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内容推荐的底层算法逻辑，挺多人都听过，但要说清楚，还真得有点料。今日头条的推荐系统就是个典型的例子，既有复杂的算法，又考虑用户行为，挺实战的。里面讲到怎么通过用户点击、兴趣标签来筛内容，听起来高大上，其实就是把你爱看的推你面前。 推荐逻辑的核心是内容理解和用户画像的组合拳。比如一个用户老刷健身类的内容，系统就会在标签上打“健身”“运动”这些标识，算法就根据这些标签做匹配推荐，嗯，算是挺聪明的做法。 文末还给了几个延伸阅读资源，像今日头条推荐系统的技术架构，讲架构拆解的，建议一起看；还有像oCPM 出价优化策略这种广告推荐优化的内容，做商业化推荐的可以重点关注。 如果你在做推荐系统，或者想搞明白

使用泊松到达和指数服务，建立共享单车的数学模型。对系统进行仿真，并对稳态分布进行求解。

在 Linux 环境下配置共享磁盘 创建目录 F:VMDiskSharedisk。 分配每个虚拟机（节点）4G 内存、50G 硬盘容量和 2 个桥接网卡。

在 CSDN 上上传文件，下载到本地电脑并附加图片。

光盘内容 | 章节 | 文件夹名 | 内容 ||-----------|----------------|----------------------------------------------|| 第 1 章 | 第1章_ASP基础 | 第 1 章全部基础实例代码 || 第 3 章 | 第3章_Access基础 | 第 3 章全部基础实例代码 || 第 4 章 | Vote

使用 MATLAB 软件求解一元和多元函数的泰勒多项式和泰勒级数。 了解 MATLAB 函数 taylor 和 Maple 函数 mtaylor 求泰勒多项式的调用格式和用法。

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