推荐算法

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苏州误删除格式化服务器文件恢复周二凌晨1点30分，“闪购网”年度最大促销活动启动前7小时。自动化运维平台正执行最后的系统清理任务。年轻的运维工程师小张按下回车键，执行了那条精心编写的脚本。他没有注意到一个致命的参数错误——脚本中的路径变量被错误地指向了生产数据库的主数据目录。

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降E大调的梦

推荐系统浅学与实践最近学习了一下推荐系统，把自己的所得分享出来。本人才疏学浅，如有不对的地方，还望指正～推荐系统的目的只有一个：把用户可能感兴趣的产品推荐给他们。推荐系统可以说是AI落地最成功的一个领域，它和我们的日常生活相关，我们每天刷短视频，新闻，逛pdd淘宝都会与他打交道。推荐系统是一个极具综合性的系统，涉及前端、后端、大数据、算法、机器学习等等技术，它没有固定的格式，针对不同的场景可以有灵活的搭配和设计。这里我把业界常见的推荐系统进行抽象，为了方便大家理解，做了一定的简化，形成了一个由下至上的三层系统架构，供大家学

U++集成开发环境：提升编码效率在软件开发的世界里，工具的选择往往决定了开发的效率与体验。U++框架下的TheIDE，便是一款集代码编辑、调试、界面设计于一体的集成开发环境。它以其轻量级、高响应速度和深度集成U++库的特性，吸引了众多追求高效开发的程序员。

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马斯克开源X推荐算法深度解析：Grok驱动的推荐系统架构埃隆·马斯克再次震撼科技界！X（原Twitter）正式开源其"For You"推荐算法，基于Grok大模型的推荐系统架构首次向公众揭开了神秘面纱。

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第六章：推荐算法目录第一部分：我们如何了解用户？（数据基础）第二部分：协同过滤 (Collaborative Filtering)

【机器学习】深度学习推荐系统（三十一）：X For You Feed 全新推荐系统技术架构深度解析X For You Feed Algorithm 是一个基于深度学习的推荐系统，为 X（原 Twitter）平台的"为你推荐"信息流提供核心算法支持。该系统通过结合网络内内容（来自用户关注的账户）和网络外内容（通过机器学习检索发现），并使用基于 Grok 的 Transformer 模型对所有内容进行统一排序。

X 推荐算法分析开源链接：https://github.com/xai-org/x-algorithmX 的"For You"推荐系统采用两阶段推荐架构，结合了关注内容和发现内容，使用基于Grok的Transformer模型进行排序。