【今日观点】 智能教育个性化学习路径规划系统实战指南
本文构建的智能教育系统通过Django+机器学习的技术组合,实现了从数据采集到个性化推荐的全流程。实际部署数据显示,该系统可使课程完成率提升23%,知识点掌握速度提高40%。完整代码已开源(GitHub链接),读者可通过提供的Docker镜...
本文构建的智能教育系统通过Django+机器学习的技术组合,实现了从数据采集到个性化推荐的全流程。实际部署数据显示,该系统可使课程完成率提升23%,知识点掌握速度提高40%。完整代码已开源(GitHub链接),读者可通过提供的Docker镜...
一个非常常见、但又极易被忽视的事实是: 推荐系统并不存在一套放之四海而皆准的核心业务指标。不同产品形态、不同交互方式、不同公司发展阶段,其最优目标函数本身就不同。算法工作的第一步,并不是建模,而是明确在当前场景下,系统究竟在为谁优化什么。下...
多数编辑器实现了本身的视图层,而重新设计视图层需要面临渲染问题,诸如处理复杂的 DOM更新、差量更新的成本,在业务上也无法复用组件生态,且存在新的学习成本。因此我们需要能够复用现有的视图层框架,例如 React/Vue/Angular等,这...
GPT 类模型擅长把各种需求统一成一个接口:输入提示→输出结果。写作、改写、总结、问答、翻译、代码…… 都能在同一范式下完成。 但业务任务往往不止一段文本输出,而是一个链路:查询系统、读取数据、调用接口、生成报告、触发流程、回写结果 —— ...
为了规避后续出现的 sentencepiece 缺失、 PEFT 后端未找到等报错,请务必先一次性执行以下安装:
cuSolver的典型应用场景:(1)科学计算(如计算流体力学、结构分析);(2)机器学习(如PCA、线性回归);(3)信号处理;(4)计算视觉等。 cuSOLVER与cuBLAS的区别:
在整个事务的执行过程中,当出现并发、以及兼顾性能等情况,会出现一系列的问题,但是针对不同的情况,MySQL 也给出了针对性方案。下面就针对 脏读、 幻读、 不可重复读三种异常情况来说明一下。
这些观念根深蒂固,以至于许多人将年龄增长与思维固化画上等号,认为随着岁月的推移,改变和成长变得越来越不可能。
这个库不仅提供了完整的 MQTT 客户端实现,还包含了一个功能齐全的 Broker 服务器,支持桥接、集群等企业级特性。
LocalInputChannel 是上下游的 Task 部署在同一个 TaskManager 时使用的,在本地即可完成数据交换,无需网络通信。当上下游的 Task 部署在不同的 TaskManager 时,就需要用到 RemoteInpu...
Avalonia 11 的发布显著提升了 .NET 生态中的跨平台 UI 开发能力,特别是提供了高质量的 Fluent 2 风格控件。文章介绍了用 Avalonia 框架开发的跨平台视频会议系统 Demo,支持多种功能,如视频会议、屏幕分享...