推荐算法小结
1、策略是面向问题的，算法是面向实现的。不同算法策略特点小结 贪心策略 贪心策略一方面是求解过程比较简单的算法，另一方面它又是对能适用问题的条件要求最严格（即适用范围很小）的算法。
2、大致翻了翻，重温了一下几种几种经典的算法，做一下小结。分治法动态规划贪心算法回溯法分支限界法分治法1）基本思想将一个问题分解为多个规模较小的子问题，这些子问题互相独立并与原问题解决 *** 相同。
3、先来先服务调度算法。先来先服务（FCFS）调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度， 也可用于进程调度。FCFS算法比较有利于长作业（进程），而不利于短作业（进程）。
4、而要充分理解常见经典DP模型，就需要通过大量的做题和总结，而且二者不可偏废。通过做题进行思考和量的积累，通过总结加深理解和融会贯通进而完成质的提升。
5、Breseham算法是通过比较d(交点与交点下方最近的点的距离)来进行选择的。d每次按照k的大小增加。但这么做依旧和DDA算法一样，会涉及到浮点数k的加法。我们可以通过 换元的方式 对它进行下优化。
6、定义：冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它重复地走访过要排序的元素列，一次比较两个相邻的元素，如果他们的顺序（如从大到小、首字母从A到Z）错误就把他们交换过来。
多目标优化在推荐中的应用
因此推荐系统做到后期，往往会向多目标方向演化，承担起更多的业务目标。 多目标排序问题的解决方案：多模型分数融合、通过样本权重进行多目标优化、排序学习(Learning To Rank，LTR)、多任务学习(Multi-Task Learning，MTL)。
可以用来优化超参数。多目标麻雀优化算法（MOSA）是一种基于麻雀行为的优化算法，它模拟了麻雀在觅食过程中的行为策略。MOSA算法通过不断地搜索和调整解空间中的候选解，以找到更优解。
多目标优化算法如下：多目标进化算法（MOEA）MOEA通过对种群X（t）执行选择、交叉和变异等操作产生下一代种群X（t+1）。在每一代进化过程中 ，首先将种群X（t）中的所有非劣解个体都复制到外部集A（t）中。
多目标进化算法（multi-objective evolutionary algorithm，EA）此算法适用于求解复杂的多目标优化问题并得到了广泛的应用。多目标进化算法是一种基于群体的启发式 *** ，针对含多个互相冲突的目标的优化问题。
内容主要包括线性规划、非线性规划、整数规划、模糊规划和多目标规划，并对如何建立数学模型、如何选择优化 *** 和提高优化效率，以及若干新算法作了适当的介绍。
模型优化目标-多目标优化 推荐系统的多目标优化(点击，互动，时长等多个目标同时优化)严格来说不仅仅是趋势，而是目前很多公司的研发现状。
人工智能比较感兴趣,哪里能深度学习提升呢?
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3、学习和提升技能：深入学习和掌握与人工智能相关的技术和工具，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。可以通过在线课程、培训班和认证项目来提升自己的技能水平。探索垂直领域：寻找与自己擅长或感兴趣的领域结合的机会。
4、第四阶段，人工智能。掌握深度学习基本思想、常用算法、模型等；熟练使用OpenCV工具实现各种图像处理技术；能利用深度学习平台实现DCGAN模型。
关键词叠加是什么意思,
1、关键词堆积 就是页面出现大量关键词，也就是SEO培训所说的关键词叠加。关于关键词密度SEO界也没有一个明确的说法，就得看个人把握的度了。
2、关键词叠加是一种典型的SEO作弊行为，搜索引擎判断这种作弊行为的算法已经相当成熟，所以，一旦网页上出现关键词叠加现象，一般整个网站会被搜索引擎封掉。很多网站不被搜索引擎收录，往往也是这个原因。
3、如果你的关键词是“电脑”，那么你的标题出现键盘、鼠标、软件、硬件等词都是相关的，对电脑这个词有加强的作用，所以你无须再多次出现电脑这个词。
4、黑帽SEO是用垃圾技术欺骗搜索引擎，一般叫做SEO作弊。黑帽SEO以伪装、欺诈和窃取的方式骗取在SERP中的高排名，比如群发留言增加外链，关键词叠加，域名轰炸，转向新窗口链接等。
Stacking算法
1、我们将假设训练数据：train.csv有1000行；测试数据：test.csv有200行。
2、可能算法无法得到更优解，而集成学习能够得到近似解。比如说更优解是一条对角线，而单个决策树得到的结果只能是平行于坐标轴的，但是集成学习可以去拟合这条对角线。 不是所有集成学习框架中的基模型都是弱模型。
3、不限，但是很多情况下，两层的效果是相对比较好的，多层反而不好。在不同的数据集上多做实验试一下。
4、关键词叠加 英文：Keyword stacking 具体是指网页中过分重复使用关键词。最基本的叠加方式是：在网页中访客看不见HTML文件中的一些地方，如标题标签、描述标签、图片的替代文字，甚至是网页页脚部分等重复放入大量关键词。
用频变AVO反演 *** 预测地下油气藏
1、借助AVO分析，地球物理学家可以更好地评估油气藏岩石属性，包括孔隙度、密度、岩性与流体含量。
2、本书基于S变换，推导了地震信号经过S变换的时频能量谱分布公式，并在此基础上推导出了峰值频率和平均频率与品质因子Q值的变换关系，得到了两种品质因子Q值的估算 *** ，利用Q值的异常特性来预测天然气藏的位置和范围。
3、AVO反演 AVO(Amplitude Versus Offset)一种振幅随偏移距变化特征分析和识别岩性及油气藏的地震勘探技术。它的分析 *** 是在叠前对地震反射振幅随炮检距变化特征进行分析，借此对岩石中孔隙流体性质和岩性作出推断。
4、地震振幅与偏移距关系正演模拟研究在AV O技术中占有很重要的位置。建立目标区条件地层组合和 典型含油气地层的AVO特征图集，将有利于AVO资料的处理和解释工作。利用AVO反演提取地层参数 的工作同样要用到AVO正演技术。
5、利用时移地震AVO反演区 分油藏含油饱和度变化与油藏有效压力变化可行。
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