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邮局报刊、杂志订阅系统
本系统由“客户服务子系统”、 “内务管理子系统”、
“原始数据管理子系统”组成。客户服务子系统包含2个功能模块：“订阅”、 “顾客事务处理”。内务管理子系统包含3个功能模块：“订单管理”、“投递管理”、“报费管理”。
原始数据管理子系统包含2个功能模块：“报刊、杂志信息维护”、“报社、杂志社信息维护”
- 2023-02-15 14:40:03下载
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利用消元法中的列主元消元法来实现线性方程组的求解
利用消元法中的列主元消元法来实现线性方程组的求解-Using elimination method in the PCA included elimination method to achieve linear equations
- 2023-07-27 21:30:05下载
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基于matlab的kalman滤波源程序，实现基本的卡尔曼滤波。
基于matlab的kalman滤波源程序，实现基本的卡尔曼滤波。-The kalman filter matlab-based source to achieve the basic Kalman filtering.
- 2022-01-25 22:40:42下载
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compression algorithm test procedure (North Jimmy computer
压缩算法测试程序（北理计算机系老浪字做）-compression algorithm test procedure (North Jimmy computer-old wave character)
- 2022-03-23 06:13:34下载
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自定义一些x,y坐标,可以模拟出一些光滑的曲线
自定义一些x,y坐标,可以模拟出一些光滑的曲线-x, y coordinates, and can simulate some smooth curve
- 2022-03-16 00:11:45下载
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主要的
列主元法求解高次线性方程-main-element method high linear equations
- 2022-03-23 22:38:38下载
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有重复元素的排列问题
资源描述设集合R={r1,r2,...,rn}是要进行排列的n个元素，其中r1,r2,...,rn可能相同。
试着设计一个算法，列出R的所有不同排列。
即，给定n以及待排的n个可能重复的元素。计算输出n个元素的所有不同排列。
- 2022-06-15 12:23:57下载
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C++ ItemCF
UserCF和ItemCF是协同过滤中最为古老的两种算法，在top-N的推荐上被广泛应用。这两个算法之所以重要，是因为他们使用了两个不同的推荐系统基本假设。UserCF认为一个人会喜欢和他有相同爱好的人喜欢的东西，而ItemCF认为一个人会喜欢和他以前喜欢的东西相似的东西。这两个假设都有其合理性。根据我的测试，用UserCF和ItemCF做出的推荐列表中，只有50%是一样的，还有50%完全不同。但是这两个算法确有相似的精度。所以说，这两个算法是很互补的。我一直认为这两个算法是推荐系统的根本，因为无论我们是用矩阵，还是用概率模型，我们都非常的依赖于前面说的两种假设。如果用户的行为不符合那两种假设，推荐系统就没必要存在了。因此我一直希望能够找出这两种算法的本质区别。他们有相似的精度，但是coverage相差很大，ItemCF coverage很大而UserCF很小。我还测试了很多其他指标，不过要从这些表象的指标差异找出这两个算法的本质区别还是非常困难。不过上周我基本发现了这两个算法推荐机理的本质区别。我们做如下假设。每个用户兴趣爱好都是广泛的，他们可能喜欢好几个领域的东西。不过每个用户肯定也有一个主要的领域，对这个领域会比其他领域更加关心。给定一个用户，假设他喜欢3个领域A,B,C，同时A是他喜欢的主要领域。这个时候我们来看UserCF和ItemCF倾向于做出什么推荐。结果如下，如果用UserCF, 它会将A,B,C三个领域中比较热门的东西推荐给用户。而如果用ItemCF，它会基本上只推荐A领域的东西给用户。因为UserCF只推荐热门的，所以UserCF在推荐长尾上能力不足。而ItemCF只推荐A领域给用户，这样他有限的推荐列表中就可能包含了一定数量的不热门item，所以ItemCF推荐长尾的能力比较强。不过ItemCF的推荐对某一个用户而言，显然多样性不足。但是对整个系统而言，因为不同的用户的主要兴趣点不同，所以系统的coverage会很大。显然上面的两种推荐都有其合理性，但都不是最好的选择，因此他们的精度也会有损失。最好的选择是，如果我们给这个用户推荐30个item，我们既不是每个领域挑选10个最热门的给他，也不是推荐30个A领域的给他，而是比如推荐15个A领域的给他，剩下的15个从B,C中选择。认识到这一
- 2022-03-26 08:57:57下载
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计算两个日期间的天数差
计算两个日期间的天数差-calculate the day interval between two datetime value
- 2022-04-28 19:10:44下载
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prepared by the steepest decline (equation solution), the attention to the matri...
用C编写的最速下降法（解方程），注意矩阵A是正定对称的-prepared by the steepest decline (equation solution), the attention to the matrix A is symmetric positive definite
- 2022-01-26 01:21:10下载
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