大约有 2,700 项符合查询结果(耗时:0.0089秒) [XML]
推荐系统算法初探 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...于各大新闻、微博热榜等,根据PV、UV、日均PV或分享率等数据来按某种热度排序来推荐给用户。
这种算法的优点是简单,适用于刚注册的新用户。缺点也很明显,它无法针对用户提供个性化的推荐。基于这种算法也可做一些...
App Launcher 应用启动器扩展:用于启动其他应用程序的强大工具,支持独立...
...Intent包含启动应用程序所需的所有信息,也包含要交换的数据。
要在应用程序之间交换的数据可以作为所谓的 Extras 存储在 Intent 中。Extras 是键值对的列表。被启动的应用程序可以检索并评估这些值。
可以通过不同变体的 Launc...
App Inventor 2 列表代码块 · App Inventor 2 中文网
...st)
二维列表、多维列表
案例:解析天气预报结果JSON数据
案例:获取键值列表的键(列表)
案例:创建混合类型的列表(元组/Tuple)
目录:
创建空列表
创建列表
追加列表项
检查列表中是否包含对象
求列表...
乘着App的创业浪潮 行业短信也迎来了新生和爆发 - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C...
...业短信也迎来了新生和爆发国内短信总量正在加速下降,数据正在赤裸裸地证明着这一切。然而在短信面临寒冬的大趋势之下,短信验证码,正随着移动互联网以及O2O、P2P爆发的浪潮迎来了新生。随着移动互联网时代的不断向前...
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二) - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征,我们需要考虑什么呢?
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二) - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征,我们需要考虑什么呢?
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二) - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征,我们需要考虑什么呢?
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二) - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征,我们需要考虑什么呢?
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二) - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征,我们需要考虑什么呢?
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(二) - 大数据 & AI - 清泛...
...习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征,通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征,我们需要考虑什么呢?
4.1、特征表示的粒度
学习算法在一个什么粒度上的特征表示...
