
python 推荐算法库_[译] 详解个性化推荐五大最常用算法 weixin_39612733 python 推荐算法库
允中若朴编译自Stats&Bots量子位出品|公众号QbitAI推荐系统，是当今互联网背后的无名英雄。我们在某宝首页看见的商品，某条上读到的新闻，甚至在各种地方看见的广告，都有赖于它。昨天，一个名为Stats&Bots的博客详解了构建推荐系统的五种方法。量子位编译如下：现在，许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐，驱动收入增长。推荐算法有很多种，数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。
Python智能推荐系统与个性化电商 master_chenchengg python python 办公效率 python开发 IT
Python智能推荐系统与个性化电商探索宝藏：揭开推荐系统的神秘面纱数据炼金术：挖掘用户行为背后的黄金智能导购员：为每位顾客定制专属购物体验实时响应大师：打造即时反馈的动态推荐社交网络效应：借助朋友的力量扩大影响力反馈循环艺术家：持续改进与优化用户体验未来展望：迎接智能化零售的新时代探索宝藏：揭开推荐系统的神秘面纱在电子商务的世界里，推荐系统就像是一个藏宝图，它帮助商家找到那些隐藏在海量商品中的“
Python实现个性化推荐二 Ninina1992 python 人工智能开发工具
基于内容的推荐引擎是怎么工作的基于内容的推荐系统，正如你的朋友和同事预期的那样，会考虑商品的实际属性，比如商品描述，商品名，价格等等。如果你以前从没接触过推荐系统，然后现在有人拿枪指着你的头，强迫你在三十秒之内描述出来，你可能会描述这样一个基于内容的系统：呃，呃，我可能会给你看一大堆来自同一个厂家，并且拥有类似的说明的产品。你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品。这样做非常合理，因为这就是我们在
计算机毕业设计 ——jspssm510springboot 的人职匹配推荐系统程序媛9688 课程设计
作者：程序媛9688开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等。文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题（免费咨询指导选题），项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人计算机毕业设计——jspssm510springboot的人职匹配推荐系统人职匹配推荐系统技术说明本毕业设计项目“jsps
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 bozch .net .net mvc
在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。回想过去：在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作，再次进行迁移插入XXX字段的时候，就会提示如上错误。 &
Java 对象大小的计算 e200702084 java
Java对象的大小如何计算一个对象的大小呢？
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService"); Customer cust
JVM 不稳定参数 g21121 jvm
-XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。可以说“不稳定参数”
用户自动登录网站永夜-极光用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码 2.思路:将用户的信息保存为cookie 每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
centos7 安装后失去win7的引导记录程序员是怎么炼成的操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
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JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了無為子 AOP oracle mysql javaee G4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。访问G4Studio网站 http://www.g4it.org G4Studio_V3.2版本变更日志功能新增 (1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。 (2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
Oracle常用的单行函数应用技巧总结百合不是茶日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心) 一:字符函数: .UPPER(字符串) 将字符串转为大写 .LOWER (字符串) 将字符串转为小写 .INITCAP(字符串) 将首字母大写 .LENGTH (字符串) 字符串的长度 .REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
Mockito异常测试实例 bijian1013 java 单元测试 mockito
Mockito异常测试实例： package com.bijian.study; import static org.mockito.Mockito.mock; import static org.mockito.Mockito.when; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import org.mockito.
GA与量子恒道统计 Bill_chen JavaScript 浏览器百度 Google 防火墙
前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA）和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
【Linux命令三】Top命令 bit1129 linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果： top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99 Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
spring四种依赖注入方式白糖_ spring
平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
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angular.injector 描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春... 大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的.... &nbs
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If i select like this: SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1); This by default will select users in this order 1,3,4,8, I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
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ehcache.xml简介 ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能，首先是注解中可以参数化，比如 import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.util.Arrays; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.junit.runn
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