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    系统的谈下STM32H7的SD卡驱动兼容性问题,现在兼容性很强,主流厂家16GB以上容量全部通过

    【知识点普及】 1、首先我们要明白一点,JD和淘宝上购买的SD卡,只要没有特别注明工业级,都是消费级SD,大家在工业级项目中使用这种SD卡,一定要认识到这点。 2、相比于消费级SD卡,工业级SD卡的可靠性要好很多,两个重要的参数是平均无故障时间(MTTF)和年平均故障率。3、购买SD卡,基本都是16GB容量起步,低于16GB容量基本没有了,所以推荐大家用正规SD卡测试,不要在之前的老卡上耽误时间了。 【购买SD卡】 为了测试这个问题,我特地从JD上购买了三星,闪迪,朗科,铠侠,金士顿,比亚兹等主流厂家的SD卡,容量从16GB到128GB。

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    协同推荐系统简介

    最近几年搜索引擎理念可谓渗入人心,对于互联网产品设计人员来说,张口必言搜索。同事基于搜索技术的各种产品也在Web2.0的浪潮下如雨后春笋,刷刷往 外冒。在这些林林总总的产品里面,几乎都能见到“ tag , 相关新闻, 相似产品 ” 类推荐链接的踪影。稍加留意这些产品的实现就可以发现,大多还是基于关键词的搜索机制实现的。很显然基于关键词技术的相关推荐是最直观的,似乎也是最有效 的一种实现方式,如同机枪中的AK-47,那他冲锋陷阵总是屡试不爽。 对于文字类产品的推荐,基于关键词的实现方式,目前还是主流;但在电子商务,智能阅读推荐,商务搜索方面单纯的关键字相关性实现机制还不那么让人满意,这也就有了协同推荐过滤系统。Collaborative filtering 。 所谓协同推荐,很显然弥补了单纯依赖关键词相关性的不足,把获取相关性数据的视角放大到数据从产生到消费的各个环节。 有2种最基础类型的协同推荐系统: 1 基于当前活跃用户 和 上一个用户的相似性 来进行分析(一般是计算用户购买或者感兴趣的商品来进行);侧重于用户 2 基于当前用户选择(或感兴趣)的商品 和 上一个用户感兴趣的商品的相似性来进行分析; 这也就是大家所熟知的user-based 和item-based协同推荐。 根据实现机制物理载体划分,以上两类协同推荐系统可以分为:内存型 和 模式型的协同推荐。一般内存型的都比较直观,适合于小型的数据集合,而模式型的一般都是利用 机器学习的方法,适用于大规模的数据分析,也可以称之为离线分析。模式型的是我比较关心的,因为做基于SEO的日志分析 ,比较适合。 我们在进行协同分析的时候,要考虑协同的意义。一般来说协同就是指多个用户或多个数据项的交叉作用。如果数据项较多的情况下,如何定义数据项的关系就是个重要问题了。 下面说一下协同系统的设计要素吧: 1 数据项 Item 2 项集合 ItemCollection 3 数据项的关系权重 DirectedEdge 4 数据项在数据集合中的存储方式 具体的算法实现过程,可以参考:Beyond Search 的推荐系统:关联规则(2)。我这里摘录如下:

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