推荐系统实践

计算广告完整版

计算广告的完整版，包括推荐算法的理论知识，以及算法的落地

计算广告-互联网商业变现的市场与技术-文字-带书签-完整

好吧，这是一本和钱有关的技术书。 有兴趣的筒子看吧

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计算广告 良心之所

计算广告（含有目录） 刘鹏版

计算广告（含有目录） 刘鹏版，有了这个就不用去买书了

计算广告-刘鹏

移动广告行业从业者必备书籍，无论是程序员还是产品、运营，都能获益匪浅。

刘鹏计算广告

刘鹏的计算广告PDF,共300多页，是扫描出来的PDF电子版，感觉挺好的，故分享一下。在CSDN上面被坑了，下载了一个错误满满的版本，一怒之下花钱买了电子版。

Deep+Learning+in+Recommendation.pdf

深度学习推荐系统

搜索模式-Search Pattern-中文版-PDF-扫描版

本书是信息架构领域创始人彼得•莫维里的又一力作，全书详尽剖析了10种搜索模式，告诉读者如何为不同情境设计搜索功能，涉及互联网、电子商务、企业、手机、社交和实时搜索等不同平台和领域。每种搜索模式均配以大量案例，并结合了作者自身的经验，因此更富实用性和实战性。

计算广告学 互联网商业变现的市场与技术

作者是知乎大V，我关注过，而且看过很多他的精彩评论，所以如果你对计算机广告学感兴趣可以考虑一下这本书，写的真心不错

计算广告学01（计算广告学简介）

斯坦福大学的计算广告学课件01，共15节

计算广告资料汇总

收集的网上计算广告资料，包含相关资料链接地址，感谢相关作者

计算广告-p3

刘鹏老师的计算广告课件

计算广告学资料

计算广告学资料，感兴趣的可以读一下，一定有收获

计算广告学02（文本广告基础）

斯坦福计算广告学课程，课程02节，文本广告基础

计算广告学实战第一讲 计算广告基础

非常实用的计算广告讲义，偏重实战中的算法，包含解决思路

计算广告 刘鹏

计算广告是一项新兴的研究课题，它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发，系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法，并且从工业...

互联网计算广告.txt

该资源包括了介绍互联网计算广告的视频共10课，并配套有每一课的pdf资料，有代码的课会另附有代码，使用的程序语言为python。

计算广告学PPT英文版(完整版)

计算广告学PPT和作业题，英文版，对有意愿学习计算广告学的同学非常有帮助

计算广告学讲义第三讲 展示广告检索

实用的计算广告讲义，偏重实战，包含关键问题的解决思路

计算广告学第五讲 反作弊&广告推荐技术

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计算广告学中的大数据学习

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ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。