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最新评论
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gaarahe:
引用到的几个包 能上传下吗? net.* 谢谢了
java操作摄像头截图 -
wx_hello:
用到的包,楼主上传一下呢!
java操作摄像头截图 -
九月光:
这么好技术,
Android中结合OrmLite for android组件对SQLite的CRUD(增删改查)操作实例 -
追逐779:
有谁知到怎样在android的intent的putExtras ...
Android中如何使用Intent在Activity之间传递对象[使用Serializable或者Parcelable] -
cl1_1_1:
请问是不是先得在res下的drawable文件夹加入背景图片呢 ...
Android设置桌面背景图片的方法
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22万总阅读 查看TA的文章> 评论 分享 微信分享 新浪微博 QQ空间 复制链接 Scan me! 扫码打开 手机搜狐网 无需下载APP 精彩内容随时看 什么是移动安全 2023-10-31 09:57 发布于:北京市 移动安全是指保护...
为增强Android 多媒体系统的功能,在Android 智能手机上添加WMA 音频播放功能,使Android 平台支持WMA 格式,播放WMA 格式文件。基于Android 多媒体系统的STagefright 框架,通过创建WMA 的文件解析单元和解码单元。
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后台管理系统是基于element ui框架开发的,实现了一个web网上书城系统 实现了后端商品管理界面设计功能。element ui 的优点在于可以方便的开发出功能丰富而且美观的后台管理界面,不需要写很多的CSS代码就可以实现布局,因为框架的开发就在于对代码的封装,而使用框架开发就只需要调用就好。
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协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
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