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推荐个ajax的视频教程

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  • 推荐几个堪称教科书级别的 Android 音视频入门项目
    在 直播中有提到几个不错的开源项目,这里再重点推荐一下: 目前,市面上关于音视频学习的相关书籍并不多,而且即使看了书籍学了理论,最终还是要回归到代码上来。 毕竟 IT 行业实践性要求高,强调动手能力,音视频这方面就更得多操作和探索了。 推荐下面几个项目会各有侧重,分别涵盖了 Android 音视频录制 API 、OpenGL 渲染和综合运用的例子。 GPUImage Github 地址: https://github.com/cats-oss/android-gpuimage GPUImage 毫无疑问是音视频项目里面必读工程了,它的侧重
  • 自学PHP有哪些书籍和教程值得推荐?
    知乎上看到一题主询问:”自学PHP有哪些书籍和教程值得推荐?“,互联网深度屌丝秦风给出了不错的答案,希望能够帮助自学PHP的朋友们。 以下仅供参考: 尤其不认可W3school之类的东西,不够深度,理解不深,比起这个更建议看官方文档,中文不清楚,看英文的。 入门视频: 入门视频推荐:哈佛大学公开课:构建动态网站
  • 推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索
    本文来自天善智能社区专栏作者[文文](https://ask.hellobi.com/people/%E7%9F%B3%E6%99%93%E6%96%87)配套学习视频教程: [手把手教你用Python 实践深度学习](https://edu.hellobi.com/course/278)强化学习在各个公司的推荐系统中已经有过探索,包括阿里、京东等。之前在美团做过的一个引导语推荐项目,背后也是基于强化学习算法。本文,我们先来看一下强化学习是如何在京东推荐中进行探索的。本文来自于paper:《Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations》1、引言传统的大多数推荐系统应用存在两个问题:1)无法建模用户兴趣的动态变化2)最大化立即收益,忽略了长期受益因此,本文将推荐的过程定义为一个序列决策的问题,通过强化学习来进行 List-wise 的推荐,主要有以下几个部分。List-wise Recommendations本文提出的推荐是Lis
  • 推荐系统遇上深度学习(十四)--
    原文标题:推荐系统遇上深度学习(十四)--《DRN:A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》本文来自天善智能社区专栏作者[文文](https://ask.hellobi.com/people/%E7%9F%B3%E6%99%93%E6%96%87)配套学习视频教程: [手把手教你用Python 实践深度学习](https://edu.hellobi.com/course/278)之前学习了强化学习的一些内容以及推荐系统的一些内容,二者能否联系起来呢!今天阅读了一篇论文,题目叫《DRN: A Deep Reinforcement Learning Framework for News Recommendation》。该论文便是深度强化学习和推荐系统的一个结合,也算是提供了一个利用强化学习来做推荐的完整的思路和方法吧。本文便是对文章中的内容的一个简单的介绍,希望对大家有所启发。1、引言新闻领域的个性化推荐十分重要,

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