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- Responder 內(nèi)容精選 換一換
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隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，信息過載成了人們處理信息的挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，推薦系統(tǒng)誕生了并且應(yīng)用廣泛。推薦系統(tǒng)的任務(wù)就是聯(lián)系用戶和信息，了解推薦算法的原理，搭建有效的推薦系統(tǒng)意義深遠(yuǎn)。來自：其他![]()
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Loader是基于開源Sqoop組件1.99.x版本進(jìn)行了功能增強，主要用于大數(shù)據(jù)平臺和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲（例如關(guān)系數(shù)據(jù)庫）之間進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入、導(dǎo)出服務(wù)。來自：其他![]()
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本章主要講述PostgreSQL數(shù)據(jù)庫體系架構(gòu)和多種部署架構(gòu)，以及PostgreSQL遷移上云的關(guān)鍵步驟和常見問題解決方法。來自：其他![]()
來低門檻使用經(jīng)典的算法。本期由來自中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的范睿，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個方面帶領(lǐng)大家解讀《Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension》。來自：其他![]()
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本課程主要是PostgreSQL基礎(chǔ)內(nèi)容的介紹，快速了解PostgreSQL特性及應(yīng)用來自：其他![]()
本實驗是基于 MRS 服務(wù)中的Spark組件對學(xué)習(xí)偏好進(jìn)行分析，并進(jìn)行系統(tǒng)推薦。實驗所用數(shù)據(jù)表來自用戶選課評分表，通過繪制學(xué)生學(xué)習(xí)行為的關(guān)系圖，基于協(xié)同過濾算法揭示學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好，從而分析不同類型學(xué)生學(xué)習(xí)課程的行為差異。來自：其他![]()
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