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互联网关键应用(搜索、推荐、广告)算法精华书籍.pdf

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简介:
本书精选了关于互联网三大核心应用——搜索引擎、个性化推荐系统及在线广告系统的先进算法与技术,旨在为读者提供深入的理解和实践指导。 互联网核心应用(搜索、推荐、广告)算法宝藏书.pdf

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  • 广.pdf
    优质
    本书精选了关于互联网三大核心应用——搜索引擎、个性化推荐系统及在线广告系统的先进算法与技术,旨在为读者提供深入的理解和实践指导。 互联网核心应用(搜索、推荐、广告)算法宝藏书.pdf
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    本书《数据挖掘原理与算法》全面解析了数据挖掘的核心概念、技术及应用案例,深入浅出地介绍了各种经典和现代的数据挖掘算法。适合于希望深入了解数据科学领域的学生和技术人员阅读。 《数据挖掘原理与算法》是一本详细介绍数据挖掘基本概念、技术及其应用的书籍。本书涵盖了从基础理论到高级算法的全面内容,适合对数据科学感兴趣的读者深入学习。书中不仅讲解了常见的数据预处理方法,还详细介绍了分类和回归分析、聚类以及关联规则等核心主题,并探讨了一些最新的研究趋势和技术挑战。通过丰富的实例和案例研究,帮助读者更好地理解和掌握数据挖掘的核心技术及其在实际问题中的应用。
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  • Stochastic Local Search (经典:局部入门).pdf
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    《Stochastic Local Search》是一本介绍局部搜索算法的经典著作,详细讲解了随机化局部搜索技术及其在解决复杂优化问题中的应用。适合初学者和研究人员参考学习。 局部搜索是一种搜索算法,其定义为在候选解集合中进行的优化过程。本段落探讨了若干基于局部搜索策略的组合优化问题求解算法的研究进展。
  • FFmpeg 基础 PDF 官方
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    这本由FFmpeg官方推荐的基础PDF书籍,旨在帮助读者深入理解多媒体处理工具FFmpeg的核心概念与应用技巧。 FFmpeg是一款非常强大的多媒体处理工具,它包括了音频和视频编码、解码、转码(transcoding)、流处理、过滤器(filters)等功能。它的设计初衷是希望可以通过命令行来处理多媒体数据。FFmpeg在音视频领域几乎无所不能,它可以处理几乎所有格式的音视频文件,实现不同格式、不同码率、不同分辨率的转换,还可以添加各种滤镜效果。FFmpeg通过不同的组件为开发者提供了丰富的功能,使其在多媒体处理方面发挥着重要的作用。 FFmpeg的开发由一群致力于开源的开发者团队进行,他们不断地改进和更新工具集,使其成为音视频处理领域里不可或缺的工具。由于其开源特性,社区参与度非常高,很多人通过提交代码、报告bug、提供文档等方式为FFmpeg做出了贡献。同时,社区还提供了许多文档和示例,帮助用户更好地理解和使用FFmpeg。 对于初学者而言,命令行操作可能会稍显复杂。因此官方提供了一些入门指南和使用手册,《FFmpeg Basics》一书详细介绍了基本的使用方法,包括基础概念、命令行语法、转码技术、过滤器的应用等。此外还覆盖了音视频格式转换、时间操作、数学函数以及元数据和字幕处理等内容。这本书不仅适合初学者入门,也适合有一定基础的用户提高技能。 书中介绍了一些FFmpeg使用的环境设置详情,例如在Windows下使用命令提示符(Command Prompt)或其替代工具,并包括路径配置等基础知识。FFmpeg的主要命令行工具有`ffmpeg`和`ffplay`:前者用于视频与音频转码操作;后者则可以用来预览媒体文件。书中还提到FFmpeg采用了国际单位制前缀,这在设置比特率、帧率等相关参数时需要注意。 过滤器是处理多媒体数据的重要组成部分之一,《FFmpeg Basics》一书深入介绍了如何使用过滤器链(filter chains)和过滤器图(filter graphs)。选择合适的滤镜对于视频质量至关重要,可以实现重新编码、转码、缩放、裁剪、填充等操作。此外还可以进行翻转、旋转处理,应用模糊或锐化效果;去除噪声干扰,并添加画中画面覆盖层以及文本叠加于视频上;调整颜色校正和执行高级技术。 书中也专门介绍了FFmpeg对音频的专业处理能力,包括采样率转换和压缩等内容。在视频格式转换方面,则详细探讨了不同编码器的预设选项及交错视频(interlaced video)的相关处理方法等细节问题。 对于实际应用来说,从下载安装配置到基本命令行操作都是需要掌握的基础知识;而书中提到的各种进阶技术如批量文件处理、捕捉摄像头和麦克风信号以及网页端视频管理等功能则能够帮助用户进一步提升技能水平。此外当遇到具体难题时也可以参考书中的调试与测试指南来解决。 《FFmpeg Basics》这本书为用户提供了一套全面的学习资源,通过系统地学习可以掌握从基础到高级的各种技巧,并在实际项目中灵活运用这些知识和技术手段。
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    本文探讨了点击率预测在互联网广告领域的关键作用及其优化策略,旨在提升广告投放效率与效果。 CTR预估文档主要侧重于算法分析,并详细介绍了关键问题的解决思路。
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    关键词搜索是一种通过输入特定词汇来查找互联网上相关内容的技术或服务。它帮助用户快速定位到需要的信息和资源。 在IT领域内关键字搜索是一项日常任务,尤其是在处理大量文本数据的时候。Python凭借其简洁易读的语法及丰富的库支持成为了实现这一需求的理想工具。“keywordsearch”项目旨在提供一种基于Python的关键字查询方案,帮助用户快速地查找并统计指定文件或目录中特定关键词出现次数的同时还能高亮显示这些关键字在文档中的位置。 为了深入了解如何使用Python进行文件操作,“open()”,“readlines()”,和“with语句”的运用是基础。对于大体积的文本数据处理而言,推荐采用后者以确保资源管理的有效性。当开始执行搜索任务前,通常会先将目标内容加载到内存中再做进一步的操作。 在字符串匹配方面,Python内置了诸如`find()`、`index()`和`count()`等函数来实现子串查找与计数功能。“re.sub()”则是一个用于替换文本的正则表达式方法,在需要高亮显示关键字时特别有用。此外,“collections.Counter”类可以用来统计多个关键词出现次数,这在处理复杂查询场景下非常有帮助。 对于文件夹级别的搜索任务,则需要用到诸如`os.listdir()`、`os.path.isfile()`和`os.walk()`等函数来遍历整个目录结构,并对每个文档执行关键字查找。为了提高效率,在面对大量数据时可以考虑使用“multiprocessing”或“concurrent.futures”库实现多线程或多进程的并发操作。 最后,展示搜索结果通常涉及到用户界面的设计。“Tkinter”, “PyQt”, 和 “wxPython” 等图形化工具包可帮助开发者构建交互式应用来显示查询信息。对于网络应用程序而言,“Flask” 或“Django”等框架可以用于将这些功能部署到服务器上,使用户可以通过浏览器进行访问。 综上所述,“keywordsearch”项目整合了文件操作、字符串匹配、遍历目录结构以及统计分析等多项技能点,并且提供了并发处理和UI设计方面的指导。通过实践该方案,开发者能够提升自己在文本处理及信息检索领域的能力。