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collaborative filtering算法是最经典最常用的推荐算法。它的基本思想是收集用户偏好，找到相似的用户或物品，然后进行计算和推荐。基于项目的协同过滤算法的核心思想是将那些与用户之前喜欢的项目相似的项目推荐给用户。可以分为两步:(1)计算项目间的相似度，建立相似度矩阵。(2)根据项目的相似度和用户的历史行为为用户生成推荐列表。
所以上面的公式可以理解为喜欢物品的用户百分比。上面的公式有问题。如果物品很受欢迎，它会很大，接近1。所以这个公式会导致任何一个物品都和热门物品有很大的相似度。为了避免推荐热门物品，可以使用下面的公式:这个公式惩罚物品的权重，从而降低热门物品会和很多物品相似的可能性。
2、Excel执行宏算法卡住,如何解决?应用程序。屏幕更新错误应用程序。DisplayAlertsFalseapplication。EnableEventsFalseapplication。DisplayAlertsTrueapplication。屏幕更新True plus coat。
3、目标检测算法(R-CNN,fastR-CNN,fasterR-CNN,yolo,SSD,yoloV2,yoloV3...深度学习目前已经应用到各个领域，应用场景大致可以分为三类:物体识别、目标检测、自然语言处理。物体检测可以理解为物体识别和物体定位的融合，不仅仅是识别物体属于哪一类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。2014年，RCNN算法的提出，基本奠定了两阶段在目标检测领域的应用基础。其算法结构如下。算法步骤如下:与传统的目标检测算法相比，RCNN实现了50%的性能提升。在使用VGG16模型作为物体识别模型的情况下，在voc2007数据集上可以达到66%的准确率，还算不错。
4、推荐算法简介在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了巨大的挑战:作为信息消费者，要从大量的信息中找到自己感兴趣的信息是非常困难的；作为一个信息生产者，如何让自己生产的信息脱颖而出，吸引用户的注意力，也是一件非常困难的事情。推荐系统是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务是联系用户和信息。一方面帮助用户找到对自己有价值的信息，另一方面使信息能够展现在对其感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。
一是信息过载，因为如果用户可以很容易地从所有的商品中找到喜欢的商品，就不需要个性化推荐了。很多时候，第二个用户没有具体需求，因为用户没有具体需求，可以直接通过搜索引擎找到感兴趣的物品。一个完整的推荐系统一般有三个参与者:用户、商品提供者和提供推荐系统的网站。
5、javascript如何获取图片的topN主色值1、数据采集图像数据采集使用canvas的getImageData()方法，可以获取图像每个像素的rgba数据。varimgdatascontext . getimagedata(0，150，150)；//获取当前画布数据varimgdataimgdatas.data//获取rgba数据vari0，lenimgdata.lengthvararr[]；//将图像rgba数据推入一个新的数组(I；。
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