算法

物以类聚人以群分,通过GensimLda文本聚类算法构建人工智能个性化推荐系统(Python3.10)

    众所周知,个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容,使得用户更感兴趣,从而提升用户体验,提高用户粘度,之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统,但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性,本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。    推荐算法:协同过滤/Lda聚类    我们知道,协同过滤算法是一种基于用户的历史行为来推荐物品的算法。协同过滤算法利用用户之间的相似性来推荐物品......

物以类聚人以群分,通过GensimLda文本聚类算法构建人工智能个性化推荐系统(Python3.10)

周而复始,往复循环,递归、尾递归算法与无限极层级结构的探究和使用(Golang1.18)

    所有人都听过这样一个歌谣:从前有座山,山里有座庙,庙里有个和尚在讲故事:从前有座山。。。。,虽然这个歌谣并没有一个递归边界条件跳出循环,但无疑地,这是递归算法最朴素的落地实现,本次我们使用Golang1.18回溯递归与迭代算法的落地场景应用。    递归思想与实现    递归思想并非是鲜为人知的高级概念,只不过是一种相对普遍的逆向思维方式,这一点我们在:人理解迭代,神则体会递归,从电影艺术到Python代码实现神的逆向思维模式中......

周而复始,往复循环,递归、尾递归算法与无限极层级结构的探究和使用(Golang1.18)

众妙之门玄之又玄,游戏系统中的伪随机(Pseudo-Randomization)和真随机(True-Randomization)算法实现Python3

    有人说,如果一个人相信运气,那么他一定参透了人生。想象一下,如果你在某款moba游戏中,在装备平平,队友天坑的情况下,却刀刀暴击,在一小波gank中轻松拿下五杀,也许你会感叹自己的神操作和好运气,但其实,还有另外一种神秘的力量在支配着这一切,那就是:随机算法。    伪随机(Pseudo-Randomization)    其实,竞技游戏通常是拒绝随机性干预的,因为它干扰了玩家实际操作水平的考量。但是,应对突发情况也应该是玩家应......

众妙之门玄之又玄,游戏系统中的伪随机(Pseudo-Randomization)和真随机(True-Randomization)算法实现Python3

Python算法之动态规划(Dynamic Programming)解析:二维矩阵中的醉汉(魔改版leetcode出界的路径数)

    现在很多互联网企业学聪明了,知道应聘者有目的性的刷Leetcode原题,用来应付算法题面试,所以开始对这些题进行“魔改”,比如北京某电商平台的这道题:    有一个正方形的岛,使用二维方形矩阵表示,岛上有一个醉汉,每一步可以往上下左右四个方向之一移动一格,如果超出矩阵范围他就死了,假设每一步的方向都是随机的(因为他是醉的),请计算n步以后他还活着的概率。例如:输入矩阵大小2*2,起点(0,0),随机走出一步 n = 1输出0.5 也就是有一半的几......

Python算法之动态规划(Dynamic Programming)解析:二维矩阵中的醉汉(魔改版leetcode出界的路径数)

当我们谈论算法我们在谈论什么:由疫情核酸检测想到的分治算法(Divide-and-Conquer)

    北京的疫情一波未平一波又起,由此看来,战“疫”将是一场旷日持久的战争,绝不能掉以轻心、轻易言胜。病毒随时都会死灰复燃,以生命为代价换来的经验教训值得我们每一个人久久深思。笔者所在的小区也开始组织居民批量进行核酸检测,本以为会是一幅摩肩接踵,水泄不通的场景,却出人意料的井然有序、有层有次,效率非常高。原来检疫部门采取了一种特别的策略:每五个人用一组试剂盒,进行快筛,分分钟搞定了几百人的社区检测。    这里解释一下病毒核酸检测的原理,检测人员提取小区......

当我们谈论算法我们在谈论什么:由疫情核酸检测想到的分治算法(Divide-and-Conquer)

说起分布式自增ID只知道UUID?SnowFlake(雪花)算法了解一下(Python3.0实现)

    但凡说起分布式系统,我们肯定会对一些海量级的业务进行分拆,比如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表完全无法支撑,就会对其进行分库分表。但是一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,当我们使用mysql的自增长主键(auto_increment)时,充分感受到了它的好处:整个系统ID唯一,ID是数字类型,而且是趋势递增的,ID简短,查询效率快,在分布式系统中显然由于单点问题无法使用mysql自增长了,此时需要别的解决方案来支撑分布式业务。&nb......

说起分布式自增ID只知道UUID?SnowFlake(雪花)算法了解一下(Python3.0实现)

使用Python3.7配合协同过滤算法(base on user,基于人)构建一套简单的精准推荐系统(个性化推荐)

    时至2020年,个性化推荐可谓风生水起,Youtube,Netflix,甚至于Pornhub,这些在互联网上叱咤风云的流媒体大鳄无一不靠推荐系统吸引流量变现,一些电商系统也纷纷利用精准推荐来获利,比如Amzon和Shopfiy等等,精准推荐用事实告诉我们,流媒体和商品不仅仅以内容的传播,它还能是一种交流沟通的方式。     那么如何使用python语法构造一套属于我们自己的推荐系统呢,这里推荐协同过滤算法,它隶属于启发式推荐算法(......