1、問題與挑戰 推薦系統中的用户(User)、物品(Item)及上下文(Context)特徵具有高度異構性,其物理含義和量綱差異顯著。為將這些特徵有效引入深度神經網絡(DNN),須通過Embedding技術將其映射為統一的低維稠密向量表示,從而解決特徵間的語義鴻溝並提升模型泛化能力。為提升推薦系統的整體推薦效果,滿足用户個性化推薦的需求,加速互聯網電商企業快速變現。
在企業知識管理領域,傳統工具的技術短板早已成為數字化轉型的攔路虎:關鍵詞檢索的 “信息噪聲冗餘”、知識沉澱的 “被動低效困境”、跨系統集成的 “接口壁壘難題”,這些痛點本質上都是架構設計與技術選型的底層缺陷。而一款以 AI 大模型為核心驅動的開源知識庫系統,憑藉直擊核心的技術架構與工程化實現,將知識管理的效率與靈活性提升至新維度。本文將從底層技術架構、核心模塊實現、企業級適配能力
基於遺傳算法的經濟負荷分配是電力系統中優化發電資源分配的經典問題。 問題概述 經濟負荷分配的目標是在滿足電力需求和各發電機約束條件下,最小化總髮電成本,同時實現負荷在各發電機間的優化分配。 數學模型 1. 目標函數 總髮電成本最小化: Minimize F_total = Σ F_i(P_i) (i=1,2,...,N)
這裏所説的宏是指通過一系列鍵盤組合鍵和可以插入自定義內容。下面介紹怎麼編寫一個自己的宏: 1、在Visual Studio 2010中按Alt+F11打開宏IDE: 2、打開後選擇添加模塊: 3、在彈出的窗口中輸入名稱後確定添加: 4、出現如下頁面即可進行編輯: 5、在Public
實驗六 test1 源代碼: 1 #pragma once 2 #include iomanip 3 #include iostream 4 #include string 5 6 struct Contestant { 7 long id; // 學號 8 std::string name
摘要:本研究面向工業與日常場景中條形碼快速讀取的需求,設計並實現了一套基於 MATLAB 的多制式條形碼圖像識別 GUI 系統。系統集成圖像採集與離線加載兩種輸入方式,利用灰度化、直方圖增強、中值濾波、自適應閾值二值化及小波去噪等預處理手段提升條碼區域對比度與抗噪能力。 作者:Bob 項目概述 針對實際應用中條形碼易受傾斜、旋轉、光照不
在現代互聯網架構中,消息隊列(Message Queue, MQ)是解耦服務、實現異步處理和流量削峯的重要手段。結合多語言微服務,Python、Java、C++ 和 Go 服務可以通過 MQ 實現高性能通信和任務調度。本文將分享消息隊列在多語言微服務中的應用實踐。 一、消息隊列優勢 服務解耦:發送方與接收方獨立運行,提高系統靈活性。
1. Sharding-Sphere Sharding-JDBC 最早是噹噹網內部使用的一款分庫分表框架,到2017年的時候才開始對外開源,這幾年在大量社區貢獻者的不斷迭代下,功能也逐漸完善,現已更名為 ShardingSphere ,2020年4⽉16⽇正式成為 Apache 軟件基⾦會的頂級項⽬。 隨着版本的不斷更迭 ShardingSp
一、系統參數配置 %% 物理層參數設置 cfg = wlanNonHTConfig; % 使用802.11a標準配置 cfg.ChannelBandwidth = 'CBW20'; % 20MHz帶寬 cfg.NumTransmitAntennas = 1; % 單天線 cfg.NumSpaceTimeStreams = 1;
使用格子玻爾茲曼方法LBM模擬三維多孔介質流動D3Q19。 matlab 在計算流體力學領域,格子玻爾茲曼方法(Lattice Boltzmann Method, LBM)以其獨特的優勢被廣泛應用於複雜流動現象的模擬,尤其是三維多孔介質流動。今天咱們就來聊聊如何用Matlab通過LBM實現對三維多孔介質流動D3Q19的模擬。 格子玻爾
基於霍夫曼圖像圖像壓縮重建 霍夫曼編碼,又稱為哈夫曼編碼、赫夫曼編碼,是一種用於無損數據壓縮的熵編碼(權編碼)算法。 基於小波變換的 RGB 圖像壓縮matlab代碼 最近在折騰圖像壓縮的時候,發現霍夫曼編碼和小波變換這對組合挺有意思。直接拿MATLAB試了試手,結果意外地好玩——雖然壓縮率不算頂尖,但整個流程特別適合用來理解原理。今天就跟大夥兒嘮
📚 單例模式概述 什麼是單例模式? 單例模式是一種創建型設計模式,確保一個類只有一個實例,並提供一個全局訪問點。 適用場景 數據庫連接池 配置管理器 日誌記錄器 緩存系統 線程池 🏗️ 基礎單例模式實現 1. 非併發安全的基礎實現 package s
目錄 簡介 1.文件 2.操作文件 1.打開文件 (1.)打開模式 (2.)open函數的複合寫法 2.讀取文件 (1.)read()方法: (2.)readline()方法: (3.)readlines()方法: (4.)for循環遍歷 3.寫入文件 (1.)write()方
一、 序言:為什麼 Coze 是 Prompt 優化的練兵場? 這兩天深度體驗了字節跳動旗下的 Coze(釦子)平台。作為一個零代碼/低代碼的 AI 構建工具,它最迷人的地方不在於它集成了多少插件,而在於它提供了一個極其透明的“反饋迴路”。 在 Coze 上創建智能體,本質上是在做一場**“精確溝通”**的實驗。如果你給出的提示詞(Prompt)模糊不清,即便有最強大的 L
Action 封裝一個沒有參數或 1 ~ 16 個參數且不返回值的方法。Func 封裝一個沒有參數或 1 ~ 16 個參數且有指定類型的返回值的方法。 public delegate void Action ( ); public delegate void Action ( T1 ~ T16 ); public delegate TResult Func out TResult ( ) wh
一、先搞懂:消息堆積的核心原因 消息堆積本質是「生產速度 消費速度」,常見誘因: 消費端:消費線程數不足、業務邏輯耗時久、消費端故障 / 重啓、消費異常重試頻繁; 生產端:突發流量(如秒殺)導致消息量暴增; 集羣端:Broker 性能瓶頸(磁盤 IO / 網絡帶寬不足)、隊列數配置不合理、消息堆積閾值未監控。 二、應急處理:快
RocketMQ 是阿里開源的分佈式消息中間件,基於 Java 開發,遵循 Apache 2.0 協議,主打高吞吐、低延遲、高可用,適配海量消息場景(如電商秒殺、交易對賬、日誌同步),也是阿里雲消息隊列 MQ 的開源版,廣泛應用於電商、金融、物流等企業級系統,兼容 Kafka/RabbitMQ 部分特性,同時適配微服務架構。 核心特性 高性能支持百萬
commonmark-java 是一個用於解析和渲染 Markdown 文本的 Java 庫;本文主要介紹其基本使用,文中所使用到的軟件版本:Java 17.0.5、commonmark-java 0.25.1。 1、簡介 commonmark-java 可以用來解析抽象語法樹(AST),訪問和操作其節點,以及生成HTML 或Markdown。它最初是 commonmark.js 的移植版,但後來
在數據採集、賬號運營等高頻網絡操作中,短效動態IP憑藉“高頻切換、臨時可用”的特性成為剛需工具。但多數人對其定義及分類認知模糊,本文將從基礎定義入手,拆解短效動態IP的核心類型,結合場景説明適配邏輯,幫你精準匹配使用需求。 一、什麼是短效動態IP? 短效動態IP是指有效時長較短、到期自動更換的動態IP地址,核心特徵可概括為三點:一是時效性短,單IP存活期通常3-60分
技術演進全景圖 檢索增強生成技術自2020年提出以來,經歷了明確的範式演進。以下時間軸概括了各核心範式出現的時間點與演進關係: timeline title RAG技術演進時間軸 2020 : 樸素RAG奠基 : 檢索-生成基礎架構 2022 : 語義增強RAG興起 : 向量檢索與多跳查詢 2023 : 多模態與圖RAG發展
基於深度學習的河道垃圾檢測系統設計(YOLOv8) 一、研究背景:AI 如何參與河道環境治理? 隨着城市化進程加快,河道、湖泊、水庫等水體中的塑料垃圾問題日益嚴峻。其中,塑料瓶因體積明顯、數量龐大、難以自然降解,已成為水環境污染治理中的重點對象。 傳統河道垃圾監測方式主要存在以下痛點: ❌ 人工巡查成本高、效率低 ❌ 監測結果主觀性強,難以量化 ❌ 無法實現實時、連續監控 ❌ 難以形成
從人工目檢到 AI 質檢-YOLOv8 驅動的 PCB 缺陷檢測系統【完整源碼】 一、項目背景與研究意義 在電子製造領域,PCB(Printed Circuit Board,印製電路板)缺陷檢測是保障產品質量的核心環節之一。傳統的人工目檢或規則算法存在以下問題: ❌ 效率低:人工檢測難以滿足大規模流水線需求 ❌ 一致性差:不同檢測人員經驗差異明顯 ❌ 規則泛化能力弱:傳統圖像算法難以應對
一、概要 (提示:在強監管與高風險並存的金融行業,數據分類分級正在從合規要求演進為數據治理與業務創新的基礎能力。) 隨着金融行業全面邁入數字化深水區,數據已成為支撐交易處理、風險防控與客户服務的核心生產要素。但與數據價值同步放大的,是客户信息泄露、賬户濫用、數據越權等風險隱患。金融數據一旦失控,不僅影響單一機構,更可能引發系統性風險。在此背景下,數據分類分級不再是簡單的“貼標籤”工作,
下面這 10 個 Python 庫,我不止“知道”,而且它們在做 span style="color:red"CDN平台/span、span style="color:red"控制枱/span、span style="color:red"自動化運維/span、span style="color:red"高併發接口/span 時,基本屬於“上了就回不去”的生產力工具🙂 10個非常有用的 Pyth