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国家社科基金项目数据挖掘和可视化分析【源码+展示】
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# 智能设计 # 人工智能 # 数据挖掘 # 决策智能 # Python
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爬取微博数据进行可视化展示【热搜展示】
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# 设计模式 # 数据采集 # 智能设计 # 前端开发 # 数据可视化 # 数据挖掘 # 数据处理 # Python
王小王-123
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利用Python获取知网数据进行可视化分析
我们要抓取的是知网页面的论文信息，相信大家在视频里面就已经看过了，第一步我们需要找到我的知网页面，我们知道知网反爬措施比较的严格，我们需要利用Python的自动化模块进行抓取，同时我们需要加入伪装头，需要延时请求页面，当然如果你要做比较大的项目更需要图像识别功能，绕开我们验证码阻碍。
# 数据采集 # SQL # 智能设计 # 前端开发 # 数据处理 # 开发工具 # Python
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内容推荐场景中自监督学习的应用
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# 机器学习/深度学习 # 人工智能 # 智能设计 # 自然语言处理 # 达摩院 # 算法 # 数据可视化 # 数据挖掘 # 测试技术 # 计算机视觉
洛叶000
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视觉制造应用场景中如何生成鹿班？
# 智能设计
游客n3klsubffc466
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问答
视觉制造应用场景中如何生成鹿班？
# 智能设计
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无尽流场景优化总结
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# 机器学习/深度学习 # 智能设计 # 自然语言处理 # 算法 # 搜索推荐 # 数据挖掘
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生成式重排在内容推荐中的应用实践
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# 机器学习/深度学习 # 人工智能 # 智能设计 # 自然语言处理 # 算法 # 搜索推荐 # 数据挖掘 # BI # C++
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Gradient Normalization在多任务学习中的优化实践
在每平每屋以及我们团队负责的其他一些场景，MMoE多任务模型是精排阶段常用的模型。在每平每屋场景中，我们使用MMoE模型，对场景中的三个任务同时进行点击率预估，即内容的一跳点击、内容详情页点击以及跳转的商品详情页点击。
# 机器学习/深度学习 # 智能设计 # 自然语言处理 # 算法 # 数据挖掘 # 决策智能 # 计算机视觉
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GNN在轻应用内容推荐中的召回实践
本系列文章包含每平每屋过去一年在召回、排序和冷启动等模块中的一些探索和实践经验，本文为该专题的第二篇。
# 机器学习/深度学习 # 智能设计 # 自然语言处理 # 算法 # 数据可视化 # 搜索推荐 # 数据挖掘 # 测试技术 # vr&ar
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