推荐算法

叫我：松哥

基于 Flask 框架开发的在线学习平台，集成人工智能技术，提供分类练习、随机练习、智能推荐等多种学习模式智能刷题系统是一款基于 Flask 框架开发的在线学习平台，集成了人工智能技术为用户提供个性化的刷题体验。系统支持多种题型（选择题、判断题、简答题），提供分类练习、随机练习、智能推荐等多种学习模式。通过 DeepSeek AI 技术，系统能够自动批改简答题并提供详细解析，帮助用户快速提升学习效率。系统还包含错题本、收藏夹、学习笔记等辅助工具，以及完善的学习统计分析功能，让用户能够全面了解自己的学习进度和薄弱环节。管理员可以通过后台管理系统轻松管理题目、分类和用户数据。

叫我：松哥

基于Flask框架开发的智能旅游推荐平台，采用复合推荐算法，支持管理员、导游、普通用户三种角色本系统是一款基于Flask框架开发的智能旅游推荐平台，采用复合推荐算法为用户提供个性化旅游建议。系统支持管理员、导游、普通用户三种角色，每个角色拥有独立的功能权限。管理员负责系统整体管理和数据分析；导游负责景点信息录入、旅游路线设计及关联规则分析；普通用户可浏览景点、预定路线、收藏评论、参与论坛交流，并获取智能推荐。系统使用SQLite数据库存储数据，通过Bootstrap 5实现响应式前端界面，利用ECharts进行数据可视化展示。

电商AI导购系统设计：基于深度学习的商品推荐算法与架构实践大家好，我是省赚客APP研发者阿可！在省赚客APP（juwatech.cn）中，用户日均浏览商品超千万次，传统基于规则或协同过滤的推荐已无法满足个性化与实时性需求。为此，我们构建了一套融合用户行为序列建模与多源特征交叉的深度学习推荐系统，采用双塔DNN+在线向量检索架构，实现“千人千面”的高转化导购体验。本文将从特征工程、模型训练到线上服务部署，结合核心 Java 与 Python 代码详解落地过程。

计算机学姐

基于SpringBoot的高校体育场馆预约系统【个性化推荐算法+数据可视化统计】作者：计算机学姐开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

深度解析TikTok运营的流量池推荐算法运营进阶：熟悉爆款视频的规律在社交媒体的热潮中，TikTok以其独特的短视频内容吸引了数以亿计的用户。然而，许多人对于TikTok的流量分配和推荐算法仍然感到神秘。本文将深入探讨TikTok运营中的流量池推荐算法，帮助TikTok运营者更好地理解和利用推荐算法。

叫我：松哥

基于Spark智能推荐算法的农业作物推荐系统，推荐算法使用Spark ML风格推荐引擎基于Spark智能推荐算法的农业作物推荐系统，为农民提供精准的作物种植建议。用户认证智能推荐作物库收益计算器

在迪拜跨地域业务场景中构建多活数据中心架构的工程实践与系统治理思路在阿联酋迪拜部署面向中东与北非用户的互联网平台时，我们很快意识到一个现实问题：单一数据中心已经无法满足业务对稳定性的要求。网络波动、区域性故障、突发流量，都可能在短时间内让服务不可用。因此，多活数据中心不再是“高端选项”，而是系统架构设计的基本能力。

叫我：松哥

基于 Flask 的音乐推荐与可视化分析系统，包含用户、创作者、管理员三种角色，集成 ECharts 进行数据可视化，采用混合推荐算法基于 Flask 的音乐推荐与可视化分析系统，包含用户、创作者、管理员三种角色，使用 SQLite 数据库，集成 ECharts 进行数据可视化，采用混合推荐算法。

在班加罗尔大规模微服务场景中构建动态监控与服务治理平台的工程设计实践经验分享在印度班加罗尔参与面向高并发业务的微服务平台建设时，我们发现一个核心问题：服务数量快速增长后，系统稳定性不再取决于单个服务本身，而取决于服务之间的可观测性和治理能力。微服务拆分带来了灵活性，也带来了“不可见的复杂性”，治理和监控成为架构演进的关键。

面向资源配额与公平调度机制的互联网系统设计思路与多语言工程实现实践分享当互联网系统用户规模不断扩大时，一个看似“底层”的问题会逐渐浮出水面：资源到底该如何被公平使用。CPU、内存、线程、连接数、带宽，这些资源一旦缺乏约束，系统往往不是被真正的高价值请求压垮，而是被无序竞争拖入不可控状态。

叫我：松哥

基于Flask的智能服装搭配推荐系统，采用协同过滤和内容过滤的混合推荐算法，支持虚拟试穿和个性化建议基于Flask的智能服装搭配推荐系统，采用协同过滤和内容过滤的混合推荐算法，支持虚拟试穿和个性化建议。

面向微服务分布式锁与并发控制的互联网系统高可用设计与多语言工程实践分享在现代互联网微服务架构中，多实例并发访问同一资源可能导致数据冲突或不一致。为了保障系统高可用性与数据安全，分布式锁（Distributed Lock）与并发控制成为核心手段。分布式锁可保证同一资源在多实例间互斥访问，并配合超时、重试和幂等机制，实现高可用并发控制。

推荐系统模型优化-工程实践流程在大规模推荐系统中，模型或策略的修改并不是一次简单的效果优化，而是一项涉及业务目标、系统稳定性和长期收益的工程化决策。随着用户规模和内容规模的持续扩大，单次模型改动往往会对整体分发生态产生放大效应，如果缺乏规范流程，极易带来隐性风险或短期收益、长期损失的问题。因此，互联网大厂通常将模型修改视为一条完整、可回溯、可反转的闭环流程。

【推荐系统】深度学习训练框架（二十三）：TorchRec端到端超大规模模型分布式训练+推理实战在大规模推荐系统中，模型参数量通常达到数十亿甚至数百亿，单GPU无法容纳。TorchRec的DistributedModelParallel (DMP) 通过将模型分片到多个GPU上，解决了这一挑战。但这也带来了分布式检查点和推理部署的新问题。

# 内容平台推荐算法与创作者激励机制——从抖音/B站看流量分配的技术逻辑之前在一家短视频公司做过两年推荐系统，对这套"流量分配"的玩法算是有些了解。很多UP主抱怨平台"限流"，新人觉得"没有扶持"，其实背后都是一套复杂的算法在运作。

开开心心就好

OCR识别工具可加AI接口,快捷键截图翻译便捷软件介绍今天给大伙儿聊聊天若OCR 这工具，它以前可是开源免费的，后来作者改成收费了，开源免费版也就停更了。

从点预测到分布建模：小红书-EGMN在视频观看时长预测中的方法与实践原文：https://arxiv.org/pdf/2508.12665在短视频推荐系统中，观看时长（Watch Time）被广泛视为衡量用户满意度与内容质量的核心信号之一。与点击、点赞等离散反馈不同，观看时长是一个连续变量，既能反映用户是否产生兴趣，又能刻画兴趣强弱程度，因此在排序与收益建模中具有不可替代的地位。

麦麦大数据

F060 基于BERTvue+flask电影评论情感分析系统根据您提供的详细信息和原始模板，我将为您完整整理一份结构清晰、内容详实的系统描述文档，适用于 F060 基于BERT + Vue + Flask 的电影评论情感分析系统。

【C语言】排序算法——希尔排序以及插入排序 ——详解！！！在学习循环的时候，我们学习到了冒泡排序这个算法那么，除了冒泡排序，还有什么排序算法呢？今天给大家带来的是插入排序以及希尔排序

7大推荐系统/算法框架对比做推荐系统，最怕的就是 “拿着锤子找钉子” ，更怕 “49年入国军” ——明明大家都在用 PyTorch 了，你还在抱残守缺啃 TensorFlow。