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基于Android的垃圾短信过滤系统.pdf

面部图像中的性别识别是安全，零售广告和营销领域的重要应用。 我们提出了一种基于 COSFIRE 过滤器的用于性别识别的新描述符。 COSFIRE 滤波器是可训练的，因为它的选择性是在自动配置过程中确定的，该过程分析给定的感兴趣的原型模式。 我们在一个名为 GENDER-FERET 的新数据集上证明了所提出的方法的有效性，该数据集有 474 个训练和 472 个测试样本，准确率达到 93.7%。 它也优于依靠手工功能和分类器集成的方法。 此外，我们通过使用野外标记人脸（LFW）数据集的图像来训练我们的分类器和用于评估的 GENDER-FERET 数据集的测试图像来执行另一个实验。 该实验证明了所提出方法的泛化能力，并且它也优于两个商业库，即 Face++ 和 Luxand。 由于特征的随机选择，您使用此脚本获得的识别率可能与论文中报告的不完全相同。 但是，它应该非常接近。 请在运行代码之前阅

Linux运维-运维课程运维基本功d6-用户管理&远程管理-10-管道符与过滤筛选功能.mp4

【毕业设计/课程设计】 基于Django与协同过滤的电影推荐系统 详细项目介绍：https://blog.csdn.net/Seniors_DC/article/details/125070016 一个电影推荐系统——实现用户登录、评分、推荐，采用协同过滤算法 可用作毕设或者课设

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蒸汽推荐系统 基于Steam用户库数据集中的协同过滤（皮尔逊相似系数）的推荐系统。 Pandas用于大多数数据操作，其中一些字符串函数用于非Unicode，非字母数字文本清除。 此外，Flask和JS用于前端。 数据整理 在建立此推荐系统时使用了两个数据集。 首先是来自Kaggle的。 这是为了将游戏名称标识为其应用程序ID，这是必需的，因为其他数据集（不包含应用程序ID）以用户每个游戏小时的小时数的形式包含隐式评级。 用户数据集也来自Kaggle。 隐式评级 用户数据集包含每个用户的数据 玩游戏 为了 小时。 我所做的是将隐式的评分时间转换为从1到5的显式评分。 只需将额定值线性映射到范围即可实现 在哪里 是平均游戏小时数 在整个数据集中播放。 端点数据集 此数据集是使用我们数据集中的游戏者的appid与包含游戏标头图像的媒体数据集的内部连接生成的。 该数据集用于检索浏览器中前端的媒

协同过滤算法是推荐系统中最重要也是最常用的算法之一，本课程以项目实现为主，讲解基于商品的协同过滤算法应用，通过不断对算法进行优化，提升推荐结果的准确率与召回率。

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