原创 K Nearest Neighbor 算法

本文原創作者陳皓(@左耳朵耗子),文章來源酷殼(www.coolshell.cn),原文鏈接:http://coolshell.cn/articles/7779.html  本文版權歸作者所有。 K Nearest Neighb

原创 推薦系統(Recommender System)的技術基礎

        推薦系統是通過分析用戶屬性、訪問日誌、反饋信息等對用戶可能感興趣的項進行預測。推薦系統在web2.0時代將有非常廣泛的應用。         推薦系統應用了多個領域的方法和技術,如人機對話(Human Computer I

原创 [轉]Stanford在線學習課程

本文來源:酷客(coolshell.cn)Stanford在線學習課程 版權歸原創作者陳皓(@左耳朵耗子)所有。 (感謝網友“阿四”投遞本文) 有一個令人興奮的消息,上次提到過Standford的在線公開課公開課AI(人工智能),mac

原创 我的2011

#2011年度個人總結#先從回答@左耳朵耗子 提出的三個問題開始吧。每天我爲什麼而興奮?簡單的答案是夢想+年輕,因夢想而前行,因年輕而有資本實現夢想。快樂、奮鬥、夢想交織在一起,這就是我對生命的定義。是什麼驅動着我前行?更有意義的事,也

原创 遞歸和迭代的區別

本文轉自:遞歸和迭代的區別 遞歸的基本概念:程序調用自身的編程技巧稱爲遞歸,是函數自己調用自己. 一個函數在其定義中直接或間接調用自身的一種方法,它通常把一個大型的複雜的問題轉化爲一個與原問題相似的規模較小的問題來解決,可以極大的減

原创 強化學習(reinforcement learning)教程

前一陣研究強化學習,發現中文的資料非常少,實例就更少。於是翻譯一篇q學習算法的教程,供需要的人學習。 原文鏈接:http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 正文:

原创 推薦系統的循序進階讀物(從入門到精通)

推薦系統-從入門到精通爲了方便大家從理論到實踐,從入門到精通,循序漸進系統地理解和掌握推薦系統相關知識。特做了個讀物清單。大家可以按此表閱讀,也歡迎提出意見和指出未標明的經典文獻以豐富各學科需求(爲避免初學者疲於奔命,每個方向只推薦幾篇經

原创 二〇一一,我的失敗與偉大

原文作者:張胤(@張胤laji92454)原文鏈接:http://www.zhangyin53.com/boblog/read.php?337 我堅持的,都值得堅持嗎?我所相信的,就是真的嗎?如果我敢追求,我就敢擁有嗎? ——《屬於》@梁

原创 互聯網廣告行業窺探和基礎知識總結

好久沒有po文了,心裏一直惦記着定期寫一些分享可又總是因爲懶耽擱了,現在正好藉着馬上就要工作這個機會準備把博客再次撿起來,希望能夠真正堅持下來。 一年多來發生了很多變化,博客的內容和方向有了很大的變化: 1. 經過挺慎重的考慮,我轉型做

原创 阿里巴巴實習生電話面試

大約一個月前申請了阿里巴巴2013研發工程師的實習生,申請時發現淘寶賬號被盜了,折騰來折騰去最後在保證帳號已經安全的情況下,讓它自生自滅了。。半個月前接到hr的電話,參加了第一批筆試,筆試內容涵蓋語言基礎、操作系統、數據結構、算法等(題目

原创 深度學習總結

最近一時興起打算研究下深度學習,這個名詞近來很火,貌似成爲了人工智能領域一根新的稻草。經過幾天的查資料和看論文,已經初步有了第一印象,閒話少說,結合一些資料,進入正題。 深度學習的起源 深度學習(Deep Learning)是機器學習中

原创 北京實訓小結(1)

        從3月1日至北京昌平中軟實訓基地實訓至今,轉眼已過了三週的時間。三週以來,共寫了兩個小軟件,一是基於winform的即時通訊程序,另一個是基於B/S模式的會議室在線預定系統。         一、即時通訊聊天的實現    

原创 11年7月以來做過的

        從確定去復旦那天起,每天就開始閱讀大量的文獻,做大量的工作,每天都過得非常充實。因此,我覺得有必要詳細記錄下從去年7月份以來讀過的,論文、書籍、小說,看過的電影,走過的地方,現在正在讀的以及計劃今年上半年要讀的,以後每

原创 ubuntu下輸入adb devices出現???????????? no permissions 解決方法解決方案

在ubuntu下第一次連接android手機執行adb devices命令會出現如下提示: List of devices attached ???????????? no permissions 進入DDMS中,設備名稱也顯示爲???無

原创 TF-IDF算法簡述

        TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法是信息檢索技術中最重要也是最基礎的算法之一,同時也常常在推薦系統中用於計算對象間的相似度。         TF-IDF