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推荐系统基础:使用PyTorch进行矩阵分解进行动漫的推荐

我们一天会遇到很多次推荐——当我们决定在Netflix/Youtube上看什么,购物网站上的商品推荐,Spotify上的歌曲推荐,Instagram上的朋友推荐,LinkedIn上的工作推荐……列表还在继续!推荐系统的目的是预测用户对某一商品的“评价”或“偏好”。这些评级用于确定用户可能喜欢什么,并提出明智的建议。 推荐系统主要有两种类型: 基于内容的系统:这些系统试图根据项目的内容(类型、颜色等)和用户的个人资料(喜欢、不喜欢、人口统计信息等)来匹配用户。例如,Youtube可能会根据我是一个厨师的事实,以及/或者我过去看过很多烘焙视频来推荐我烹饪视频,从而利用它所拥有的关于视频内容和我个人资料的信息。 协同过滤:他们依赖于相似用户喜欢相似物品的假设。用户和/或项目之间的相似性度量用于提出建议。 本文讨论了一种非常流行的协同过滤技术——矩阵分解。 矩阵分解 推荐系统有两个实体-用户和物品(物品的范围十分广泛,可以是实际出售的产品,也可以是视频,文章等)。假设有m个用户和n个物品。我们推荐系统的目标是构建一个mxn矩阵(称为效用矩阵),它由每个用户-物品对的评级(或偏好)组成。最初,这...

Code Review最佳实践

我一直认为Code Review(代码审查)是软件开发中的最佳实践之一,可以有效提高整体代码质量,及时发现代码中可能存在的问题。包括像Google、微软这些公司,Code Review都是基本要求,代码合并之前必须要有人审查通过才行。 然而对于我观察到的大部分软件开发团队来说,认真做Code Review的很少,有的流于形式,有的可能根本就没有Code Review的环节,代码质量只依赖于事后的测试。也有些团队想做好代码审查,但不知道怎么做比较好。 网上关于如何做Code Review的文章已经有很多了,这里我结合自己的一些经验,也总结整理了一下Code Review的最佳实践,希望能对大家做好Code Review有所帮助。 Code Review有什么好处? 很多团队或个人不做Code Review,根源还是不觉得这是一件有意义的事情,不觉得有什么好处。这个问题要从几个角度来看。 首先是团队知识共享的角度 一个开发团队中,水平有高有低,每个人侧重的领域也有不同。怎么让高水平的帮助新人成长?怎么让大家都对自己侧重领域之外的知识保持了解?怎么能有人离职后其他人能快速接手?这些都是团队管...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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