物品SEARCH AGGREGATION
...的推薦形式背后都是來自一個古老的推薦算法，叫做基于物品的協同過濾，通常也被叫作 Item-Based，因為后者更容易搜索到相關的文章，所以被更多地提及。 如果做推薦系統不知道基于物品的協同過濾，那等同于做程序員不...
...整理一下蓄水池算法的思路和簡單證明。 假如一共有N個物品，需要從其中挑選出K個物品，要求確保N個物品中每個物品都能夠被等概率選中。對于這種等概率問題，簡答的做法是通過隨機數獲取選中物品的下標。但是蓄水池算...
...在于找到狀態轉換方程。 假設編號分別為a,b,c,d,e的五件物品，重量分別是2,2,6,5,4，價值分別是6,3,5,4,6，現在有一個承重為10的背包，如何裝入物品具有最大價值？ 思路分析 首先假設有一個國王且手下有大臣A和大臣B，聰明的國...
01背包 給定一組物品，每種物品都有自己的重量和價格，在限定的總重量內，我們如何選擇，才能使得物品的總價格最高。 const tList = [1, 2, 3, 4, 5] // 物品體積 const vList = [3, 4, 10, 7, 4] // 物品價值 const map = {} function getbag (i, v) {...
P01: 01背包問題 題目 給定 N 種物品和一個容量為 V 的背包，物品 i 的體積是 wi，其價值為 ci 。(每種物品只有一個)問：如何選擇裝入背包的物品，使得裝入背包中的物品的總價值最大？ 面對每個物品，我們只有選擇放入或者...
...這和0-1背包問題是完全一樣的，01背包問題是指假設有n個物品，每個物品中為weight[i]，假設背包的承重為k，問如何選擇物品使得背包中的承重最大。而這里的問題等價于，有n個物品，每個物品承重為input[i]，問如何挑選物品，...
...擎（Python） 推薦引擎背后的想法是預測人們可能喜好的物品并通過探尋物品之間的聯系來輔助這個過程 在學習Spark機器學習這本書時，書上用scala完成，自己不熟悉遂用pyshark完成，更深入的理解了spark對協同過濾的實現 在這里...
...，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，為用戶推薦和他之前瀏覽記錄相...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
王偉廷
