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AI視覺芯片模組 UCVM

UCloud-CV模組是專業(yè)的計算機視覺嵌入式芯片模組，內嵌基于深度學習的算法，為硬件集成廠商提供二次開發(fā)能力。可廣泛集成到不同設備，如平板，手持機，攝像頭等完整智能硬件中，支持安防、園區(qū)、交通、工業(yè)、能源等復雜...

基于內容的推薦算法問答精選

為什么主流的cms內容管理系統都是php、asp的，而基于java的卻很少？

回答:對于CMS系統而言，基于PHP的是主流（ASP現在基本上很少用了），這個就拿PHP和JAVA各自的優(yōu)缺點做對比，可以發(fā)現他們各有優(yōu)勢，使用的場景也有所不同，這里就說說PHP的優(yōu)勢：1.JavaEE是一個很重的平臺，部署難度上和維護性上，都是略遜與PHP的。2.PHP語法簡單，更容易上手一些，而java的話不僅要學習語法，還要熟悉一些常用的類庫，了解面向對象的思想，整體上手難度會高一些。3.JAVA...

pekonchan | 1337人閱讀

互聯網公司最常見的面試算法題有哪些？

回答:大家好，我們以java排序算法為例，來看看面試中常見的算法第一、基數排序算法該算法將數值按照個位數拆分進行位數比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數值序列分成最大值+1個桶子，然后遞歸將數值塞進對應值的桶里，具體代碼如下：第三、計數排序算法該算法計算數值序列中每個數值出現的次數，然后存放到單獨的數組中計數累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數值序列中最大值挑選出來，然后通過遞歸將剩...

molyzzx | 1331人閱讀

華為的鴻蒙系統是基于linux開發(fā)的，還是基于Android的？為什么？

回答:2019年8月9日ucloud開發(fā)者大會上，ucloud消費者業(yè)務CEO余承東正式宣布發(fā)布自有操作系統鴻蒙，內核為鴻蒙微內核，同時保留了Linux內核和LiteOS。未來將擺脫Linux內核和LiteOS，只有鴻蒙微內核。所以，ucloud的鴻蒙系統不是基于Linux開發(fā)的，也不是基于Android。是基于微內核的面向全場景的分布式操作系統。是可以兼容Android APP的跨平臺操作系統。鴻蒙O...

tunny | 1994人閱讀

基于主機名的虛擬主機服務怎么實現

問題描述:關于基于主機名的虛擬主機服務怎么實現這個問題，大家能幫我解決一下嗎？

馬永翠 | 391人閱讀

未來想從事Linux后臺開發(fā)，需要學習linux內核嗎？像讀內核源碼。還是學好linux網絡編程，C，算法。學習內核的意義有哪些呢？

回答:后臺不等于內核開發(fā)，但了解內核肯定有助于后臺開發(fā)，內核集精ucloud大成，理解內核精髓，你就離大咖不遠了。程序邏輯抽取器支持c/c++/esqlc，數據庫支持oracle/informix/mysql，讓你輕松了解程序干了什么。本站正在舉辦注解內核贏工具活動，你對linux kernel的理解可以傳遞給她人。

wenshi11019 | 698人閱讀

想開發(fā)一款基于windows系統的桌面軟件，用什么語言？

回答:想開發(fā)一款基于windows系統的桌面軟件，用什么語言？其實大部分編程語言都行，不管是c++，還是c#，都支持桌面GUI開發(fā)，各種框架/庫層出不窮，當然，還有一些比較經典的開發(fā)工具，delphi、powerbuilder等，下面我分別簡單介紹一下：c++ GUI開發(fā)說起c++做GUI開發(fā)，還是windows平臺，許多朋友一定想到的是mfc，一個非常經典的開發(fā)框架，也是微軟早期一直推崇的，只需拖拽控...

CarlBenjamin | 9939人閱讀

基于內容的推薦算法精品文章

  • 推薦系統MostPopular算法用Python實現方式

    ...　　推薦系統的研究大致可以分為三個階段，第一階段是基于傳統的服務，第二階段是基于目前的社交網絡的服務，第三階段是即將到來的物聯網。　　這其中產生了很多基礎和重要的算法...

    89542767 評論0 收藏0

  • 達觀數據紀達麒：個性化推薦系統商業(yè)化，五大要素不可或缺

    ...輯 為了解決這兩個問題，出現了兩種針對性的方案，即基于用戶（user）信息和物品（item）信息分別來做推薦。根據物品信息來做推薦，關鍵是對物品的基本屬性、類別、標簽等進行標注，通過對物品信息的深度分析，為用戶推...

    raoyi 評論0 收藏0

  • 美圖個性化推薦的實踐與探索

    ...平臺之外的興趣愛好（打游戲、逛淘寶等）。 推薦流程 基于對內容和用戶的理解可進行精準推薦。美圖的推薦流程分為如下三個階段： 召回階段推薦的本質是給不同的用戶提供不同的內容排序。美拍APP上有數十億個短視頻，面...

    Galence 評論0 收藏0

  • 螞蟻金服智能推薦引擎解決方案與實踐

    ...舉出了智能推薦所需要面對的6大挑戰(zhàn)。 選擇人群：如何基于數據和業(yè)務規(guī)則選擇合適的準入人群？ 識別實時場景：如何識別出用戶所處的實時場景，比如什么時間、在什么地點、做了什么事情？ 選擇獎品、優(yōu)惠券、服務：這...

    tuantuan 評論0 收藏0

  • 采用深度學習算法為Spotify做基于內容的音樂推薦

    ... 致力于使用卷積神經網絡 （convolutional neural networks）做基于內容的音樂推薦。本文將介紹我使用的方法，并展示一些初步的結果。概述這篇文章很長，所以先對各節(jié)的內容做一個概述：協同過濾（Collaborative filtering）一個簡單的...

    gougoujiang 評論0 收藏0

  • 基于用戶的協同過濾算法

    ...了，這么多年沉淀了一些好的算法，今天這篇文章要講的基于用戶的協同過濾算法就是其中的一個，這也是最早出現的推薦算法，并且發(fā)展到今天，基本思想沒有什么變化，無非就是在處理速度上，計算相似度的算法上出現了一...

    goji 評論0 收藏0

  • 深度學習在推薦領域的應用

    ...趣的信息，協同過濾的發(fā)展有以下三個階段：第一階段，基于用戶喜好做推薦，用戶A和用戶B相似，用戶B購買了物品a、b、c，用戶A只購買了物品a，那就將物品b、c推薦給用戶A。這就是基于用戶的協同過濾，其重點是如何找到相...

    tanglijun 評論0 收藏0

  • 基于Tags的簡單內容推薦的實現

    原來為了簡單方便，自己小網站上的文章頁的相關內容推薦就是從數據庫里隨機抽取數據來填充一個列表，所以一點相關性都沒有，更本沒有辦法引導用戶去訪問推薦內容。 算法選擇 如何能做到相似內容的推薦呢，礙于小網...

    CrazyCodes 評論0 收藏0

  • 基于Tags的簡單內容推薦的實現

    原來為了簡單方便，自己小網站上的文章頁的相關內容推薦就是從數據庫里隨機抽取數據來填充一個列表，所以一點相關性都沒有，更本沒有辦法引導用戶去訪問推薦內容。 算法選擇 如何能做到相似內容的推薦呢，礙于小網...

    邱勇 評論0 收藏0

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