算法网站推荐|在线学习_爱学大百科共计10篇文章
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1.腾讯实验室推荐一些优秀的算法学习网站机器学习算法与Python实战 重磅干货,第一时间送达 作者: 腾讯安全联合实验室 链接: https://www.zhihu.com/question/20368410/answer/726247443 算法是程序的灵魂。 以下从在线题库、在线提交程序源代码等维度推荐一些优秀的网站,希望能对大家有所帮助。一、在线题库算法学习,本质上是学习一门语言。 学习语言的要领https://dy.163.com/v2/article/detail/ELF75C9Q0519EA27.html
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5.推荐几个算法可视化网站!腾讯云开发者社区面试网站:topjavaer.cn 大家好,我是大彬~ 很多初学者在学习数据结构与算法的时候,都会觉得很难,很大一部分是因为数据结构与算法本身比较抽象,不好理解。对于这一点,可以通过一些可视化动画来帮助理解。 下面大彬推荐几个学习数据结构和算法的可视化工具。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2198024
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7.七个有创意的数据结构与算法可视化网站,推荐给老师学生和开发学习数据结构与算法,如果没有可视化,许多过程或者结构只能自己脑补,这无疑是枯燥、低效的。 今天特别推荐一些有创意的数据结构与算法交互式可视化平台。特别适合学生、教师以及算法开发工程师。 1.algorithm-visualizer 网站:https://algorithm-visualizer.org/ https://www.51cto.com/article/774723.html
8.深入剖析美团网站推荐算法的研发思路建站经验网站运营这篇文章主要介绍了美团网站推荐算法的研发思路,美团作为电子商务型网站,其推荐系统的实现至关重要,美团在用户行为分析上的措施十分具有借鉴意义,需要的朋友可以参考下 GPT4.0+Midjourney绘画+国内大模型 会员永久免费使用! 【如果你想靠AI翻身,你先需要一个靠谱的工具!】 https://www.jb51.net/yunying/446752.html
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12.智能推荐,到底“困”住了谁?沉迷短视频APP的时间越来越长,逛电商网站逛到停不下来,刚在某一平台上搜过的内容转眼又出现在另一平台上……关于智能推荐算法带来的情绪焦虑和不安全感,越来越多的人正在感受压力。 12月7日,中共中央印发《法治社会建设实施纲要(2020—2025年)》,其中明确提出要制定完善对算法推荐、深度伪造等新技术应用的规范管理https://nimi.cuc.edu.cn/2021/0720/c3279a184749/page.htm
13.国外刷题网站LeetcodeHackerRank值得推荐国外有许多优秀的算法刷题网站,如Leetcode、HackerRank等,这些网站拥有大量高质量算法题库,涵盖各种难度,可以有效提高编程和算法能力。本文将重点推荐Leetcode和HackerRank两个国外刷题网站。Leetcode上有英文和中文两个版本,题目分类覆盖面广,题解和讨论质量高;HackerRank题型丰富,实用性强,有编程训练和技能认证等功能。https://www.66offer.com/158738.html
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16.基于协同过滤算法的电影推荐系统的设计与实现.docx本课题研究期望去除这些网站的缺点,尽可能的收集这些网站的有点,为用户提供优质的服务。第二章介绍了协同过滤的三个种类以及不同类型的协同过滤算法的特点;第三章介绍了电影推荐系统的需求分析,功能性分析上对各个模块想要达到效果做了明确的定位,非功能需求分析上,对系统期望达到的并发性、拓展性和精确性做了定向https://max.book118.com/html/2022/0610/6104050043004155.shtm
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18.什么是智能推荐?智能推荐的原理是什么?我们讲求的推荐系统的实时推荐也是依赖于用户的行为数据能够毫秒级的上报至推荐系统,这个时间一般控制在50ms以下。而我们有了用户的行为数据之后,则可以得出人与人之间的关系特征。 (二)推荐算法 我们知道推荐结果是经由推荐系统所需数据计算处理后的结果,而计算处理的过程则用到了推荐算法。如果我们把推荐系统所需的https://www.niaogebiji.com/article-106383-1.html
19.全网首发,4万字Instagram从0到1流量变现实操手册Ins依靠机器学习,基于用户的历史行为,为每个人都创建一个独特的信息流、推荐机制。 比如你同时使用两个设备一致的账号、采取了同样的操作流程,关注、点赞了同样相同的人,系统也会根据账号的综合情况生成不同的推荐算法,推荐不同内容。 系统会将你帖子的参与度,与你在相同时间和日期分享的其他帖子进行比较。 https://www.360doc.cn/article/74163855_1125552299.html
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23.基于知识图谱的推荐算法研究综述通过知识图谱,项目和用户以不同的潜在关系关联起来,在有助于提高推荐的准确性的同时,也为推荐结果提供了更多的可解释性[12]。目前,学术界与工业界的研究人员构建了各种结构化的知识图谱,例如DBpedia[13]、YAGO[14]和Google’s KG[15]等。这使推荐算法连接知识图谱中的实体和关系变得更加便利。https://www.fx361.com/page/2023/0113/16791653.shtml