专注于解决推荐领域与搜索领域的两个核心问题:排序预测(Ranking)和评分预测(Rating). 为相关领域的研发人员提供完整的通用设计与参考实现. 涵盖了70多种排序预测与评分预测算法,是最快最全的Java推荐与搜索引擎.
专注于解决推荐领域与搜索领域的两个核心问题:排序预测(Ranking)和评分预测(Rating). 为相关领域的研发人员提供完整的通用设计与参考实现. 涵盖了70多种排序预测与评分预测算法,是最快最全的Java推荐与搜索引擎.
基于JStarCraft RNS引擎,Spring Boot框架和公共数据集搭建的千人千面演示项目. 系统会根据用户的行为记录,自动调整用户的推荐内容和搜索内容.使用者可以通过该项目了解*推荐系统*与*搜索系统*的运作流程. 涵盖了个性化推荐与个性化搜索2个部分.
FPGA-IC设计验证流程文档
CNN-RNN中文文本分类，基于TensorFlow
常用的特征选择方法
最近一年贡献：0 次
最长连续贡献：0 日
最近连续贡献：0 日
贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request，其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。