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导读：本文是“数据拾光者”专栏的第六十九篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。

导读：本文是“数据拾光者”专栏的第六十八篇文章，这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇主要介绍有监督、无监督、半监督、弱监督、蒸馏等五花八门的训练范式。

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目录一、摘要1.1项目介绍1.2项目录屏二、功能模块2.1数据中心模块2.2兴趣标签模块2.3活动档案模块2.4活动报名模块2.5活动留言模块三、系统设计3.1用例设计3.2业务流程设计3.3数据流程设计3.4E-R图设计四、系统展示五、核心代码5.1查询兴趣标签5.2查询活动推荐5.3新增活动报名5.4新增活动收藏5.5新增活动留言六、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于JAVA+Vue+Spri

本文将详细介绍机器学习的主要任务，包括分类、回归、聚类和推荐系统等，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。

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文末获取源码开发语言：Java框架：SSMJDK版本：JDK1.8数据库：mysql5.7开发软件：eclipse/myeclipse/ideaMaven包：Maven3.5.4小程序框架：uniapp小程序开发软件：HBuilderX小程序运行软件：微信开发者目录目录前言系统展示代码实现登录功能实现代码注册功能实现代码密码重置功能实现代码修改信息功能实现代码删除信息功能实现代码保存信息功能实现代

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本文介绍的论文是《GateNet:Gating-EnhancedDeepNetworkforClick-ThroughRatePrediction》下载地址为：https://arxiv.org/pdf/2007.03519.pdf1、背景深度学习在CTR预估中已经有了广泛的应用。在深度学习模型中，大都包括embeddinglayer和MLPhiddenlayers。同时，门机制（gatingme

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目录一、摘要1.1项目介绍1.2项目录屏二、功能模块2.1数据中心模块2.2兴趣标签模块2.3活动档案模块2.4活动报名模块2.5活动留言模块三、系统设计3.1用例设计3.2业务流程设计3.3数据流程设计3.4E-R图设计四、系统展示五、核心代码5.1查询兴趣标签5.2查询活动推荐5.3新增活动报名5.4新增活动收藏5.5新增活动留言六、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于JAVA+Vue+Spri

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