prompt. js
时间: 2024-07-08 20:00:51 浏览: 296
prompt:node.js 的简单提示
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Prompt.js是一个JavaScript库，它提供了一个简单的API来创建交互式提示和对话框，常用于收集用户输入或展示动态内容。这个库可以帮助开发者轻松地在网页上构建类似于命令行界面（CLI）或者对话机器人的体验。Prompt.js支持自定义样式、验证输入、处理异步操作等功能，使得在前端开发中实现用户反馈和数据收集更加便捷。
使用Prompt.js时，你可以按照以下步骤操作：
1. 安装库：通过npm或CDN引入到项目中。
2. 创建提示：定义提示的问题、默认值、验证函数等。
3. 显示并获取用户输入：调用prompt方法显示对话框，然后处理用户返回的结果。
4. 异步操作：如果需要，可以在提示过程中执行异步操作，并处理回调。
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首先，工作流程是数据处理的一个高级抽象，它将数据预处理（例如标准化、转换等），模型建立（例如使用特定的算法拟合数据），以及后处理（如调整预测概率）等多个步骤整合起来。使用工作流程，用户可以避免对每个步骤单独跟踪和管理，而是将这些步骤封装在一个工作流程对象中，从而简化了代码的复杂性，增强了代码的可读性和可重用性。
工作流程的优势主要体现在以下几个方面：
1. 管理简化：用户不需要单独跟踪和管理每个步骤的对象，只需要关注工作流程对象。
2. 效率提升：通过单次fit()调用，可以执行预处理、建模和模型拟合等多个步骤，提高了操作的效率。
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```R
install.packages("workflows")
```
如果需要安装开发版本，可以使用以下命令：
```R
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("tidymodels/workflows")
```
通过这些命令，用户可以将工作流程包引入到R的开发环境中，利用工作流程包提供的功能进行数据分析和建模。
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- 预测阶段：训练好的模型会用来预测用户对于特定项目的评分，或生成推荐列表。根据预测分数，可以向用户推荐他们可能会喜欢的项目。
项目的运行说明中提到，所有的命令都需要从项目的主目录发出，并且需要安装特定的依赖。安装依赖的命令为：
`pip install -r requirements.txt`
这说明项目的运行环境需要Python，并且会使用到一些外部库和工具。
对于训练和预测的命令，其格式为：
```
python Code/runner.py --mode [train/test] --algorithm insert_algorithm_here --model-file algorithm's_name.model --data Data/ratings.csv
```
其中，`--mode` 参数用于指定是执行训练还是测试模式。训练模式下，模型会被训练并保存下来；测试模式下，模型会读取训练好的模型参数，用来进行评分预测。`--algorithm` 参数允许用户指定具体的算法名称，例如，如果是使用斯皮尔曼等级相关系数作为相似度指标，那么这里的值就应该是对应的算法标识。`--model-file` 参数用于指定模型文件的名称和位置，而`--data` 参数用于指定数据文件的位置。
对于预测部分，还额外提供了`--num-neighbors` 和 `--predictions-file` 两个参数：
- `--num-neighbors` 指定了在邻域方法中使用的邻居数，默认值为五。
- `--predictions-file` 允许用户指定预测结果文件的名称和保存路径。
该项目支持系统开源，其文件列表中提到的 "Collaborative-Filtering-Recommendation-Engine-master" 表示这是一个主版本的项目文件夹，包含了所有的源代码、依赖文件和运行脚本，便于进行版本控制和管理。
综上所述，该MATLAB代码项目提供了一个研究和实现协同过滤推荐引擎的有效平台，尤其适用于电影推荐系统的开发和研究。通过提供不同的相似性指标和清晰的运行指导，项目能够让用户更好地理解和评估协同过滤技术在实际应用中的表现。"
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