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在推荐系统中，在矩阵分解中利用文本信息来减轻数据稀疏性的问题已经做出了许多努力。 最近，一些工作已经探索了神经网络，以对文本项内容进行深入的了解，并通过生成更准确的项潜在模型获得了令人印象深刻的效果。 然而，在矩阵分解中如何有效利用用户和项目的描述文档仍然存在一个未解决的问题。 在本文中，我们提出了使用深度神经网络（DRMF）进行双正则化矩阵分解的方法。 DRMF采用卷积神经网络和门控递归神经网络堆叠的多层神经网络模型，以生成用户和项目内容的独立分布式表示。 然后，表示法用于规范矩阵分解中用户和项的潜在模型的生成。 我们提出了学习DRMF中所有参数的相应算法。 实验结果证明，双向正则化策略显着提高了矩阵分解方法的评分预测准确性和前n个推荐的召回率。 而且，作为DRMF的组成部分，新的神经网络模型比单一卷积神经网络模型更好地工作。

详细的实现Kronecker积的算法，c++代码

Android中Matrix的简单用法，Matrix其实就是一个3*3的矩阵，利用这个矩阵对图像操作。在Android中，为我们提供一些封装好的方法可以进行一些简单的图像操作，总共分为rotate(旋转)，scale(缩放)，translate(平移)和skew(倾斜)四种，每一种变换都提供了set, post和pre三种操作方式,除了translate，其他三种操作都可以指定中心点。

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Matrix Computation 4th edition

The Matrix Cookbook.pdf

C# DLL生成Data matriX 二维码，可以将打包好的DLL用Static方法调用，直接将DLL挂在数据库里面用Function来调用，将不再需要先将二维码生成图片再引用。

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