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Big-Data-Resources
大数据/数据挖掘/推荐系统/机器学习相关资源
CFIT4SRec
Contrastive Learning for Sequential Recommendation with Interest Trends Augmentation from Frequency Domain Perspective
CLF4SRec
DeepRecommender
Deep learning for recommender systems
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TensorFlow documentation
Fall2020_machine-learning
Materials for machine learning class
HSD
Jtyoui
搜狗词库下载,新词发现算法, 照片和PDF相互转化, 微信自动聊天机器人,**农历与阳历的转换关系,简体字与繁体字的转换,坦克小游戏,分形模式,邮箱,地图,正则,装饰器, 数学统计,数据处理,nlp算法、进制转换 验证码识别 数据下载 分形模型 小游戏 照片与PDF互转 语言处理 邮箱应用 阳历转农历 搜狗下载 网页处理 新词发现 微信 正则 装饰器 异常 地图 计算统计 贝叶斯算法 常见的工具类 c模块 百度应用 日语单词翻译、天气预报、汉语纠错、字符串文本数据提取时间解析、百度文库下载等等
list_of_recommender_systems
A List of Recommender Systems and Resources
MLBox
Machine Learning Algorithms implementations
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Contrastive Learning for Sequential Recommendation with Interest Trends Augmentation from Frequency Domain Perspective
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zhangyichi1Z/list_of_recommender_systems
A List of Recommender Systems and Resources
zhangyichi1Z/MLBox
Machine Learning Algorithms implementations
zhangyichi1Z/Movie_Recommend
基于Spark的电影推荐系统，包含爬虫项目、web网站、后台管理系统以及spark推荐系统
zhangyichi1Z/movie_recommender
MovieLens based recommender system.使用MovieLens数据集训练的电影推荐系统。
zhangyichi1Z/multivariate-linear-regression
Implementation of multivariate linear regression using gradient descent in python
zhangyichi1Z/MyFristGut
zhangyichi1Z/Mytools
编程助手，提供翻译，图片文字提取，网络爬虫模块，文档管理模块，自动测试模块，以及插件机制。
zhangyichi1Z/NumberOne-MM
Java SSM 商户管理系统 客户管理 库存管理 销售报表 项目源码 本商品卖的是源码，合适的地方直接拿来使用，不合适的根据自己的需求二次开发 系统介绍： 1.系统采用主流的 SSM 框架 jsp JSTL bootstrap html5 (PC浏览器使用) 2.springmvc +spring4.2.5+ mybaits3.3 SSM 普通java web（非maven） 数据库：mysql 3.开发工具：myeclipse eclipse idea 均可, 没有限制. 我这边myeclipse 2014 导出来的项目源码 购买理由： 1.正好符合需求的 [应急] 正好符合需求的可以直接使用，需求差异不大的，稍微二次开发后再使用2.高手大神买来干私活用 [节约成本] 自己接个私活做个系统，全盘自己开发费事费力。不如129块钱一步到位 4.新手买来学习用 [学习] 模仿代码做一遍增删改查，研究下功能模块，学习下编程思路，会进步很快，少走弯路 5.外行人买了凑热闹 [不建议] 要求会java，能搭建java开发运行环境，并且有java的开发经验，不会java的还是别凑热闹了 这个价格不包教不包指导不包解答，只包原始代码正常运行，二次开发造成的问题不帮解决 业务模块 主页： 记录总进货额、总销售额、总销售利润、30天内销售金额 统计总客户数、30天新增客户数 图表统计(折线图和柱状图)展示从当前月份开始前12个月销售情况 1. 客户资料：记录客户资料，备注客户信息，跟踪记录客户状况 2. 客户备注：客户资料附属选项 3. 客户级别：客户资料附属选项 4. 商品列表：维护商品数据，有富文本编辑器，有明细表上传商品图片 5. 商品类别：商品附属选项 6. 品牌管理：商品附属选项 7. 计量单位：商品附属选项 8. 商品库存：展现商品库存情况，库存小的排最前 9. 商品入库：录入商品入库数据，数量、单价、入库时间。计算某时间范围内的进货总金额 10. 商品出库：(出库即销售)录入商品出库数量、销售价格、销售出库时间。计算某时间范围内的销售总金额 11. 库存盘点：柱状图展示商品库存情况，以便及时补仓 12. 销售报表：列表展示商品销售情况，可根据销量和销售额排序，以便掌握哪个商品卖的好并调整销售方案 系统模块 1. 权限管理：点开二级菜单进入三级菜单显示 角色(基础权限)和按钮权限 角色(基础权限): 分角色组和角色,独立分配菜单权限和增删改查权限。 按钮权限: 给角色分配按钮权限。 2. 按钮管理：自定义按钮管理，维护按钮权限标识等 3. 菜单管理：N级别自定义菜单，自定义菜单图标，业务菜单和系统菜单分离，菜单状态显示隐藏（递归处理） 4. 数据字典：N级别，支持多级别分类。内设编号，排序等 5. 在线管理：websocket技术，实时检测在线用户列表，统计在线人数,可强制用户下线 同一用户只能在一个客户端登录 6. 日志管理：记录用户登录退出和一些重要操作记录 7. 系统用户：对各个基本的用户增删改查，单发、群发站内信邮件短信，导入导出excel表格，查看商户经营状况 8. 性能监控：监控整个系统的性能，SQL监控，SQL防火墙，URL监控，SPRING监控，SESSION监控等 9. 图片管理：对批量上传的图片统一管理 ，点击放大，可打开多个，自由切换，绚丽预览效果 10. 图片爬虫：输入某网址，爬出其图片显示在页面上，可以放大预览。可保存到服务器上，到图片管理里面 11. 站内信：收信箱和发信箱， websocket技术通讯技术做的及时收信提醒，可配置语音提示来信 12. 系统设置：修改系统名称，邮件服务器配置，短信账号设置，图片水印配置 13. 数据库备份：可备份单表、整库，支持本地和远程数据库备份 14. 备份定时器：quartz 2.2 强大的任务调度，多线程备份数据库，任务启动关闭异步操作 15. 数据库还原：历史备份记录，还原数据库 or 单表 ，统计备份时间和文件大小 16. SQL编辑器：强大的SQL编辑器，支持编辑语句复杂查询语句，生成动态报表，可导出excel 菜单权限：分配给每个角色不同的菜单权限, 每个角色看到的菜单不同，N级别菜单 按钮权限：独立分配不同的角色不同的功能权限，增删改查权限分配具体到不同的菜单，自定义按钮管理 支持多用户分权限管理后台, 权限具体到不同的菜单不同的按钮 技术点 1. 导出 导入 excel 文件 2. IO 流上传下载文件 3. 群发邮件，可以发html、纯文本格式，可以发给任意邮箱(实现批量发送广告邮件) 4. 群发or单独 发送短信，支持两种第三方短信商接口 5. spring aop 事务处理 6. MD5加密 SHA加密（登录密码用此加密）接口加密身份校验 7. 数据库连接池 阿里的 druid。Druid在监控、可扩展性、稳定性和性能方面都有明显的优势,支持并发 8.加入安全框架 shiro (登录授权)(session管理) 9.根据汉字 解析汉字的全拼(拼音)和首字母(导入excel到用户表，根据用户的汉字姓名生成拼音的用户名) 10.java Quartz2.2 任务调度 11.Base64传输图片 12.图片加水印(图片水印，文字水印） 13.批量异步上传图片，可预览，有进度条，支持拖拽上传(百度webuploader )。列表动态滑动放大展示。 14.ehcache 自定义二级缓存 ，选择缓存存放目录，处理并发，增加系统性能 15.uploadify 上传插件，单条、批量上传多线程，带进度条，异步，图片、视频, 其它文件格式均可上传 16.tab标签页面功能，标签自由切换，不重复操作数据库 17.百度富文本编辑器，可上传图片 18.网页爬虫技术，可根据网页地址爬取图片和网页标题等信息(爬取某商城图片保存本服务器) 19.java websocket 即时通讯技术，点对点，群聊，单聊 20.HTML5 + JAVAEE WebSocket 通信技术，WebSocket 验证用户登录，强制某用户下线 21.站内信语音提醒，js控制音频播放 22.调用摄像头拍照技术，图片裁剪技术
zhangyichi1Z/recommendation
推荐系统实例
zhangyichi1Z/Recommender-System
推荐系统综述
zhangyichi1Z/Recommender-System-with-TF2.0
Recurrence the recommender paper with Tensorflow2.0
zhangyichi1Z/RecommenderSystem
A network TV program recommendation system implemented by python is mainly based on the post-fusion of user collaborative filtering and content-based recommendation algorithms.
zhangyichi1Z/RecommenderSystem-Paper
This repository includes some papers that I have read or which I think may be very interesting.
zhangyichi1Z/RecommenderSystems
推荐系统
zhangyichi1Z/RSPapers
Must-read papers on Recommender System.
zhangyichi1Z/RSPapers-1
Must-read papers on Recommender System. 推荐系统相关论文整理（内含40篇论文，并持续更新中）
zhangyichi1Z/S-Space
The S-Space repsitory, from the AIrhead-Research group
zhangyichi1Z/Summary-of-Recommender-System-Papers
阅读过的推荐系统论文的归类总结，持续更新中…
zhangyichi1Z/Surprise
A Python scikit for building and analyzing recommender systems
zhangyichi1Z/TensorFlow-2.x-Tutorials
TensorFlow 2.x version's Tutorials and Examples, including CNN, RNN, GAN, Auto-Encoders, FasterRCNN, GPT, BERT examples, etc. TF 2.0版入门实例代码，实战教程。
zhangyichi1Z/tensorflow_practice
tensorflow实战练习，包括强化学习、推荐系统、nlp等
zhangyichi1Z/word-embeddings-for-nmt
Supplementary material for "When and Why Are Pre-trained Word Embeddings Useful for Neural Machine Translation?" at NAACL 2018