序列感知推荐系统 Sequence-Aware Recommender Systems 在前面的章节中，我们将推荐任务抽象为一个矩阵完成问题，而不考虑用户的短期行为。在本节中，我们将介绍一个推荐模型，该模型考虑按顺序排列的用户交互日志。它是一种序列感知的推荐程序[Quadrana et al.，2018]，其中的输入是过去用户
图片的复制无非有两种方法，一种是图片直接上传到服务器，另外一种转换成二进制流的base64码目前限chrome浏览器使用首先以um-editor的二进制流保存为例：打开umeditor.js，找到UM.plugins['autoupload']，然后找到autoUploadHandler方法，注释掉其中的代码。加入下面的代码： //判断剪贴板的内
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Better Align 描述：符号对齐(=, +=, -=, *=, /=, =>) 下载地址：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=wwm.better-align 配置：安装该插件之后，在"文件->首选项->键盘快捷方式"，搜索"align"，双击弹出设置快捷键的窗口，设置自己习惯的快捷键。此处自己设置为 Ctrl + Alt +
前端模版 要点说明（仅是自己在调试中总结的个人理解，非官方，认知有限） v-model是用来绑定数据的，和数据结构中的字段名保持一致，否则无法取得数据 prop和和v-model的字段名相同，由于这里是动态生成input标签，所以prop属性也应该是动态的，因为rules是根据prop来校验的，所以rules在formItem域
During my time with Zotero, I've really enjoyed its various features and the 300MB of file sync space is able to be extended by modifying the path to a synchronized folder under oneDrive or dropBox. reference: Extending Zotero's syncing folder s
在一个类的内部定义一个类（没有被static关键字修饰），这个类内部的类就是内部类。外部类的权限只有默认访问权限或者包访问权限。 如果有别的访问权限修饰符，会报如下的编译器错误： Illegal modifier for the class Test; only public, abstract & final are permitted 而内部类 可以
我们知道，一个企业、单位分很多部门，部门下面还会分子部门，如果用树形表就能 清晰的显示出部门结构来，一目了然。下面我来介绍下如何使用RzTreeview显示部门结构。 一、主要表结构 DepID nvarchar(50) //内部唯一ID，通常是GUID DepCode nvarchar(20) //部门编码 DepName nvarc
搜索与排序 （一）二分搜素 Binary Search (iterative): def bi_search_iter(alist, item): left, right = 0, len(alist) - 1 while left <= right: mid = (left + right) // 2 if alist[mid] < item: left = mid + 1 elif alist[mid]
1.K-means算法介绍 （1） （2） （3）例子应用 2过程 3.代码（里面我自己做了自我化的通俗注解） import sklearn import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans #文件载入 def loadData(filepa
标签 for循环标签 1 循环一个字典 2 {% for key,value in d1.items %} 3 {{ forloop.counter }} 4 <li>{{ key }} -- {{ value }}</li> 5 {% endfor %} for循环其他方法 1 forloop.counter 当前循环的索引值(从1开始)，forloop是循环器，通过点来使用
已知某个列表List1有2000条数据，但是因为这个列表的某个字段要从另一个表查询，所以根据一个关联的查询条件查出来的另一个List2有将近75000条数据，然后需要先循环第一个List1,然后循环里面取寻找List2里面符合条件的，因为有某种业务逻辑，所以无法减少List2的sql查询结果
一、事务四大属性 分别是原子性、一致性、隔离性、持久性。 1、原子性（Atomicity） 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。 2、一致性（Consistency） 一致性是指事务必须使数
由于 JavaScript 的限制，Vue 不能检测以下数组的变动： var vm = new Vue({ data: { items: ['a', 'b', 'c'] } }) vm.items[1] = 'x' // 不是响应性的 vm.items.length = 2 // 不是响应性的 当利用索引直接设置一个数组项时，例如：vm.items[indexOfItem] = newValue可以使用： Vue.set(
引入 area.js /* * 全国三级城市联动 js版 */ function Dsy(){ this.Items = {}; } Dsy.prototype.add = function(id,iArray){ this.Items[id] = iArray; } Dsy.prototype.Exists = function(id){ if(typeof(this.Items[id]) == "undefined") return fals
尽管Vue不建议开发者去操作真实dom，但在实际开发中仍然会有部分操作真实dom的场景。初学者在操作真实dom的时候一定会遇到下面这样的问题： 页面使用了Vue的某个变量，希望在变量更新后立即操作变量映射的dom，但是发现查询到的dom信息是更新之前的。 解决方案：这个问题是由于更新Vu
1.这篇课文是《背影》，来统计其中词语出现的频率 import jiebatxt = open("D:/用户目录/下载/背影.txt", "r", encoding='utf-8').read()words = jieba.lcut(txt)counts = {}for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts[word] = coun
目录1. list2. tuple3. set4. dict4.1. 多种方式构造字典对象4.2. 字典排序5. Queue5.1. queue.Queue5.2. multiprocessing.Queue5.3. JoinableQueue6. array7. enum8. collections8.1. collections.namedtuple8.2. collections.deque8.3. collections.Counter8.4. collections.d
[TOC] ## 1. list > * [官网](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#lists) > * [菜鸟教程](http://www.runoob.com/python3/python3-list.html) ```py append() extend() >>> list=['a','b','c'] >>> list.a
C#实现对DropDowList添加下拉选项的方法 1.在指定下标处添加： DropDownList.Items.Insert(2, new ListItem("Title", "Value")); 2.在已存在的选择下添加： DropDownList.Items.Add(new ListItem("Title", "Value")); DropDownList.Items.Add("Value"
d={"ok":1,"no":2} #对字典按键排序，用元组列表的形式返回 d1 = sorted(d.items(), key=lambda d:d[0],reverse = False) #[('no', 2), ('ok', 1)] #对字典按值排序，用元组列表的形式返回 d2 = sorted(d.items(), key=lambda d:d[1],reverse = True) #[('ok'
//獲取清單 public DataTable getCheckList(DataGrid dgDetail, DataTable lo_DTabList, string row_name) { try { for (int i = 0; i < dgDetail.Items.Count; i++) { CheckBox lo_SelectCh
协同过滤（英语：Collaborative Filtering，简称CF），简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人透过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的
