为什么要先介绍标签体系？ 一个推荐系统效果好与坏最基本的保障、最基础的是什么？如果让我来回答，一定是标签体系。...主题词 这里以之家的标签体系举例，要给买车用户推荐评测导购（一级）的文章，用户画像中车的品牌（二级）偏好太粗，而实体标签如奔驰GLC又太细，填补这中间的粒度空白，满足用户购车意图的画像，就加入“代步优选...”的主题词，这样不仅保持了推荐的多样性，又不至于过分精准而导致的极度收敛。...实践中可应用到以下几块： 智能营销 Feed流推荐 个性化消息push 标签体系的设计 1.业务梳理 以业务需求为导向，可以按下面的思路来梳理标签体系： 有哪些产品线？产品线有哪些来源渠道？...每个业务下哪些业务数据和用户行为？ 结果类似如下： ? 2.标签分类 按业务需求梳理了业务数据后，可以继续按照业务产出对象的属性来进行分类，主要目的： 方便管理标签，便于维护和扩展。
autocomplete="off"/> 获取startDateText值为*有效时间 另外之前先的*font标签不推荐使用就换成...p标签就可以了
这些系统根据预先定义的规则，如将某类商品推荐给特定用户群体，或基于简单的匹配算法，将带有相同标签的物品推荐给用户。这种方法简单有效，适合于规模较小的数据集和用户群体。...标签是对物品的简洁描述，能够反映物品的属性和用户的偏好。通过分析用户对标签的偏好，可以实现更精确的推荐。基于标签的推荐系统因此得以发展，并广泛应用于内容推荐、广告推送等领域。...为此，混合推荐系统逐渐兴起，将协同过滤、基于内容的推荐、基于标签的推荐等多种方法结合起来，以提高推荐的准确性和用户满意度。...混合推荐策略 结合协同过滤、基于内容的推荐策略，增强推荐系统的多样性和鲁棒性。个性化推荐 通过用户分群和个性化模型进一步提升推荐的效果和用户满意度。...基于标签的推荐系统是推荐系统领域中一种简单而有效的实现方式，特别适用于标签信息丰富且用户兴趣明确的场景。通过合理的标签预处理和匹配度计算，可以为用户提供精准的个性化推荐。
typeAliases标签与package标签 （都是在SqlMapConfig配置） Mybatis 支持的默认别名，我们也可以采用自定义别名方式来开发。...type="com.bruce.domain.User"/> 这时候就可以写成这样（不区分大小写 如果有很多呢，这样改起来很麻烦，介绍批量操作的方法 使用package标签批量别名定义...不再区分大小写 --> 二、package标签配置映射文件时也可以用...映射配置文件指的是每个dao独立的配置文件 package标签是用于指定...-- package标签是用于指定dao接口所在的包，当指定了之后就不需要在写mapper以及resource或者class了 --> <
如图 验证 str_atBeginDate 同时把 str_atTermDate 也作一次验证： 注意 红框中 " value “ 不能少，我之前想的是不用这个 value , 就没有写，结果一直无效
HTML4.01位标签定义了一下6个属性 1、async：可选属性。表示应该立即下载脚本且不影响页面中的其他操作。只对外部脚本文件有效。 2、charset：可选。指定代码字符集。...脚本延迟到文档完全被解析和显示之后再执行。只对外部脚本文件有效。...标签可以包含在能够出现在中的任何元素，标签除外。 标签中的元素在下列情况会显示出来 1、浏览器不支持脚本 2、脚本被禁用
， 28 1月 2021 作者 847954981@qq.com 前端学习, 我的编程之路 Html—内联标签和块状标签及简单标签整理 在html中有两种标签 像行内短语/图片.../加粗等被称为内联标签，此标签不会为自己的内容占据新的一行，即此标签的内容会承接在上一个标签之后（同一行）。...不可以设置宽高，但可以设置内边距和外边距，但外边距不能设置上下外边距。 像段落/标题/节等标签被称为块状标签，此标签会为自己的内容占据新的一行（即换行）。可以设置宽高。...如果需要图片能够在新的一行显示，可以用包裹标签来实现 内联标签 行内短语 图片 (<img scr=”图片地址”) 加粗 链接 (<a href...标签简单整理
#HTML标签 刚开始学HTML发现有很多标签是只有一个的，比如这种。 然而也有很多是由两对尖括号组成的，下面就来总结一下吧！...##单标签： ---- #双标签： <
\^/');//要替换的标签 $content=$data['Monthlys']['content'];//替换的内容 $replace=array('a','b','c');//这里替换的内容数量要跟替换的标签一致
四、多媒体视频标签 1.video 视频标签 目前支持三种格式 image.png 2.语法格式 5.多媒体标签总结 音频标签与视频标签使用基本一致 多媒体标签在不同浏览器下情况不同，存在兼容性问题...谷歌浏览器把音频和视频标签的自动播放都禁止了 谷歌浏览器中视频添加 muted 标签可以自己播放 注意：重点记住使用方法以及自动播放即可，其他属性可以在使用时查找对应的手册 五、新增 input...标签 image.png 六、新增表单属性 image.png 好了，以上就是HTML的入门与进阶的所有内容，谢谢观看，如果有兴趣学习前端内容的，可以点个赞+关注，博客里面的其余文章有兴趣的同学也可以去看看
使用 标签可以替换 和 标签的功能，从而创建类似于列表的结构。...下面是一个简单的示例，演示如何使用 标签替换 和 标签：下面是我整理的接种解决方案，可以一起看看。...1、问题背景在Django的表单中，使用MultipleChoiceField小部件时，默认会使用ul和li标签来渲染复选框。但是，有时候我们希望使用div标签来渲染复选框，以便更好地控制样式。...2、解决方案方法1：使用Django模板标签我们可以使用Django的模板标签来替换ul和li标签。...方法1和方法2相对简单，但是方法3更灵活，我们可以根据自己的需要来调整样式。在这个示例中，我们使用了 标签来创建一个类似列表的结构。
body和head标签 在一个html页面中 和 标签是必须有的，且只有一个 中的内容在页面中不显示。...--head标签--> 都是写在这里
这里我们重点只讲解个性化推荐和相似视频推荐两种推荐产品的架构和实现，主题推荐跟个性化推荐非常相似，我们会简单说明一下。...，最终倒排索引和用户画像供推荐程序(算子5)使用，为用户生成推荐。...图11：短期用户画像(Persona)和用户历史行为(action) HBase数据结构 (5) 基于用户画像和标签节目倒排索引为用户做推荐 有了基于标签的用户画像及标签->节目倒排索引，就可以为用户实时生成推荐结果了...四、个性化推荐的召回与排序策略 在整体架构这一节，我们讲解了怎么基于用户画像和节目标签倒排索引为用户做个性化推荐，重点聚焦在怎么根据用户兴趣偏好来为用户生成满足用户兴趣的推荐。...下图是短视频推荐召回和排序的流程，首先通过多种召回策略来为用户生成推荐，通过排序策略来将这些内容糅合在一起推荐给用户。下面我们分别对召回策略和排序策略做简单讲解。 ?
超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和...MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码 来源：...验证账号验证码是否正确 验证用户是否存在（不存在出初始化用户信息） 完成验证生成token 将token返回给客户端 用户信息设计 验证流程图解 登录验证流程涉及到了两个接口，两个缓存。...1.获取验证码接口，给手机号发送验证码并设置验证码缓存，设置过期时间;2.登录接口，提交手机号及验证码，读取缓存进行匹配验证，成功则生成token返回给客户端，客户端登录成功，登录后请求头携带token...关于token过期时间 通常我们token的过期时间是根据客户端的类型来定义的，app的过期时间会更长一些（通常一个星期），web端过期时间以小时为单位，如果控制过期时间可以将web登录和app登录拆分为两个接口
今天我给大家推荐一个多层多标签文本分类工具包--NeuralClassifier。它是腾讯开源的文本分类项目，是可以快速实现分层多标签分类任务的神经模型。...NeuralClassifier 当前提供了多种文本编码器，例如：FastText，TextCNN，TextRNN，RCNN，VDCNN，DPCNN，DRNN，AttentiveConvNet 和 Transformer...另外，关键词和主题特征也可以加入输入特征。 然后是嵌入层，可以使用不同的 Embedding 方式，包括预训练、位置、随机编码等。 接着是编码层，这层可以用不同的算法来实现。...seller", "pasture", "feed", "crop", "seeds", "seedlings"], "doc_keyword": [], "doc_topic": []} 可以看到，多层多标签的任务会将每条数据都给到这条数据的标签以及标签的父级标签...模型验证和预测 python eval.py conf/train.json python predict.py conf/train.json data/predict.json 最后我们展示下本项目的效果表现如何
基于标签的推荐系统 用户用标签来描述自己对物品的看法，因此，标签成为了联系用户和物品的纽带。...同时，在用户希望给书做评价时，豆瓣也会让用户给图书打标签。最后，在最终的个性化推荐结果里，豆瓣利用标签将用户的推荐结果做了聚类，显示了不同标签下用户的推荐结果，从而增加了推荐的多样性和可解释性。...同时，标签系统里经常出现词形不同、词义相同的标签，比如recommender system和recommendation engine就是两个同义词。 标签清理的另一个重要意义在于用标签作为推荐解释。...因此，在这一节中，我们主要讨论如何利用图模型来做基于标签数据的个性化推荐。 首先，我们需要将用户的标签行为表示到一个图上。我们知道，图是由顶点、边和边上的权重组成的。...单击每一个标签云中的标签，都可以在标签云下方得到和这个标签相关的图书推荐，比如图13就是机器学习相关的图书推荐。 豆瓣这样组织推荐结果页面有很多好处。首先这样提高了推荐结果的多样性。
-- img标签 1、图片引用 2、img有如下属性 1、width设置宽度 2、height设置高度 3、alt图片加载失败时显示内容 4、title图片title显示...-- a标签 1、标签定义超链接，用于从一张页面链接到另一张页面。 1、当前页面跳转 2、新建页面跳转 2、元素最重要的属性是 href 属性，它指示链接的目标。
问题 (python，使用lxml Xpath) 需要提取HTML中一个div里所有内容(包括标签) Row value 1 如何把table标签提取出来...= etree.HTML(html) content = selector.xpath('//div/table')[0] print(content) # tostring方法即可返回原始html标签
本文核心内容包括三部分: (1) 过拟合问题介绍；(2) Hard label和soft label对比；(3) 标签正则的主要方法，如标签平滑、标签蒸馏、自纠正等。...相比于标签平滑是一种更加可靠的方式。 3.3 自纠正 自纠正 (ReLoop)是SIGIR‘22推荐系统领域的一篇论文，思路比较简单，直接基于[13]，以标签蒸馏的角度进行介绍。...推荐系统可以简单看作是每天增量训练的二分类模型，考虑标签蒸馏，模型训练过程通常只获取teacher模型的logits作为soft label，配合hard label进行联合训练，对teacher模型可能的错误并未进行有效的处理...以正样本（y=1）为例，公式如下， 从而损失函数可以构建为下式，即约束正负样本的预测值在前后两次训练中的关系 除了上述损失函数还需要正常的推荐模型训练，此处采用交叉熵损失， 因此总损失为 本文方法和知识蒸馏存在相似之处...具体来说，标签正则主要有标签平滑、标签蒸馏、自纠正等方法，这些方法被AI领域的一篇或多篇顶会提出，并做进一步的拓展，网络上针对单个内容也有较多优秀的总结和分享。
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