7 金小朵

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面试总结(截至2016/4/14)

第一个版块一:推荐系统的相关知识*重点内容*一个推荐系统的整体框架:存储,推荐引擎,日志系统,UI,用户一般是由几个算法混合而成,形成初始推荐结果,然后进行过滤,排名,给出推荐解释。常见的推荐算法:1.协同过滤:基于物品&用户的推荐用户—物品相似度矩阵,SVD分解,找出最相似的K个物品,根据目标用户对邻接物品评测来预测目标物品对物品的评价。评价:新奇度

2016-04-14 19:37:16

Cracking the code interview总结

1.第八章:递归程序调用自己称为递归。把大问题化成与自身相类似的小问题。递归需要边界条件,递归前进段,递归返回段。当边界条件不满足时,递归前进,当边界条件满足时,递归返回。空间成本&时间成本相对较大。(1)动态规划:节约时间&空间,把重复性的计算记录下来。如斐波拉契数列,采用递归的算法复杂度为O(n^2),动态规划为O(n).if(n<=1)return;fris

2016-04-14 14:09:30

Java常见面试题

1:关键字static属于类,方便在没有创建对象的情况下来进行调用(方法/变量),但是static方法不能访问非静态的类,因为非静态的类是属于对象的。static变量,为静态成员变量,类被初次加载的时候初始化值,被对个对象共享,方便优化代码。类的执行是从main方法,但是执行前先加载类(加载时注意有没有static方法/变量),在进行构造函数等。publicclassTestext

2016-04-13 09:45:46

珍藏的链接

最好的Python机器学习库:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4Mzc0NjkwNA==&mid=401299851&idx=2&sn=b782be57f41d9e1a82f451b97e3eadcb&scene=0#rd

2015-12-10 19:21:43

机器学习领域的会议&大牛

机器学习领域的大牛们:http://emuch.net/html/201209/4842092.htmlhttp://blog.csdn.net/xiaxiazls/article/details/7237373机器学习好的会议:https://www.dropbox.com/s/6ljj5msjrfyftsq/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E4%BC%9A%E8%AE%AE

2015-11-23 13:49:23

theano

一:简介Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,支持GPU和CPU。使用文档:http://keras.io/使用上的问题可以到github提issue:https://github.com/fchollet/keras

2015-11-23 13:42:41

百度实习

1:process.py#coding:utf-8__author__='jinduo'importsysdefC_area(poi_file,filename):#创建字典C_POI文件,guid:namedict_poi={}dict_bid_null={}dict_name_wrong={}f_C_POI=open(p

2015-11-13 15:45:59

python数据挖掘常用包

原文链接:http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括:一个强大的N维数组对象Array;比较成熟的(广播)函数库;用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;实用的

2015-11-09 14:26:45

Tushare学习笔记

学习连接:http://tushare.waditu.com/python下载包的地址:https://pypi.python.org/pypi通联数据token:c873bf443ea91eae100adac4276e978554fdffe0697f93fb4e77bfb8c0efc792金小朵加油撒~~~几个重要的函数:获取历史数据函数:ts.get_hist_data('

2015-11-09 14:25:07

推荐系统——SVD/SVD++

1,SVD源代码:svd.py#Ver1.0#Zero@2012.5.2#importmathimportrandomimportcPickleaspickle#calculatetheoverallaveragedefAverage(fileName):fi=open(fileName,'r')result=0.0cnt=

2015-06-14 11:59:38

几种常见的误差评估方法

1.RMS:均方根误差2.RMSE:均方根误差它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根,在实际测量中,观测次数n总是有限的,真值只能用最可信赖(最佳)值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感,所以,均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。3.标准差(StandardDeviation)标准差是方差的算术平方根,也称均方差(meansquareerror),是各数据

2015-06-14 10:09:07

python—pysqlite的使用

1,数据库连接对象的创建con=sqlite.connect("mydbs.db")con有以下几个常用的属性:commit():提交一个事物close():关闭数据库连接rollback():回滚一个事物cursor():创建一个游标对象2,游标对象所有的SQL执行语句都是在游标对象下进行的。cur=con.cursor()游标对象有以下操作:execute():执行

2015-05-28 18:23:55

python—BeautifulSoup学习总结

1,BeautifulSoup()接受的参数:soup就是BeautifulSoup处理格式化后的字符串(1)类似html_doc="""<html><head><title>TheDormouse'sstory</title></head><body><pclass="title"><b>TheDormouse'sstory</b></p><pclass="s

2015-05-28 16:16:57

《集体智慧编程》—K均值聚类

源码:注:importclusters来源于另外一篇博客参考链接这里写链接内容data数据集由generatefeedvector.py生成参考链接这里写链接内容#--coding:utf-8--importrandomimportclustersdefkcluster(rows,distance=clusters.pearson,k=4):#q确定每

2015-05-21 17:04:05

《集体智慧编程》——分级聚类的实现

**(博客-单词)**一:feeflist.txthttp://blog.csdn.net/hlx371240/rss/listhttp://blog.csdn.net/sunflower606/rss/listhttp://blog.csdn.net/leshami/rss/listhttp://blog.csdn.net/cuit/rss/listhttp://blog.c

2015-05-20 14:23:09

集体智慧编程-单词统计

这里写链接内容

2015-05-18 19:45:13

《推荐系统实战》——基于物品的协同过滤实现

一:物品相似度计算&推荐源代码(算法参考项亮《推荐系统实战》P55):其他代码模块参考我的另外一篇博客:这里写链接内容defItemSimilarity(self,train=None):train=self.traindataortrain#calculateco-ratedusersbetweenitemsC=

2015-05-15 21:54:53

Librec学习笔记

librec是一个JAVA编写的推荐系统库,里面实现了大部分经典的推荐算法。在官网上下载这里写链接内容下载方式:1,可以在eclipse中使用命令gitclonehttps://github.com/guoguibing/librec.git下载2,也可以在https://github.com/guoguibing/librec.git点击downloadzip注意:不要下载

2015-05-12 19:22:55

Python学习笔记

一:python类的使用方法基本操作同C++属性+方法=类类是对象的模板初始化:definit(self,[agv1,agv2…])其中self指向具体的对象,参数个数可以使任意的。析构函数:defdel(self)系统自带使用:对象名=类名(参数列表)对象名.方法名(参数列

2015-05-06 11:01:55

《推荐系统实战》-基于用户的系统过滤推荐

参考书籍:项亮《推荐系统实战》参考链接这里写链接内容#-**coding:utf-8-*-importrandomimportmathclassUserBasedCF:def__init__(self,datafile=None):self.datafile=datafileself.readData()

2015-05-04 10:20:19
奖章
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!