java餐厅智能推荐系统源码目录 数学/统计 结石 线性代数 概率与分布 事物 离散的 连续的 电阻 点密度 pmf pdf d 点左侧的区域 发展基金 发展基金 磷 点左面积等于概率 ppf ppf q 离散，向左区域（ st.binom.cdf(2, 6, .2) ） 离散，在一点（ st.binom.pmf(2, 6, .2) ） 连续，向左区域（ st.norm.cdf(6, 5.7, .5) ） ## Plot Continuous Distribution def plot_continuous ( dist ): fig , ax = plt . subplots ( 2 , 1 , sharex = True , figsize = ( 4 , 5 )) # Plot hist rvs = dist . rvs ( size = 1000 ) ax [ 0 ]. hist ( rvs , density = True , alpha = 0.2 , histtype = 'stepfilled' ) x = np . linspace ( dist . ppf ( 0.

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EMAN 一个基于SSM框架与物品的协同过滤算法(ItemCF)的简单电子书推荐系统 界面截图 系统功能分析 推荐策略 因部分推荐算法需要使用用户的喜爱数据作为参数。若用户未登录就采用对游客的 推荐策略。若用户已登录就采用对登录用户的推荐策略。其中若登录用户在数据库中存 在感兴趣的分区记录的话就会增加一个来自你感兴趣的分区的推荐。 所以将推荐策略分为是否登录两种情况进行区别。 若用户未登录就采用对游客的用户评分显示策略。若用户已登录就采用对登录用户 的用户评分显示策略。其中若登录用户已经对当前详情页的电子书进行过评分，则显示 其评分记录。 �爬虫爬取策略 系统分析与设计 系统分析 如用例图所示，本系统中的基本用户分为 3 种。分别是游客、注册用户、管理员。 游客可以访问电子书推荐平台的首页、用户注册页面、查看电子书页面。注册用户比游 客多的功能在于可以对电子书进行评分与评论和由该用户预测兴

酒店推荐系统源码java 基于深度学习的企业实体识别 摘要 ​ 随着深度学习技术的发展，文字识别与自然语言处理近年来受到广泛关注。结合文字识别与自然语言处理技术解决传统方法无法处理的问题，成为企业提高自身竞争力的重要利器。 需求分析 背景及研究意义 ​ 实体识别技术在布局各类证件、通用文字识别等相关领域都有着重要应用前景，我们相信实体识别技术将会支持更多应用场景，满足更多用户的需求。例如，通过拍照扫描等方式，提供身份信息的快速自动录入体验，以提高边检/酒店/旅游/公共安全以及电商等行业领域的工作效率；自然场景实体识别可以捕获现实中多种场景下的文字，可有效支持虚拟现实、人机交互、图像检索、无人驾驶、车牌识别、工业自动化等领域中广泛的应用。综上，实体识别技术有着广泛的应用前景。 作品简介 ​ 企业实体识别主要应用在我们目前业务系统中的查证功能。查证功能的主要作用是将用户拍摄的店铺照片经过OCR识别后进行店铺名称的提取，然后通过店铺名称查询证照库，获取该店铺办理过的所有证照信息，方便用户进一步了解该店铺。在日常应用中，例如外出就餐时利用我们的系统随手拍摄要就餐的饭店门脸，系统会自动检测

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推荐人 利用tensorflow实现电影推荐系统使用的数据集为MovieLens数据集

简单的电影推荐系统 采用协同过滤算法生成模型，进行预测推荐 实验环境：Ubuntu 19.04 + Hadoop 2.9.0 + Spark 2.4.3 + Python 3.7.3 实验工具：Jupyter笔记本 具体内容：ml-100k.zip文件是此实验的数据集，使用其中的u.data和u.item文件。