for i in data['WindNumber'].unique(): t = data[(data['WindNumber']==i)] fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 ax = fig.add_sub

时间: 2024-03-11 14:46:11 浏览: 90
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Pruebas.fig:单相变压器测试-matlab开发

图(111) ax.plot(t['Time'], t['WindSpeed'], color='blue', label='风速') ax.plot(t['Time'], t['WindDirection'], color='red', label='风向') plt.title('风机{}数据展示'.format(i)) plt.xlabel('时间') plt.ylabel('值') plt.legend(loc='best') plt.show() 请问这段代码的作用是什么？
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hbin = 10 for i in tqdm(data['WindNumber'].unique()): col = 'WindSpeed' cond = (data.WindNumber==i) & (data.label == 0) temp_df = data[cond] h_bins = pd.cut(temp_df.Power, np.arange(-1000, 3000, hbin)) temp_df['hbins'] = h_bins groups = [] for index,temp in temp_df.groupby("hbins"): if temp.shape[0]==0: continue iqr = temp[col].quantile(0.75) - temp[col].quantile(0.25) t1 = temp[col].quantile(0.25) - 1.5 * iqr t2 = temp[col].quantile(0.75) + 1.5 * iqr temp = temp[((temp[col]<t1) | (temp[col]>t2))] groups.append(temp) groups = pd.concat(groups).reset_index(drop = True) cond = (data.WindNumber==i) & (data.Time.isin(groups.Time)) data.loc[cond,'label'] = 3 def vis_result_2D(df,label): fig = plt.figure(figsize=(16,6)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ax = fig.add_subplot(121) for i in df['label'].unique(): temp_df = df[df['label']==i] ax.scatter(temp_df['WindSpeed'],temp_df['Power'],s=0.3,color=mcolors.TABLEAU_COLORS[colors[i]],label=i) plt.legend() plt.title("各类异常的分布") plt.grid(True) ax = fig.add_subplot(122) df = df[df['label']==0] ax.scatter(df['WindSpeed'],df['Power'],s=0.3) plt.title("清洗后的结果") plt.grid(True每行详细注释

这段代码是在对风力发电数据进行异常检测和清洗。首先，使用 tqdm 库对数据集中的风机编号进行遍历，对于每个风机编号进行以下操作：筛选出标签为0的数据，并将根据 Power 列的值分成 hbin 个区间，将每个数据点所在...

data["Risk_Flag"].value_counts() fig, ax = plt.subplots( figsize = (12,8) ) corr_matrix = data.corr() corr_heatmap = sns.heatmap( corr_matrix, cmap = "flare", annot=True, ax=ax, annot_kws={"size": 14}) plt.show() def categorical_valcount_hist(feature): print(data[feature].value_counts()) fig, ax = plt.subplots( figsize = (6,6) ) sns.countplot(x=feature, ax=ax, data=data) plt.show() print("-----------------------------------3---------------------------------") categorical_valcount_hist("Married/Single") categorical_valcount_hist("House_Ownership") print( "Total categories in STATE:", len( data["STATE"].unique() ) ) print() print( data["STATE"].value_counts() ) print( "Total categories in Profession:", len( data["Profession"].unique() ) ) print() data["Profession"].value_counts() sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Income" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Age" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="Experience" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_JOB_YRS" ,data = data) sns.boxplot(x ="Risk_Flag",y="CURRENT_HOUSE_YRS" ,data = data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot(x='Car_Ownership', hue='Risk_Flag', ax=ax, data=data) fig, ax = plt.subplots( figsize = (8,6) ) sns.countplot( x='Married/Single', hue='Risk_Flag', data=data ) fig, ax = plt.subplots( figsize = (10,8) ) sns.boxplot(x = "Risk_Flag", y = "CURRENT_JOB_YRS", hue='House_Ownership', data = data)是哪里出现上述错误呢

上述代码中并没有出现明显的错误，因此很难确定错误出现的位置。如果你遇到了错误，可以将错误信息提供给我，我可以帮助你找到错误所在。 不过，需要注意的是，在运行上述代码之前，你需要先导入所需要的Python库，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def count(lis): lis = np.array(lis) key = np.unique(lis) x = [] y = [] for k in key: mask = (lis == k) list_new = lis[mask] v = list_new.size x.append(k) y.append(v) return x, y mu = [14, 23, 22] sigma = [2, 3, 4] tips = ['design', 'build', 'test'] figureIndex = 0 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) color = ['r', 'g', 'b'] ax = fig.add_subplot(111) for i in range(3): x = np.linspace(mu[i] - 3*sigma[i], mu[i] + 3*sigma[i], 100) y_sig = np.exp(-(x - mu[i])**2/(2*sigma[i]**2))/(math.sqrt(2*math.pi)) ax.plot = (x, y_sig, color[i] + '-') ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.show() plt.grid(True) size = 100000 samples = [np.random.normal(mu[i], sigma[i], size) for i in range(3)] data = np.zeros(len(samples[1])) for i in range(len(samples[1])): for j in range(3): data[i] += samples[j][i] data[i] = int(data[i]) a, b = count(data) pdf = [x/size for x in b] cdf = np.zeros(len(a)) for i in range(len(a)): if i > 0: cdf[i] += cdf[i - 1] cdf = cdf/size figureIndex += 1 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(211) ax.bar(a, height=pdf, color='blue', edgecolor='white', label='MC PDF') ax.plot(a, pdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.set_title('Monte Carlo Simulation') ax = fig.add_subplot(212) ax.plot(a, cdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.grid(True) plt.show()修改一下代码

fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) color = ['r', 'g', 'b'] ax = fig.add_subplot(111) for i in range(3): x = np.linspace(mu[i] - 3*sigma[i], mu[i] + 3*sigma[i], 100) y_sig = np.exp(-(x -...

types = df['type'].unique() labels = types.tolist() fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = plt.subplot(111) b_num = np.arange(0, 10.5, 0.5) for t in types: ax.hist(df.loc[df['type'] == t, 'rating'], bins=b_num, rwidth=0.9, alpha=0.6, label=t, ) ax.legend() ax.set_xlabel('rating') ax.set_ylabel(r'Count(rating)') plt.show()重叠绘制直方图，输出效果达到每个间距的值是累加后的值

fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = plt.subplot(111) for i, t in enumerate(types): ax.bar(b_num[:-1], hist_data[i], label=t, alpha=0.6) ax.legend() ax.set_xlabel('rating') ax.set_ylabel(r'Count...
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv('data（北深）.csv') df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 将日期字符串转换为日期格式 df['Month'] = df['date'].dt.month # 增加一列表示月份 df['days_to_departure'] = df['days_to_departure'].astype(int) # 将天数转换为整数类型 sns.set(style='whitegrid') fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price'), cmap='YlOrRd', ax=ax) ax.set_title('Flight Price Heatmap') ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Days to Departure') plt.show()上述代码生成的热力图中横轴的日期格式中T00:00:00 0000000000怎么删去？

sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price'), cmap='YlOrRd', ax=ax, xticklabels=df['date'].unique()) 这将使用唯一的日期值作为横轴标签。

import pandas as pd df = pd.read_csv('lending.dat') df['year'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.year df_book_count = df[['bid', 'title']].drop_duplicates().merge( df.groupby('bid').size().reset_index(name='count'), on='bid') top5_books = pd.DataFrame() for year in df['year'].unique(): df_year = df[df['year'] == year] if len(df_year) >= 5: # 只有当年份至少有 5 本书籍时，才计算前 5 本最受欢迎的书籍 # 按照每个书籍的借阅次数进行排序，并选择前 5 本书籍 df_year_sorted = df_book_count[df_book_count['bid'].isin(df_year['bid'])].sort_values('count', ascending=False).head(5) # 将年份信息添加到 DataFrame 中 df_year_sorted['year'] = year top5_books = pd.concat([top5_books, df_year_sorted], ignore_index=True) # 输出结果 print(top5_books[['year', 'title', 'count']])统计每年借阅量排前五的图书及其借阅量对其进行新颖的可视化展示

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x='year', y='count', hue='title', data=top5_books, ax=ax) # 设置标题和标签 ax.set_title('Top 5 Books Borrowed Each Year') ax.set_xlabel('Year') ax....

jupyter1.用pandas读取data目录下文件employee.csv 2.用读取的数据分别绘制各产业就业人员散点图 3.用读取的数据将三个产业就业人员散点图绘制到一个图上

fig, ax = plt.subplots() for industry in df['industry'].unique(): sub_df = df[df['industry'] == industry] ax.scatter(sub_df['salary'], sub_df['experience'], label=industry) ax.set_xlabel('Salary')...

cannot import name 'plot_confusion_matrix' from 'sklearn.metrics' (C:\Users\cloud\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py)

fig, ax = plt.subplots() im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) ax.figure.colorbar(im, ax=ax) # We want to show all ticks... ax.set(xticks=np.arange(cm.shape), yticks=np.arange...

从JData_Action_201602.csv中读取数据。使用 Matplotlib 模块实现周一到周日各天购买情况的数据可视化。 相关知识 本关的目的是统计周一到周日各天购买情况，我们需要完成以下几个步骤： 提取购买（type=4）的行为数据； 将time字段转换为 datetime 类型： 可以使用to_datetiem()函数实现类型的转换，该步骤的转换是为了方便下一步转换为星期。 将时间 time 转换为星期(周一为 1 ，周日为 ７ )： 该步骤可以使用 Pandas 的apply()函数实现。 统计周一到周日每天购买用户个数； 统计周一到周日每天购买商品个数； 统计周一到周日每天购买记录个数； 三个统计步骤都可以使用分组函数groupby()来实现。 条形宽度设置为 0.2； 透明度设置为 0.4； x轴名设置为weekday； y轴名设置为number； title设置为：A Week Purchase Table； 图片保存路径step2/ans/result.png。

fig, ax = plt.subplots() ax.bar(user_count.index - 0.2, user_count.values, width=0.2, alpha=0.4, label='User Count') ax.bar(sku_count.index, sku_count.values, width=0.2, alpha=0.4, label='Sku Count') ...

写出python代码，用argparse。能在任何文件夹读取Log。具体如下： 1.读取log，当读取到最后一次出现"My name is kitty"时，从下一行开始读 2.删除所有重复的行，只留第一行 3.第一行按照正则规则1分列后，写入新的CSV文件Output 4.从下一行开始按照正则规则2分列后，继续写入新的CSV文件Output 5.读取CSV文件Output 6.把标题行分为4类，第一类是标题为ABC,DFG的2列，第二类是CAT开头的几列，第三类是DOG开头的几列，第四类是Fish开头的几列 7.把4类标题画成4个曲线图，标注每条线的标题

abc_dfg_data = [[rows[0][i]] + [row[i] for i in abc_dfg_cols] for row in rows] cat_data = [[rows[0][i]] + [row[i] for i in cat_cols] for row in rows] dog_data = [[rows[0][i]] + [row[i] for i in dog...

请用python编码码：读入如下格式的asst.csv文件 交易日 策略 品种 单位净值 20230130 BDE000-15 SH512000 0.991367 20230130 BDE000-20 SH512000 1 20230130 BDE000-30 SH512000 1 20230130 BDE030-15 SH515030 1 20230130 BDE030-20 SH515030 1 20230130 BDE030-30 SH515030 1 20230130 BDE030-5 SH515030 0.983256 20230130 BDE170-15 SH512170 1 20230130 BDE170-20 SH512170 1 20230130 BDE170-30 SH512170 1 20230130 BDE170-5 SH512170 1 20230130 BDE290-10 SH512290 1 20230130 BDE290-15 SH512290 1 20230130 BDE290-20 SH512290 0.986876 20230130 BDE290-30 SH512290 1 20230130 BDE290-5 SH512290 1 20230130 BDE660-10 SH512660 1.007269 20230130 BDE660-15 SH512660 1.007269 20230130 BDE660-5 SH512660 1.022703 20230130 BDE690-10 SH512690 1 20230130 BDE690-15 SH512690 0.997257 20230130 BDE690-20 SH512690 0.997257 20230130 BDE690-30 SH512690 1 20230130 BDE690-5 SH512690 1 20230130 BDE790-15 SH515790 1.004192 20230130 BDE790-20 SH515790 1.005566 20230130 BDE790-30 SH515790 1.003483 20230130 BDE790-5 SH515790 1.007581 20230130 BDE880-20 SH512880 1 20230130 BDE915-15 SZ159915 1.007231 20230130 BDE915-20 SZ159915 1.007231 20230130 BDE915-5 SZ159915 1 20230130 BDE949-15 SZ159949 0.983253 20230130 BDE949-20 SZ159949 1.02574 20230130 BDE949-30 SZ159949 1.013246 20230130 BDE949-5 SZ159949 1 20230130 BDE995-20 SZ159995 1 20230130 BDE995-30 SZ159995 1 20230130 BDE995-5 SZ159995 1 20230130 BDG688005 SH688005 1.01585， 然后格局数据绘制交易日-单位净值曲线，可以交互选择单个，多个或全部策略

fig, ax = plt.subplots() # 定义选择策略的下拉菜单 strategy_options = ['全部'] + list(data['策略品种'].unique()) initial_strategy = '全部' select_strategy = plt.widgets.Dropdown(options=strategy_...

用def函数写出python代码，有注释。用argparse，pandas。功能是能在任何文件夹读取Log并选择分类进行绘图。具体如下： 1.读取log，当读取到最后一次出现"My name is kitty"时，从下一行开始读 2.删除所有重复的行，只留第一行 3.逐行写入csv 4.第1行按照正则规则1提取单词，然后分列，分列后才知道有多少列，分列符号也不知道有几个空格。 5.从第2行开始按照正则规则2分列后，才知道有多少列，分列符号也不知道有几个空格。 6.读取CSV文件Output 7.把标题行分为4类，第一类是标题为ABC,DFG，TBC,DHHG,lop,kki的6列，第二类是CAT开头的几列，第三类是DOG开头的几列，第四类是Fish和food开头的几列 8.把4类标题画成4个曲线图，在一张画布上，标注每条线的标题 9.在一张画布从上到下分成4份，把4类标题画成4个曲线图，颜色随机，刻度比例适当 10.查看4个图的时候，可以使用筛选器，可以让我选择每次看哪个图

colors = [plt.cm.tab10(i) for i in range(10)] random.shuffle(colors) # 画随机颜色的图 fig, axs = plt.subplots(4, 1, figsize=(10, 12)) for i, category in enumerate([category1, category2, category3, ...

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fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2], c=colors, s=5) ax.set_xlabel('Longitude') ax.set_ylabel('Latitude') ax.set_zlabel('Height') ...

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易语言实现画板图像缩放功能教程

资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言，主要面向中文用户，其特点是使用中文关键词和语法结构，使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码，用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码，用户可以调整画板上图像的大小，从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类：高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值，这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术，这些方法在处理速度上更快，但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签，可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员，目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e'，可以推断该文件是一个易语言项目文件，其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言，其核心特点包括： 1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。 7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面，易语言能够： 1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。 4. 图像缩放算法：易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面： 1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。 4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。 5. 性能优化：为了确保图像缩放操作流畅，需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能

![【交互特征：优化与调试的艺术】：实战技巧，提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法，它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**：旨在通过数据集中的已知类别（标签）来预测新数据的类别。例如，邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件，或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤，这里我将以 IntelliJ IDEA（一种流行的 Java IDE）为例，简要概述一下如何构建一个基础框架，并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架，因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**： - 打开IntelliJ IDEA，选择"Create New Project"，然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项，例如`highway-toll-system`，并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。
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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩