bro's coding

2003년 : Bengio -> 2013년 : Mikolov(google) 정확도 향상 / 성능 향상(Skip-gram) : acc가 약 2배 좋아짐 빠른 훈련(최적화 기술) : train 7일 -> 2일

Surprise - 추천 시스템 개발을 위한 라이브러리 - 다양한 모델과 데이터 제공 - scikit-learn과 유사한 사용 방법 사용 !pip install scikit-surprise

추천 시스템(recommendation system) - 추천 시스템은 크게 두가지로 구분 가능 1) 컨텐츠 기반 필터링(content-based filtering) - 사용자의 이전 행동과 명시적 피드백을 통해 좋아하는 것 혹은 유사한 항목을 추천 ex) 내가 지금까지 들은 음악 목록과 다른 사용자의 음악 목록을 비교해 나와 비슷한 취향의 사용자의 플레이 리스트 음악을 추천 - 유사도를 기반으로 추천 - 장점 가) 많은 수의 사용자를 대상으로 쉽게 확장 가능 나) 사용자가 관심을 갖지 않던 상품 추천 가능 - 단점 가) 입력 특성을 직접 설계해야 하기 때문에 많은 도메인 지식이 필요 나) 사용자의 기존 관심사항을 기반으로만 추천 가능 2) 협업 필터링(collavorative filtering) 사용자..

SYNOPSIS #include int execlp(const char *file, const char *arg0, ... /*, (char *)0 */); int execvp(const char *file, char *const argv[]); Using execlp() The following example searches for the location of the ls command among the directories specified by the PATH environment variable. #include int ret; ... ret = execlp ("ls", "ls", "-l", (char *)0);

사용자 역할 역할에 따른 권한 구독자 로그인 한 회원에게만 권한, 자신의 프로필 수정 기여자 글 작성, 공개 불가능, 공개권한이 있는 편집자나 관리자 검토 후 공개 글쓴이 글쓰기와 공개 가능 편집자 글과 페이지 작성 가능, 다른 사람의 글 편집 관리 관리자 워드프레스 설정 변경, 테마와 플러그인 관리, 모든 관리자의 기능 사용

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- 매튜 뮬렌웨그가 제작한 웹사이트를 제작할 수 있는 컨텐츠 관리 시스템(CMS : Contents Manangement System) -