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過去の経験
著者は、2017 年に高校を卒業し、この国の人工知能政策の導入と職業教育の精力的な発展を見てきた小さな人間です。その時は試験に落ちてしまい、機嫌が悪かったので、再受験するか迷っていました。大学を卒業したら、AIを勉強する人が比較的少ないのをいいことに、私も就職するのだと思うと、心が動かされます。養成機関で2年間学んだ後、ちなみに私は短大を受験しました。学業を終えて深圳へ就職。その時は長沙から深圳まで一晩電車で行き、そこから地下鉄で求職者のアパートまで行き、疲れ果てていたのを覚えています。今は映像会社でも働いています。並外れた才能や豊かな経験はなく、ただ地道な努力だけです。通常、CSDN ブログを書くのは、主に遭遇した問題とその解決プロセスを記録し、その後に学習ノートを書くことです。長年にわたる証言の下、CSDN と私は共に進歩してきました。
個人的なブログの選択
PyQt5については情報が少なく、試行錯誤を繰り返して解決した私のブログで最も閲覧数の多い記事です。
会社のサーバーに大量のデータがあり、ビッグデータ分析をしたいので、このようにまとめました
github プロジェクトの作成、コードのアップロード、レビュー
GitHub 独自のメカニズムを使用してコード レビューを実装し、自己練習で要約を作成します
レコメンデーション システムの目的は、人々の選択肢を減らし、質の高いプッシュを提供することです。Douyin を使用している場合、特定のビデオを「いいね」または転送すると、システムはあなたがそのビデオを気に入ったと判断し、関連するビデオをプッシュし続けます。優れたレコメンデーション システムでは、友人の好みに基づいて、あなたが見たい動画を推測できます。
レコメンドシステムの初期段階では、ユーザーが不足しているため、ユーザーに好みのタイプを提供し、そこからメッセージが送信されます。
では、なぜ推薦システムを学ぶのでしょうか? 私たちは毎日アプリを開くと、ニュースの洪水が私たちの目の前に押し寄せます。毎日が、いわゆる「役に立つ」メッセージで包まれています。これらのメッセージを減らし、冗長なアプリを定期的に削除し、最近使用したいアプリを残しておく方法。携帯電話の権限を設定しようとしたのですが、いきなり権限を一つずつ開かなければならず、自然と「面倒」と感じてしまいました。多くのコースは、情報を合理的に受け取り、アイデアをアウトプットする方法についてのものです。ソースは APP からのプッシュです。ニュースが出ると、すべての APP がこのニュースをプッシュします。1 つだけ私に送信できますか? 情報が冗長に思えます。
推薦システムについて学ぶと、その基本原則を少し理解できるようになります。授業研究では長年の実践の蓄積がなく、価値を反映することができません。推奨の前提も推奨するものであり、子供たちが成長するために加工されたデータの栄養素を吸収することが推奨されます。
レコメンデーション システム、データの収集、処理、保存、使用は閉ループを形成します。多くのアプリや Web サイトは、ユーザーが閲覧した後に情報を適切に収集して記録します。APPのブラックボックス化があり、その他の情報収集方法も変更されています。私たちの情報は、誤って情報広場に回覧され、他の人によって使用され、あなたに電話をかけたり、友人を追加するために WeChat や QQ を送信したりすることもあります。情報の氾濫の問題に正しく対処し、「空にパイはない」と信じてください。
ユーザーが必要とする情報は何ですか? WeChat では、ワンクリックですべてのメッセージを読むことができません。新しいメッセージは古いメッセージを上書きします。グループ メッセージが提供されます。グループが増えると、メッセージも増えます。Weibo、WeChat のグループ チャット、および公開アカウントは、広告が拡散される場所となっています。講義 13 タオバオのターゲットを絞った広告の進化と天猫ユーザーの再購入予測 このセクションではタオバオ広告の進化について説明します。いくつかの方向性は、広告が開始された後のユーザーの実際の消費を解決し、広告費用が収入に変換される方法です。