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为什么我们程序员写不出好代码? - 文章 - 伯乐在线1
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当一个程序员写不出代码了,该怎么办?
所有重新发现编程趣味的努力都徒劳无功,因为你的最后一点能量都用来驱逐大脑中正在攻城略地的话:“我写不出代码了!”编程的本质是棘手即使是最优秀的程序员也会遭遇无法解决的软件工程问题。碰到这样的问题,并不
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当程序员写不出代码了,该怎么办?
你已经对着电脑 n 个小时了。敲键盘正成为一种负担,你在想,键盘是否就像西西弗斯推着的那块巨石...“我写不出代码了!” 小编也是一名从事了6年java开发的全栈工程师,花了近一个月整理了一份较适合18年学习的ja...
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c语言学完写不出程序怎么办,C语言学完写不出程序怎么办?
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知道当一个程序员写不出代码了,该怎么办?
“我写不出代码了”! 编程的本质是棘手 即使是最优秀的程序员也会遭遇无法解决的软件工程问题。碰到这样的问题,并不一定意味着你缺乏技能或知识。 编程不是一项容易的工作,我们可以通过采取非正统的方法来保持你...
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当一个程序员写不出代码了,需要做些什么呢?
导读 ...所有重新发现编程趣味的努力都徒劳无功,因为你的最后一点能量都用来驱逐大脑中正在攻城略地的话:“我写不出代码来。” 编程的本质是棘手 即使是最优秀的程序员也会遭遇无法
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技术面试老是有劲使不出,该怎么办?
其实不管是经验不足的初级开发,还是面临更高要求的资深开发,在面试上都会有一样的困扰:如何在掌握的知识有限的情况下,完成好一场高质量的面试呢?本文最适合以下几种情况的同学参考:知识面有限的初学者希望首次...
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(五)改掉这些坏习惯,还怕写不出精简的代码?
鲁迅说:嬉笑怒骂里充满了无奈和妥协。小猿说:先生说的不对,在程序员的世界里,编写代码处处充满了无奈和妥协。Code Review 是一场苦涩但有意思的修行。(一)改掉这些坏习惯,还怕写...
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(四)改掉这些坏习惯,还怕写不出健壮的代码?
Code Review 是一场苦涩但有意思的修行。(一)改掉这些坏习惯,还怕写不出健壮的代码?(二)改掉这些坏习惯,还怕写不出优雅的代码?(三)改掉这些坏习惯,还怕写不出优雅的代码?书接...
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(六)改掉这些坏习惯,还怕写不出精简的代码?
鲁迅说:嬉笑怒骂里充满了无奈和妥协。小猿说:先生说的不对,在程序员的世界里,编写代码处处充满了无奈和妥协。(一)改掉这些坏习惯,还怕写不出健壮的代码?(二)改掉这些坏习惯,还怕写不出优...
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自学了很久Python却还是写不出项目怎么办?
没事,看前辈教你几招!
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(三)改掉这些坏习惯,还怕写不出优雅的代码?
Code Review 是一场苦涩但有意思的修行。书接上篇,本次一起继续探讨一下,该如何写出优雅的代码?1编码时:搞的复杂并不好坏习惯一:多余的 if/else。反例:类似上面这种写...
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(二)改掉这些坏习惯,还怕写不出优雅的代码?
Code Review 是一场苦涩但有意思的修行。上期分享,通过示例剖析编码中一些经常触犯的性能点,以及编码时常犯的一些小毛病,来告诉新手程序员如何写出健壮的代码。咱们书接上篇,本次一起...
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Python零基础30天速通(小白定制版)(完结)
宣导片:开启Python进阶之路 30动漫番剧播放量影响因素分析1综合案例 29小红书卖货实力与用户分析1综合案例 28星巴克门店探索|Matplotlib实战 27詹姆斯哈登的制胜宝典1 Panads的使用 26一晚5万的酒店| Numpy的使用 25揭开数据分析的面纱1数据分析"三剑客"概述 24虎牙直播数据告诉你谁最火1案例篇 23我的音乐我做主1数据保存之csv和excel 22电竟| BeautifulSoup解析HTML 21对李焕英的评价1HTML基础 20我的美食我做主1爬虫介绍、requests请 19看我四十二变1内容提取和格式转换 18我的版权我做主1PDF就是这么帅 17婚礼策划师离不开你|亲爱的PPT 16运营部的烦恼1战胜Excel 15Up主的创作之路1 Python与word初次 14你的offer之选|邮件发送 13我的存在只为悦你1 Pillow图片处理 12你喜欢的电竟赛事大全1 Python的文件操作 11哈利波特的魔法棒|模块 10龙珠之赛亚人1面向对象基础 09大吉大利今晚吃鸡1特种兵的战场(项目案
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利用协同过滤算法,基于用户历史订单数据,对店铺的用户和商品进行推荐.zip
协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
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3 楼 华家小谁 2017-10-04 02:44
抽根烟压压惊,继续写
源码解析 http://www.iocoder.cn?iteye
2 楼 zhuxianxin0118 2017-09-30 13:52
1 楼 Nuole 2017-09-30 10:00