基于hadoop+大数据分析的的校园图书推荐系统统，系统采用多层MVC软件架构，采用Java springboot框架集成hadoop、hbase实现大批量图书情况下的可视化分析与计算。计算不同图书之间的相似程度，以及通过协同过滤及图书特征提取的方式，实现在用户与图书，用户与用户之间，发现关联性，从而实现校园图书的精准推荐功能等。
本人211非科班，大学学的物理，大三开始自学JAVA，并成功拿到了几个中大厂的offer。在这里分享一下自己整理的Java学习路线，供初学者参考。
接下来的一段时间，帅地会总结各种技术栈的学习路线，例如 Java 开发，C++ 开发，python 开发，前端开发等等，假如你没有明确的目标，或许可以按照我说的学习路线来学习一波，我写的每一份学习路线，不会很全面，因为我认为，东西列的太多，反而不利于新手的学习，所以我列举的，都是比较必要的知识，当你把这些知识学了的时候，我相信你不需要别人的学习路线，也能知道自己接下来需要学啥了。
大家好，这篇文章主要是讲解下如何自学 Java，这个问题有很多粉丝私信问过，今天又有直系学妹问我如何学习 Java？
接下来的一段时间，帅地会总结各种技术栈的学习路线，假如你没有明确的目标，或许可以按照我说的学习路线来学习一波。
文章目录 一、网文写手的入门书籍推荐 二、网文写手的进阶书籍推荐 三、提高文学素养的写作课 一、网文写手的入门书籍推荐 ---- 网文写手的入门书籍推荐 : 网文成才21天 : 网文小白入门书籍 , 该书对网文进行了简单的介绍 , 可以作为入门书籍 ; 小说的骨架 : 针对如何写小说大纲的书 , 如果想要投稿上架必须要写出一个好的小说大纲 ; 如何描写情感 : 情绪描写教学 , 可以水字数 , 增加中文描写词汇量 , 避免出现脑海中想要描写但是码字时写不出来的情况 ; 韩剧如何讲故事 : 通过拆解韩剧 ,
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》，神书，不解释 1.2《实用多元统计分析》，从线性代数的角度详细讲解算法，例子简单，国外课程教材 1.3《统计学习方法》，李航著，统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶！数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学：从数据到结论》 1.6《数据挖掘：概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
原文 | 【CVPR2022 Oral】Manhattan-SDF：从多视角图像做三维场景重建
前段时间，在技术交流群，分享过自己平时会看的一些书籍，以及前几天直播的时候，又叫我分享一些关于音视频的书籍，还有朋友问音视频驱动这块的；这个音视频驱动这块说实话，我真不了解，所以我无法给大家推荐。下面我会说一些我内心一些真实的感受！
引言 在文章《微信读书冷启动书籍推荐初探：一个借助微信用户画像的方法 》1，我们发现用户的阅读偏好与用户属性（性别、年龄、n 线城市、公众号阅读偏好）相关。基于这个发现，我们利用用户属性，给冷启动的
本来想分两篇文章写的，结果很久没写文章了，不知道怎么写了，哎，每天加班，真心没时间，希望大家理解，还好今天是东西写完了，才抽个时间写这篇文文章。
引言 微信读书 App 中的书籍推荐系统，逐渐开始在运营活动中（每周热榜、新手卡片）使用，尝试从技术侧帮助运营侧提高转活动的化率。 对微信读书的活跃用户，我们根据其读书时长、点评书等用户行为，做书籍推荐。对微信读书新增用户，由于缺少用户行为数据，无法使用这种方法做推荐，此类问题常被称为推荐系统冷启动问题。 然而，我们发现微信用户画像，比如基础属性（年龄、城市、性别等）和公众号阅读兴趣等，与微信读书用户的阅读兴趣相关。借助微信用户画像进行书籍推荐，准确率较随机推荐提升约 1 倍。 分析建模 如何评估微信用
大家周末好，又有一段时间没有分享技术文章了，暂时先存着（不是txp懒哈！）；今天写文章之前，给大家送点福利，这个福利要朋友们自己争取，什么福利呢？其实这段空闲时间我也参与了一个音视频写作活动，这个音视频写作活动是有稿费的(首先说明的是，你的文章更加注重实战方面，每一千字有500稿费，还是不错的，既能分享干货给他人，同时自己的辛勤付出，也能得到回报，也会激励你创作出更好的文章！)
当时，作为懵懂的小白，大一学习了c和c++,还有数据结构，后来才自学的java。有了c++的基础，其实学java确实感觉挺容易上手。如果没有c或者c++的基础，建议开始需要先把java的基础打好，基础是指什么？基础的语法，能用！至于源码，不建议在刚刚开始学就看源码，绝对劝退！！！
学习率通常记作 ，表示在哪一步权重得到了更新。这个可以是固定的，也可以是自适应变化的。目前最流行的方法是 Adam，这是一种自适应学习率的方法。
很多人对自我的学习路线没有清楚的定位，鉴于此，我就来写一篇适合普通大众的学习路线，就从大一入学那一刻开始入门说起，虽然不一定适合你，但或许能给没有明确目标的人带来一些学习的方向，那么这篇文章，我就觉得值了。
本文设计了一个离线实验，用 CTR 预估方法做书籍个性化推荐，发现效果（准确率、召回率）较现网方法（Word2vec）提升接近一倍。
就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
最近有些网友问我如何自学 Java 后端，还有些是想从别的方向想转过来，但都不太了解 Java 后端究竟需要学什么，究竟要从哪里学起，哪些是主流的 Java 后端技术等等，导致想学，但又很迷茫，不知从何下手。我就以过来人的经历，写在这篇博客里，不一定都对，但都是我根据自己的经历总结出来的，供你们的参考。
数据结构和算法之美 讲的是数据结构的内容 这本书的特点是结合了 当前真实的实用案例 浏览器前进后退 定位ip地址 拼写检查 等实际的产品功能如何借助 数据结构实现 适合有一定 简单的编程语言基础的同学去阅读。
说实话，对于学习路线这种文章我一般是不写的，大家看我的文章也知道，我是很少写建议别人怎么样怎么样的文章，更多的是，写自己的真实经历，然后供大家去参考，这样子，我内心也比较踏实，也不怕误导他人。
从大一的时候，我开始自学游戏开发所需要的知识，因为确实只有那么一两种专业和游戏有关，或者是从事游戏开发最重要的一门课：《计算机图形学》，一般只有研究生才会开设，因此对于本科生来说，游戏开发相当一部分知识需要自学。但是话说回来，上了大学之后，我们最应该培养的一项能力就是自学能力，因为等到进入社会参加工作之后，一般只能靠自己自学知识，因此越早具备自学能力，就容易越走在别人的前面。
才发现语言的选择也就那一回事，我猜不少人刚入门的人依然被这个问题困扰着，所以决定认真分享一波我的经历。
Hi，各位老朋友、新朋友，好久不见，按照之前的规划，本次专题是书籍推荐，主要包含3类：
项目地址：https://github.com/WillKoehrsen/wikipedia-data-science/blob/master/notebooks/Book%20Recommendation%20System.ipynb
【导读】推荐系统在电子商务网站中广泛被使用，如何向用户推荐最适合其品味的产品是研究的重点。本文在Book Crossing数据集的基础上进行图书推荐系统的研究，详细讲解了构建推荐系统的步骤：加载数据集
让我们看一下另一种格式约定：标题。网站，杂志文章和公告上经常使用标题，以引起对某个部分的注意。顾名思义，它们的作用类似于上述部分的标题或副标题。
多视图学习也称为多视角学习（Multi-view Learning），其研究主旨在于如何通过对视图间相互关系的建模与发掘，建立视图间的正则化约束或概率依赖关系，最终增强学习系统的性能。
推荐系统在电子商务网站中广泛被使用，如何向用户推荐最适合其品味的产品是研究的重点。本文在Book Crossing数据集的基础上进行图书推荐系统的研究，详细讲解了构建推荐系统的步骤：加载数据集（图书、用户、评分表）、检查各个数据集等，并实现了基于流行度的简单推荐系统和基于协同过滤的推荐系统（基于用户和基于item）。通读本文，相信你一定能理解简单推荐系统的构建过程。
目前工业界广泛落地使用的移动机器人，除了应用场景在餐厅、酒店、超市等小范围室内送餐机器人和消毒机器人外，另外一个“大赛道”应用场景就是在工厂、制造装配车间、电站或车站的物流搬运机器人和巡检机器人了。
原文：ICLR 2023 Spotlight | EVA3D：从二维图像集合中学习三维人体生成
到目前为止，我觉得不管是在公众号后台、知乎还是微信上面我被问的做多的就是：“大佬，有没有 Java 学习路线和方法”（大佬属现代流行的客气称呼，本人非大佬哈）。大概 5 个多月之前，我在公众号发过一篇类似的文章：【原创】Java 学习路线以及方法推荐。今天突然想到能把一些读者问我的一些常见问题汇总起来，于是利用下班后的时间，我先把这篇文章重新完善了一遍。另外，我把 Java 学习的一些常见问题整理在了 JavaGuide 上，并且单独为它开了一个 tab，以后我会整理一些常见的 Java 学习方向的问题放在这里避免重复回答一些常见的问题。
很多时候，判断一个人对Java是否精通，是以这个人对JVM的理解程度来断定。虽然这样显得很武断，但是真的不得不说会JVM真的可以为所欲为。也有人问，怎么学习JVM，JVM那么难，学了有什么用。其实JVM就分为几个部分，内存结构、垃圾回收、class结构、类加载、加载器、执行引擎、内存模型、内存屏障等。刚开始如果硬学真的没有什么用，但是你得在心里有个大概的知识框架，明白JVM到底有哪些东西，当有一天在工作中遇到一些问题的时候，这些知识真的可以帮到很大的忙。
原文：原创视觉定位框架、简单易用——XRLocalization帮你快速搭建大规模场景XR应用
前言： 大家好，今天给大家推荐一些音视频相关书籍! 一：音视频编解码 《深入理解视频编解码技术:基于H.264标准及参考模型》 《新一代视频压缩编码标准-H.264_AVC(第二版)》 《基于H.264的视频编/解码与控制技术》 《FFmpeg从入门到精通》 《WebRTC权威指南》 《现代电视原理》《数字电视广播原理与应用》 《FFmpeg从入门到精通 FFMPEG视音频编解码基础书籍 》《ffmpeg基础库编程开发》 《音视频开发进阶指南：基于Android与iOS平台的实践》 《视频编解码技术原理
从事嵌入式研发行业十年，认为学习就是要不断的吸纳知识，在研发过程中，经常会遇到一些问题，这种发现问题并解决问题的过程就是进步。
看到一篇文章中提到“最近几年国内的初级Android程序员已经很多了，但是中高级的Android技术人才仍然稀缺“，这的确不假，从我在百度所进行的一些面试来看，找一个适合的高级Android工程师的确不容易，一般需要进行大量的面试才能挑选出一个比较满意的。为什么中高级Android程序员不多呢？这是一个问题，我不好回答，但是我想写一篇文章来描述下Android的学习路线，期望可以帮助更多的Android程序员提升自己。由于我也是从一个菜鸟过来的，所以我会结合我的个人经历以及我对Android学习过程的认识来写这篇文章，这会让这篇文章更加真实，而并非纸上谈兵。
简单认为，出现次数多的书籍推荐阅读。也可以对感兴趣的书籍要阅读前，看看知识付费中解读、听书的内容感兴趣再深入阅读。
简单来说，货物编程就是我们不明就理地使用各种框架/优秀实践（比如设计模式）/软件架构，最后把项目搞得像个四不像。
昨天分享了一篇介绍Docker可视化管理工具的文章，然后在公众号后台收到了挺多同学的私信问：学习Docker有好的资料值得推荐的吗？想要学习Docker但是无从下手。其实之前我有断断续续的分享过Docker入门到实践的相关教程，可能比较零散。今天就把我自己学习Docker从入门到实践的相关教程和学习资料一起总结一遍，希望可以帮助到有需要的同学。
接下来会陆续介绍各自编程语言和各个领域的学习建议，本文先讲C语言。 1、C语言适合当第一门编程语言学习 、C语言语法相对简单，但又比较完整和严谨，包含该有的各种元素。学完C语言语法，要学习其它编程语言就很容易了。 、C语言接近底层，可以了解内存和计算机的基本原理。 、许多基础课程比如算法与数据结构教材都是以C语言为例子的，特别是中国版的书籍。 如果你是大一刚开始学习编程，建议选择C语言做入门。 2、C语言学习的步骤 学习语法和基础算法 ---> 了解C语言应用领域 ---> 确定是否从事C语言相关
2 . 产品定位 从产品的slogan，让阅读不再孤独，表明产品从社交链切入阅读这一块，和市面其他阅读产品定位不一样，形成产品差异化竞争。
前天有位叫王勋的小伙伴在微信公众号后台在入门指导版块留言问下大学生入门从何做起？联盟在入门指导这个版块专门回答下 感谢王勋同学的问题，这个问题也是我们大学生普遍存在的问题。知识不难，难在入门。 大学是最有时间学习编程的时段，只要好好安排自己的时间，学习点东西，毕业后找工作会耗不费力。 小编最近收到一个同学的问题：大学生入门学编程应该从何做起？我相信这个问题是很多大学生的疑惑。 学习编程无非就是几点： 1.定方向 方向有两种：行业和语言 行业就是俗话说的360行，编程里面也分很多行业，例如：安全行业，金融行业
拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式，它可以保留数据历史变化的过程，这里分享一下拉链表具体的开发过程。
参加了几次笔试，发现有很多c++方面的问题被卡了。从现在开始进攻c++。之后会陆续更新c++学习笔记。
学习了一段时间的 OpenGL ES，并在公司的项目中得到了运用，也算是有了一些积累，现在分享一些当初学习的资源，大家一起来学习，共同交流进步。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 从2018年底到2019年初，阅读的商业模式正在发生翻天覆地的变化。从付费阅读到免费阅读的战场争夺中，各大免费APP如雨后春笋般涌现，正冲击着付费的城墙。 网文江湖，风云再起。PUPU读书存在产品框架不合理，优质的内容无法得到有效曝光和外显，加之视觉风格陈旧，品牌设计缺失等一系列体验问题。 对设计师而言，我们面临着更多挑战，不能只停留在优化用户体验本身，需要更多地从商业本质出发，以实现商业目标来优化产品功能和用户体验。201
基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。
本文是 AAAI 2023 Oral 入选论文 Tracking and Reconstructing Hand Object Interactions from Point Cloud Sequences in the Wild 的解读。本论文由北京大学王鹤研究团队与北京通用人工智能研究院、弗吉尼亚理工大学、斯坦福大学、清华大学、哥伦比亚大学合作，针对追踪并重建一段输入点云序列中的手和物体这一任务进行了研究。
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