[其它] 推荐系统Lambda架构算法（十一）：基于内容的电影推荐——物品冷启动处理、word2vec、Doc2Vec

说明：文章目录基于内容的电影推荐：物品冷启动处理word2vec原理简介Word2VecWord2Vec使用Doc2Vec使用 基于内容的电影推荐：物品冷启动处理 利用Word2Vec可以计算电影所有标签词之间的关系程度，可用于计算电影之间的相似度 word2vec原理简介 word2vec是google在2013年开源的一个NLP(Natural Language Processing自然语言处理) 工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。
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[其它] 使用同态滤波+拉普拉斯算法处理图像(APMCM为例)

说明：以APMCM2019年的A题，该题目要求我们从这样的图片中提取出二氧化硅晶体。 提取方法 同态滤波 该方法在博客中有详细说明。主要思想是： 图像f(x,y)f(x,y)f(x,y)可由fi(x,y)fr(x,y)f_i(x,y)f_r(x,y)fi​(x,y)fr​(x,y)组成，然后两边取对数并做傅里叶变换后就有 DFT[lnf(x,y)]=DFT[lnfi(x,y)]+DFT[lnfr(x,y)]DFT[lnf(x,y)]=DFT[lnf_i(x,y)]+DFT[lnf_r(x,y)]DF
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[其它] 深度学习笔记（3）基于Tensorflow的多元线性回归：预测波士顿房价

说明：问题描述 给定波士顿地区一系列地区租房的价格，然后罗列出了收集到多个因素，每个因素已经是量化好。现在给定的要求是，使用一个多元线性模型去拟合这些数据，然后用于预测。 模型 price=f(x1,x2,…,xn)=∑i=1nwixi+b price = f(x_1, x_2, …, x_n) = \sum\limits_{i=1}^{n} w_i x_i + bprice=f(x1​,x2​,…,xn​)=i=1∑n​wi​xi​+b 这里没有激活函数，所以还不到神经网络的阶段。 基于Tensor
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[其它] XX地产公司客户接待流程及统一说辞

说明：你还在为XX地产公司客户接待流程及统一说辞而忧愁？你还在为不知道XX地产公司客户接待流程及统一说辞而懵...该文档为XX地产公司客户接待流程及统一说辞，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 聚类算法：K-means聚类图像分割

说明：1 K-Means聚类 K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解，运算速度较快，缺点是只能应用于连续型数据，并且要在聚类前指定聚集的类簇数。 下面是K-Means聚类算法的分析流程，步骤如下： 第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步，从数据集中随机选择K个数据点作为质心（Centroid）或数据中心。 第三步，分别计算每个点到每个质心之间的距离，并将每个点划分到
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[其它] XX开盘销售方案（住宅部分）

说明：你还在为XX开盘销售方案（住宅部分）而忧愁？你还在为不知道XX开盘销售方案（住宅部分）而懵圈？在这里，...该文档为XX开盘销售方案（住宅部分），是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] XX花园完全销售手册

说明：二十一世纪什么最贵？房子！XX花园完全销售手册希望能帮助你对房地产管理多一些了解，欢迎下载XX花园完全...该文档为XX花园完全销售手册，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 售楼中心服务方案

说明：这是一款整理发布的售楼中心服务方案，适合所有涉及售楼中心服务方案参考学习，欢迎下载使用！...该文档为售楼中心服务方案，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 房地产营销管理纲要

说明：你还在为房地产营销管理纲要而忧愁？你还在为不知道房地产营销管理纲要而懵圈？在这里，为您带...该文档为房地产营销管理纲要，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 排序算法中体现出的奇妙思想

说明：排序算法中的奇妙思想 注意：本文的重点是分析排序算法中体现的一些重要是算法思维，旨在掌握排序算法的核心思想，并举一反三，并不是排序算法的入门科普，故不会详细介绍各种算法，但也会给出各种算法的Python实现，本文的结构如下： 十大排序算法总结 选择、冒泡、插入、希尔排序的算法实现 归并、快排、堆排、桶排的详细剖析（奇妙思想的发源地） 一、十大排序算法总结 排序方法 平均时间复杂度 最优时间复杂度 最差时间复杂度 空间复杂度 稳定性 适用情况 冒泡排序 O(n2) O(n) O(n2
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[其它] python序列化中的字符串，列表，字典，类的序列化解释

说明：我们知道现在各大语言都有其序列化数据和反序列的方式， 比如php的serialize和unserialize函数 Python当然也有，官方库里提供了一个叫做pickle的库 字符串的序列化解释 import pickle x = "yuaneuro" y = pickle.dumps(x) # 序列化 print(y) 上面例子中pickle序列化python的一个字符串 运行结果： b'\x80\x03X\x08\x00\x00\x00yuaneuroq\x00.' 解释： 最前面的b’
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[其它] 图像处理——读取、变换、归一化

说明：图像处理图像的读取与大小变换图像的归一化 图像的读取与大小变换 此部分需要导入的包： import imageio #imageio用来读取图像 from skimage.transform import resize #resize更改图像尺寸大小 from matplotlib import pyplot as plt #plt提供画图工具 首先，我们根据图片路径使用imageio包中的imread函数来读取图片： image_path = './img/img3.jpeg' img
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