1.算法网站:6个非常适合学习编程/算法的网站,选一个你喜欢的吧本文推荐了6个适合学习和练习编程算法的网站,包括HackerRank、TopCoder、Geekforgeeks、LeetCode、Daily Coding Problem和Exercism.io,涵盖了从基础到高级的算法题,适合不同水平的开发者提升技能,部分网站还提供在线编程环境和代码性能评估。 摘要由CSDN通过智能技术生成 https://blog.csdn.net/qq_42366672/article/details/123920105

2.资源帖丨字节跳动技术Leader们推荐的学习资源“春季招聘和金三银四要开始了,我想提升技术,更上一层楼,除了投简历刷题,还有什么可以努力的方向啊?”如果你是技术领域的新人,或者已经毕业多年、正在考虑转向新的技术方向,上面这个问题可能正在困扰着你。为了回答这个问题,技术范儿找到了多媒体、推荐算法、计算机https://maimai.cn/article/detail?fid=1589935106&efid=ROE93ZNmM8sYE6S4rjpy5w

3.打造工业级推荐系统(一):推荐算法工程师的成长之道jackjt本文是作者计划的一系列文章中的一篇。后面的文章将涉及到推荐系统的基本介绍、冷启动、商业价值、工程实现、评估等方方面面。这系列文章是作者多年推荐系统学习、实践经验的总结,希望能够帮助到即将入行推荐系统开发的读者或者推荐系统开发人员,让大家少走弯路。 https://www.cnblogs.com/jack-jt-z/p/10773106.html

4.什么是智能推荐?智能推荐的原理是什么?随着技术的发展,深度学习应用的场景越来越广泛,业界也出现很多将深度学习应用于推荐系统的尝试。基于用户行为的深度学习模型最先应用于中小规模计算广告系统中,大规模的计算广告系统因巨大的吞吐量和低延迟的需要,基于成本考虑,多采用简单的回归算法来实现。 https://www.niaogebiji.com/article-106383-1.html

5.综述170篇“自监督学习”推荐算法,港大发布SSL4Rec:代码资料库全面对比学习作为一种突出的自监督学习方法,其主要目标是最大化从数据中增强的不同视图之间的一致性。在推荐系统的对比学习中,目标是最小化以下损失函数: E?°ω?表示对比视图创建操作,不同的基于对比学习的推荐算法有不用的创建过程。每个视图的构造由数据增强过程ω?(可能涉及在增强图中的节点/边)以及嵌入https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_27310146

6.推荐系统推荐系统中的排序学习51CTO博客【推荐系统】推荐系统中的排序学习 “本文首先介绍排序学习的三种主要类别,然后详细介绍推荐领域最常用的两种高层排序学习算法框架:BPR和LambdaMART。因为排序学习的算法和实践大都来源于信息检索,一些理论也必须从信息检索的领域说起,所以本文也会涉及一些的信息检索、搜索方面的理论知识,但重点依然会放在推荐领域排序学习https://blog.51cto.com/u_15671528/5604965

7.机器学习算法在推荐系统中的应用:从数据预处理到模型部署实战指南在当今信息爆炸的时代,推荐系统扮演了越来越重要的角色,它可以帮助用户发现和获取个性化的信息、产品或服务。而推荐系统中的机器学习算法则是其核心引擎,能够通过对用户和物品的行为数据进行分析和学习,从而实现精准的个性化推荐。本文将介绍机器学习算法在推荐系统中的应用,从数据预处理到模型部署的实战指南,帮助读者了解https://www.jianshu.com/p/322e9cf4751d

8.新闻学概论(0818)的大纲算法推荐指依托互联网技术与大数据技术,对用户的阅读偏好进行跟踪,经过计算分析后得出用户画像,并据此进行新闻生产与分发。算法推荐造就了算法新闻的流量王国。时至今日,算法已经成为国内资讯类APP 的“标配”,今日头条、一点资讯、天天快报等,无不以算法作为其核心配置。 https://canvas.shufe.edu.cn/courses/14345/assignments/syllabus

9.百度算法岗武功秘籍(中)4 数据结构与算法分析相关知识点 5 编程高频问题:Python&C/C++方面 6 操作系统高频问题:数据库&线程等 7 技术&产品&开放性问题 3 百度面经涉及项目知识点 3.1 深度学习-CNN卷积神经网络方面 3.1.1 目标检测方面 3.1.1.1 讲解原理 ● 说一下Faster R-CNN,要详细画出图,说一下ROI polling与RPN? https://www.flyai.com/article/948

10.基于深度学习的推荐算法——推荐系统模型搭建基础及DeepCrossing基于深度学习的推荐算法——推荐系统模型搭建基础及DeepCrossing原理 本章节从推荐系统模型搭建基础和DeepCr ssing原理讲解及实操两展开。 ?、推荐系统模型搭建基础 1. Keras搭建模型 keras搭建模型主要有两种模式,?种是Sequential API,另外?种是Functi nal API。前者主要是通过层的有序堆叠形成?个模型https://max.book118.com/html/2022/0413/6010025010004134.shtm

11.联邦推荐系统——个性化推荐与隐私安全的兼顾者3、迁移联邦推荐算法 迁移联邦推荐主要解决参与方在相同用户和商品都不多的情况,如何协作分享经验构建推荐系统的问题。 迁移联邦系统的代表应用场景: 如上图,A 地区的书籍推荐系统希望帮助 B 地区的影视推荐系统优化影视推荐效果。在这种情况下,两个参与方所提供的服务有所不同。但是,在迁移联邦推荐系统之下,可以将相https://xie.infoq.cn/article/6bebbf1a280406b9f143a703e

12.零基础入门推荐系统新闻推荐学习赛天池大赛通过对本方案的完整学习,可以帮助掌握推荐系统相关竞赛的基本技能。同时平台也将提供专属的视频直播学习通道,敬请关注平台通告。 新人赛的目的主要是为了更好地带动处于初学者阶段的新同学们一起玩起来,因此,我们鼓励所有选手,基于赛题发表notebook分享,内容包含但不限于对赛题的理解、数据分析及可视化、算法模型的分析https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531842/introduction

13.推荐几个算法可视化网站,从此轻松学算法!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。 Data Structure Visualizations 这是https://m.nowcoder.com/feed/main/detail/6ecdab56f00b44bfacf3cb854929059e