推荐系统实践

内容算法 把内容变成价值的效率系统

内容算法的kindle版本，侵删。个人觉得是很好的入门资料。

内容算法-把内容变成价值的效率系统

近两年来，伴随着BAT纷纷涌入自媒体平台，自媒体发展可谓迎来爆发。自媒体平台火爆起来是从今日头条异军突起而引发的。它是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户推荐有价值的、个性化的信息，是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。推荐引擎也将迎来高速发展，针对推荐引擎的优化技术也将会迎来新的机遇。 本书作者从事推荐引擎相关的内容分发相关工作，在书中对内容推荐系统进行了介绍，书的最后，介绍了自媒体如何利用平台的内容推荐系统实现流量最大化，并进而实现收益最大化。

内容算法：把内容变成价值的效率系统

Part 01 关于内容推荐 走近内容推荐 推荐系统架构初探 YouTube和Netflix推荐架构参考 基于推荐架构的优化启示 推荐的起点：断物识人 断 物 识 人\ 推荐算法：物以类聚，人以群分 物以类聚：基于内容属性的相似性推荐 人以群分：基于用户行为的协同过滤 从算法到应用 场景划分 推荐系统评估指标 连接内容与人 冷启动 兴趣探索 自媒体与平台 常见的推荐问题 推荐重复 推荐密集 易反感内容 时空限定内容 带着偏见看推荐 信息茧房 推荐会导致Low？ 编辑、算法与社交，三分天下？ 面对推荐系统 人机大战：效率与目标之争 数据分析驱动产品迭代 个性化的好与好的个性化 Part 02 关于自媒体 好内容为什么没人看 自媒体的数据分析 他山之石：BuzzFeed简介 内容阅读分析 粉丝增长分析 自媒体运营 内容快销：标题党的二三事 推荐平台优化：从SEO到REO 粉丝运营：新时代的新问题 全平台运营：从小作坊到MCN 自媒体变现 变现入门：平台分成 广告变现：品牌的溢价 自营电商：隔行如隔山 内容付费 缘何付费，规模几何 内容付费平台展望

内容算法：把内容变成价值

今日头条的内容推荐系统解析。内容推荐的基本原理，有针对性的推荐内容

内容算法：把内容变成价值的效率系统 azw3

本书试图介绍的内容推荐系统，就是个性化推荐技术在内容消费场景里的一种应用，通过提供个性化的消费型内容来满足人们打发时间的需求。当你身边大量的信息获取途径，如今日头条、微博、网易新闻、手机百度，甚至Wi-Fi（无线网）万能钥匙都涌上这条内容推荐赛道的时候，我们或许有必要对内容的个性化推荐了解一二。

MCMS：完整的开源程序！Java快速开发平台！基于Spring，SpringMVC，Mybatis架构，MStore提供更多好用的插件与模板（文章，商城，微信，论坛，会员，评论，支付，积分，工作流，任务调度）等，同时提供上百套免费模板任意选择），价值源自分享！铭飞系统另外一套简单好用的开源系统，更是一整套优质的开源生态内容体系。铭飞的使命就是降低开发成本提高开发效率，提供全方位的企业级开发解决方案，每月28次定期更新版本

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基于Qt 5实现串口调试助手，程序仅供参考，修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题，新增了窗口自适应（ui文件设置栅格），文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。

【SystemVerilog】路科验证V2学习笔记（全600页）.pdf

SystemVerilog的听课学习笔记，包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下： 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 function逻辑电路 33 task时序电路 35 动态 静态变量 39 1.3 设计例化和连接 45 第二章 验证的方法 393 动态仿真 395 静态检查 397 虚拟模型 403 硬件加速 405 效能验证 408 性能验证 410 第三章 SV组件实现 99 3.1 接口 100 什么是interface 101 接口的优势 108 3.2 采样和数据驱动 112 竞争问题 113 接口中的时序块clocking 123 利于clocking的驱动 133 3.3 测试的开始和结束 136 仿真开始 139 program隐式结束 143 program显式结束 145 软件域program 147 3.4 调试方法 150 第四章 验证的计划 166 4.1 计划概述 166 4.2 计划的内容 173 4.3 计划的实现 185 4.4 计划的进程评估 194 第五章 验证的管理 277 6.1 验证的周期检查 277 6.2 管理三要素 291 6.3 验证的收敛 303 6.4 问题追踪 314 6.5 团队建设 321 6.6 验证的专业化 330 第六章 验证平台的结构 48 2.1 测试平台 49 2.2 硬件设计描述 55 MCDF接口描述 58 MCDF接口时序 62 MCDF寄存器描述 65 2.3 激励发生器 67 channel initiator 72 register initiator 73 2.4 监测器 74 2.5 比较器 81 2.6 验证结构 95 第七章 激励发生封装：类 209 5.1 概述 209 5.2 类的成员 233 5.3 类的继承 245 三种类型权限 protected/local/public 247 this super 253 成员覆盖 257 5.4 句柄的使用 263 5.5 包的使用 269 第八章 激励发生的随机化 340 7.1 随机约束和分布 340 权重分布 353 条件约束 355 7.2 约束块控制 358 7.3 随机函数 366 7.4 数组约束 373 7.5 随机控制 388 第九章 线程与通信 432 9.1 线程的使用 432 9.2 线程的控制 441 三个fork...join 443 等待衍生线程 451 停止线程disable 451 9.3 线程的通信 458 第十章 进程评估：覆盖率 495 10.1 覆盖率类型 495 10.2 功能覆盖策略 510 10.3 覆盖组 516 10.4 数据采样 524 10.5 覆盖选项 544 10.6 数据分析 550 第十一章 SV语言核心进阶 552 11.1 类型转换 552 11.2 虚方法 564 11.3 对象拷贝 575 11.4 回调函数 584 11.5 参数化的类 590 第十二章 UVM简介 392 8.2 UVM简介 414 8.3 UVM组件 420 8.4 UVM环境 425

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