江北区政务OA：乾安政府oa系统中推荐系统 —— 协同过滤

江北区政务oa：乾安政府政务OA系统中推荐系统 —— 协同过滤office automation，简称oa）系统已成为现代企业管理中不可或缺的一部分。这些系统通过集成各种办公功能，如从而越来越满足自己的需求。这种仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法，一般来说可以分为以下几种： 基于邻域的方法（neighborhood-based） 隐语义模型（latent factor model） 基于图的随机游走算法（random walk on graph）等 而今天我们要说的 基于用户的协同过滤 就是一种 基于邻域的方法; 基于邻域的方法 又可以分为以下两种算法：。 基于物品的协同过滤算法 这种


kaggle开启新冠数据竞赛，数据集由白宫微软等多家机构发布:

这一开放数据集囊括了世界各地29,000多篇关于冠状病毒家族的学术论文的储存库，是微软研究院、艾伦人工智能研究所、美国国立卫生研究院(nih)的国家医学图书馆、白宫科学技术办公室(ostp)以及其他机构的工作成果 这次的数据开放是疫情爆发以来，美国政府牵头在数据分析领域的重要进展。 像pubmed和微软的学术图这样的网站，现在有供医学研究人员浏览的covid-19资源页面。与arxiv.org和medrxiv.org等已出版文献和预印本资料库的合作将有助于保持数据的更新。 白宫副首席技术官lynne parker表示，在过去的一周里，双方的共同努力已经取得了进展，kaggle网站将列出最迫切需要解决的问题。 世界各国政府也开始使用gps跟踪、自动筛选应用程序、文本提醒和智能手机运动跟踪等技术。

程序员是碗青春饭，如何才能让自己不过时:

全面信息化的社会发展需求是一方面，另一方面则是来自政府政策方面的推动。 习大大在打老虎的闲暇之余，还抽空到在乌镇召开的首届互联网大会致辞；李克强总理在两会期间提出“互联网＋”的概念，还放出话来要给人民降网费和流量费。 程序员行业的知识芜杂海量，而且总是在增长变化。应对这个问题办法只能是：抓住不变量。 大量的新技术其实只是一层皮，背后的支撑技术其实都是十来年不变的东西。 不懂算法数据结构和网络基础的程序员只能当一辈子的码农，远远称不上是软件开发工程师，更别提负责更高层次的职能。 已经工作的程序员们，下班之后也可以看看《代码大全》之类的书，学一学好的代码规范，借鉴一些前人的经验教训，夯实基础，让自己永不过时。

nasa+mit技术，nutonomy抢先uber让无人驾驶出租车上路:

每辆汽车装有六套激光雷达检测系统，不仅车顶有一台，仪表盘上还有两个摄像头，用来扫描障碍和检测红绿灯变化。 nutonomy是第一个也是迄今为止唯一一个由新加坡政府批准在公共道路上测试的av的私营企业。 frazzoli博士的研究兴趣主要集中在自动驾驶车辆、移动机器人和交通系统，以及移动信息物理系统（mobile cyber-physical systems）的规划和控制。 karl iagnemma是麻省理工学院机械工程系的首席研究科学家，执导机器人移动小组，与多家机构进行过合作研究，包括三星、福特、日产、darpa、nasa、美国军队等等。 “这可以将新加坡的出租车数量减少60%，” frazzoli说，“这对新加坡政府来说是一个重大的影响。起初是我们想去那里测试，后来变成他们让我们去测试。”

下暴雨出不了门？这有27部优秀的黑客纪录片:

凯文在1995年因为入侵电脑系统被fbi逮捕，但是他被逮捕之后，却一直没有审判，而且屡次被拒绝交保，就这样被监禁了四年，因此2600发起”free kevin”的自救行动，要求联邦政府释放凯文，不仅因为法院延宕审判 ，更因为凯文入侵系统之举并未造成任何重大损害，联邦政府也承认凯文个人并未因入侵系统而得到任何私利。 2600认为，骇客不应因为“好奇心”而判刑，何况联邦政府的电脑系统防备不周才会被入侵，但凯文破解系统之后并未复制任何联邦政府的档案资料。3. 、反核游行、反全球化等抗争，充满创意而活泼的文化现象不仅表现出民众对抗企业、政府的怒火，更将网路世代的公民意见化为实际的行动参与。 影片主要讲述了导演杰森·斯科特（jason scott）负责拨号公告板系统25年的历史。该系统是调制解调器连接的计算机系统，可让其他人通过电话线连接到计算机，并留下信息和交易文件。27.

江北区政务oa：乾安政府政务OA系统中推荐系统 —— 协同过滤

提高了企业的工作效率和管理水平。在这个过程中，政务OA系统的源码扮演着至关重要的角色。本文将深入研究oa源码，探讨其核心代码的设计与实现，帮助读者更好地理解和应用这一关键技术。第一部分：oa源码概述 在开始分析oa源码之前，我们首先需要了解政务OA系统的基本架构和功能。政务OA系统通常由前端和后端两部分组成。前端负责用户界面的展示和交互，而后端则负责处理用户请求、数据存储和业务逻辑。oa源码涵盖了这两部分的实现细节，包括前端页面的html、css和javascript代码，以及后端的java、c#或php代码等。第二部分：oa源码的模块设计 一个完整的政务OA系统通常由多个模块构成，每个模块负责不同的功能。常见的模块包括文档管理、流程管理、日程管理、通讯录等。在oa源码中，每个模块都有对应的代码文件和文件夹前言 作为推荐系统 这一系列的第二篇文章，我们今天主要来聊一聊目前比较流行的一种推荐算法——协同过滤； 当然，这里我们只讲理论，并不会涉及到相关代码或者相关框架的使用，在这一系列的后续文章，如果可能，我们可以将我们的所有理论知识整合一下，实践一个 推荐系统的 实战。 协同过滤是什么 顾名思义，协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。这种仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法，一般来说可以分为以下几种： 基于邻域的方法（neighborhood-based） 隐语义模型（latent factor model） 基于图的随机游走算法（random walk on graph）等 而今天我们要说的 基于用户的协同过滤 就是一种 基于邻域的方法; 基于邻域的方法 又可以分为以下两种算法：。 基于物品的协同过滤算法 这种算法给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法 给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。 基于用户的协同过滤 原理 给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。 实现步骤： 找到和目标用户兴趣相似的用户集合。 找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。 实践（只是为了加深理解哈） 上面都是空洞洞的文字描述，下面我们就一个列子来加深一下理解收集数据，假设我们现以收集如下数据 user item1 item2 item3 a 1 1 0 b 1 1 1 c 0 1 1 这是一个简单的 user 和 item 的矩阵，如果user购买过item 则标识为1 ，否则为 0。 计算用户之间的相似度： 相似度的计算是有很多种方法的，如何准确的计算出两个用户之间的相似度是该算法的一个最重要的环节，至于相似度的计算，网上还是有相当多的资料的，这里就不再赘述，下面我简单的列举了一些比较常用和简单的计算方式 距离衡量相似度 我们可以将每一个用户想象成特征组成的高维空间的一个点，而他们的相似度就是这两个点的距离，常用的距离公式有：欧几里得距离，曼哈顿距离，明可夫斯基距离 等 余弦相似度计算法 我们可以将每一个用户想象成特征组成的高维空间的一个点，其与 高维空间中的原点组成一个表示其的唯一向量，两个用户的相似度就可以用他们两个向量之间的夹角来确定，夹角越小，越相似 其他 可以参考一下这个文章这个文章 同现度 最后，我们再来说一个比较low，但是也简单的算法，也是本次实践的算法：同现度 即，当两个用户同时购买了同一个商品，那么他们相似度 +1 那么我们就可以计算出用户之间的相似度了，可以得到如下一个列表 user a b c a * 2 1 b 2 * 2 c 1 2 * 这里啰嗦一下，虽然算法分简单 和 复杂，但是和算法的效果是没有绝对的关系的，所以不要小看那些简单的算法噢。 找到和推荐用户相似的用户集合 ，并推荐 这里我们只有一个3个用户，所以我们这个集合那就定为一个吧，如果我们要给a推荐，那么先找到与a相似的用户集合 {b} 推荐 既然我们找到了a用户的相似用户们是 b，而且也可以很简单的发现 b 买过 item3，而a没有买过，所以我们就给 a 推荐 item3 总结 基于用户的协同过滤差不多就是这个样子，当然实际生产环境你肯定得考虑很多其他因素，比如数据规模，数据特征选取，特征的权重等等等等。当然这些都不在讨论之列，我们只要知道该算法是个什么，怎么做的，有什么用就好了。最后我们再来总结下这个算法优劣吧：+ 因为是找用户的相似度，所以更能反映了用户所在的小型兴趣群体中物品的热门程度，比较社会化群体化。 针对用户个人而言，其特征或者说兴趣是不够细化的。 从实时方面来看，用户个人的行为不一定能造成物品推荐的实时更新，当然这里是不一定，很多时候，当某个热点东西进入该用户的圈子，这个东西的传递还是迅速的 对于物品的冷启动比较友好，一旦一个新物品被某个用户购买，立刻就可以推荐给他圈子的其他用户 对于用户的冷启动不友好，因为一个新用户的加入，并不会马上被加入到某个圈子，比较用户相似度矩阵是不可能实时计算的。 推荐结果不具有可解释性，我不知道推荐给你的这个物品是什么，我只知道，你的朋友都在用 对于用户比较庞大的公司，计算用户相似度会比较麻烦 基于物品的协同过滤 上面讲完了 基于用户的协调过滤，那么我们成热打铁把 基于物品的协调 过滤也一块讲了 物品的协调过滤 不同于 基于用户的区别就在于： 计算相似度的时候我们是通过用户行为计算的 物品之间 的相似度，而基于用户 则是通过用户行为计算的 用户之间 的相似度。维护的是物品之间的相似度矩阵 当给一个用户作推荐的时候，基于用户 因为已经计算了 用户之间的相似度，则可以找到推荐用户兴趣相似的用户，而基于物品，则可以找到和推荐用户感兴趣的物品相似的物品来做推荐 好像差不多也就这些东西，弄懂基于用户的协同过滤之后，基于物品的也就是那么回事了，其主要特征如下： 推荐更加个性化，反映了用户自己的兴趣传承 实时性方面，用户实时浏览和喜欢，都能立即造成推荐的物品的改变 对于物品的冷启动比较不友好 对于用户的冷启动比较友好 推荐结果具有很好的解释性 对于物品实时更新的领域不太适用，比如：新闻。相反，对于物品变化比较不敏感的领域很适用。 ok！就这样了，感谢你的观看！！！

5180 万、中国电信中标：数字利通:

基本概况：推进“数字利通”建设，构建“1+1+1+4+n”的数字利通体系，即“政务云”“城市信息库”“城市数字平台”（包括城市大数据平台、二三维gis平台、城市视频共享接入平台、数据共享交换系统）“数字利通 ”指挥中心4个系统、“基层综合治理协同平台、基层疫情防控管理系统、健康产业大数据、智慧党建、综合执法管理系统、数字环卫、数字办公系统、数字利通统一门户”以及支撑平台的建设。 构建数字城市基座，形成统一的城市数据资源，持续开展各类智慧化应用，包括运维服务。 中标结果 2022年7月5日发布中标结果，中电信数智科技有限公司 5180 万元中标。 开标记录：

硬核观察 | python 之父要在 python 3.11:

而对于已经用 c 语言编写的代码，如 numpy 和tensorflow，io 绑定的代码、多线程代码，以及算法效率低下的代码，不会有太大的好处。我们真的需要更快的 python 吗？ 祝融号成功着陆火星 image.png5 月 15 日，天问一号着陆巡视器成功着陆于火星乌托邦平原南部预选着陆区，我国首次火星探测任务着陆火星取得圆满成功。 从目前公开的信息看，我们尚不知道“祝融号”所采用的技术是什么，是否涉及开源技术也不得而知。 美国政府发布行政命令，要求加强开源软件安全 image.png5 月 12 日，美国拜登政府发布行政命令，以加强美联邦政府的网络防御，要求“在初步准则公布后的 90 天内……应发布指南，确定加强软件供应链安全的做法 并特别提到开源软件，要求美国政府必须确保“在可行的范围内，确保产品任何部分所使用的开源软件的完整性和出处”。即提供一个软件材料清单，包含了用于构建软件的各种组件的细节和供应链关系。

ai一分钟|研究人员证明“金钱真的可以买到快乐”；特斯拉中国梦面临威胁:

根据美国科学促进会(american association for the advancement of science)的一份报告，特朗普政府2018年的预算目标是将科学和技术研究经费削减15%。 技术和创新部门的托马斯·卡利尔(thomas kalil)认为，“鉴于中国已经将人工智能列为战略重点，特朗普政府的做法正朝着错误的方向前进，这是尤其令人担忧的。”（via：环球网）4. 根据计划，未来携程共享租车业务也有望打通交通欠发达地区的出行。（via：新浪科技）5. 特斯拉中国梦面临威胁，在上海建厂谈判陷入僵局据彭博报道，特斯拉此前宣布其在与上海政府一同研究在当地组装汽车的可能性，但在7个多月后的今天，知情人士透露，由于双方在拟建工厂的所有权结构问题上谈不拢，协议还未最终敲定 这些因为磋商内容保密而要求匿名的人士称，中国中央政府要求特斯拉必须与当地合作伙伴合资建厂，但特斯拉则希望独资。目前，想要在中国生产的外国汽车制造商全都得与国内公司合作。（via：新浪科技）6.

近两年边缘计算领域招投标项目汇总:

本文统计了近两年边缘计算领域公开招投标项目，招投标项目主要来自中国政府采购网和三大运营商采购网。3个人花了2周时间整理调研，一共有14个项目，金额累计接近3000万！ 成交供应商：北京华胜信安电子科技发展有限公司 来源：中国政府采购网2019年4月18日项目名称：山东青年政治学院边缘计算节点扩容项目成交金额：32.87万招标人：山东青年政治学院采购内容：（不公开）成交供应商 ：济南亘泉信息科技有限公司 来源：中国政府采购网2019年6月5日项目名称：深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司边缘计算网关委托加工项目预算：702万招标人：深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司采购内容 ：拟委托加工智慧灯杆边缘计算网关一批（数量暂定，具体数量以项目实际需求为准）来源：深圳市国际招标有限公司官网2019年7月8日项目名称：5g规模组网建设及应用示范工程5g云端机器人应用工程项目（边缘服务器部分 来源：北京邮电大学官网 请相信我，边缘计算这个市场潜力远超你我想象。

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