本收缩包为pycharm工程文件，其中movie文件夹内为movielens的数据集，100k条数据。
代码为python3.6，评释详尽。
驱散一起砚习。
代码为python3.6，评释详尽。
驱散一起砚习。
2023/4/6 20:47:49
19.8MB
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本资源是推选体系中最底子的协同过滤推选算法实现，搜罗数据集，以及算法的评估目的MAE的盘算，数据集付与MovieLens中两个数据集举行测试，本法度圭表标准配备一个readme文件，外面有法度圭表标准的运行介绍，法度圭表标准评释详尽，阻滞对于巨匠有帮手
2023/4/5 14:08:25
551KB
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从官网（https://grouplens.org/datasets/movielens/）下载点的ml-1m.zip数据集，需要的朋友能够拿走
2023/3/29 12:58:34
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MovieLensbasedrecommendersystem.使用MovieLens数据集训练的电影推荐零碎
2023/1/18 23:34:57
6.52MB
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基于MovieLens数据集，采用随机梯度下降算法优化最小化能量函数的概率矩阵分解Python源代码，本人做实验的源代码ProbabilisticMatrixFactorization
2019/11/19 18:15:44
749KB
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BAT大牛亲授--个性化推荐算法实战：基于二分图的个性化推荐召回算法personalrank（MovieLens数据集电影推荐），所有代码和数据集
2021/7/23 3:45:06
5.9MB
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今天基于Movielens数据集把《推荐系统实践》上的部分算法实现了一下，顺便巩固python和pandas库的使用，发现书本上的代码有很多不靠谱之处（也许是我水平不够），所以基本都是本人写的，不当之处，还望指正。
2019/5/27 4:10:09
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压缩文件中包含一下列表：1，movielens公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~)2，模仿预测评分的python代码（python3.x）
2021/10/18 2:51:40
3.98MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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