Đồ án tốt nghiệp đại học về quản lý điểm trường trung học phổ thông.
Để có bản full thì các bạn hãy liên hệ với mình nhé
yahoo: phamtoan1804
facebook: https://www.facebook.com/phamtoan1804
Slide báo cáo đồ án tốt nghiệp "Website cửa hàng điện thoại trực tuyến"Tú Cao
Slide báo cáo đồ án tốt nghiệp, Website cửa hàng điện thoại trực tuyến MSmobile. Nó chỉ mang tính chất tham khảo, hy vọng là các bạn khi xem có thêm gợi ý, nhưng đừng lấy nó ra để nộp.
Talk at the FOSDEM 2011 Data Analytics Devroom about MyMediaLite.
http://fosdem.org/2011/schedule/event/mymedialite
MyMediaLite is a lightweight, multi-purpose library of recommender system algorithms written in C#.
The presentation gives a short overview of the library, how to use its features from the command line and from C#, Python, and Ruby programs, as well as how to extend the library with new recommender system algorithms.
Đồ án tốt nghiệp đại học về quản lý điểm trường trung học phổ thông.
Để có bản full thì các bạn hãy liên hệ với mình nhé
yahoo: phamtoan1804
facebook: https://www.facebook.com/phamtoan1804
Slide báo cáo đồ án tốt nghiệp "Website cửa hàng điện thoại trực tuyến"Tú Cao
Slide báo cáo đồ án tốt nghiệp, Website cửa hàng điện thoại trực tuyến MSmobile. Nó chỉ mang tính chất tham khảo, hy vọng là các bạn khi xem có thêm gợi ý, nhưng đừng lấy nó ra để nộp.
Talk at the FOSDEM 2011 Data Analytics Devroom about MyMediaLite.
http://fosdem.org/2011/schedule/event/mymedialite
MyMediaLite is a lightweight, multi-purpose library of recommender system algorithms written in C#.
The presentation gives a short overview of the library, how to use its features from the command line and from C#, Python, and Ruby programs, as well as how to extend the library with new recommender system algorithms.
Suggestions:
1) For best quality, download the PDF before viewing.
2) Open at least two windows: One for the Youtube video, one for the screencast (link below), and optionally one for the slides themselves.
3) The Youtube video is shown on the first page of the slide deck, for slides, just skip to page 2.
Screencast: http://youtu.be/VoL7JKJmr2I
Video recording: http://youtu.be/CJRvb8zxRdE (Thanks to Al Friedrich!)
In this talk, we take Deep Learning to task with real world data puzzles to solve.
Data:
- Higgs binary classification dataset (10M rows, 29 cols)
- MNIST 10-class dataset
- Weather categorical dataset
- eBay text classification dataset (8500 cols, 500k rows, 467 classes)
- ECG heartbeat anomaly detection
- Powered by the open source machine learning software H2O.ai. Contributors welcome at: https://github.com/h2oai
- To view videos on H2O open source machine learning software, go to: https://www.youtube.com/user/0xdata
Suggestions:
1) For best quality, download the PDF before viewing.
2) Open at least two windows: One for the Youtube video, one for the screencast (link below), and optionally one for the slides themselves.
3) The Youtube video is shown on the first page of the slide deck, for slides, just skip to page 2.
Screencast: http://youtu.be/VoL7JKJmr2I
Video recording: http://youtu.be/CJRvb8zxRdE (Thanks to Al Friedrich!)
In this talk, we take Deep Learning to task with real world data puzzles to solve.
Data:
- Higgs binary classification dataset (10M rows, 29 cols)
- MNIST 10-class dataset
- Weather categorical dataset
- eBay text classification dataset (8500 cols, 500k rows, 467 classes)
- ECG heartbeat anomaly detection
- Powered by the open source machine learning software H2O.ai. Contributors welcome at: https://github.com/h2oai
- To view videos on H2O open source machine learning software, go to: https://www.youtube.com/user/0xdata
4. nttuyen87@gmail.com Quá tải thông tin Hàng nghìn bản tin, blog được viết mỗi ngày Hàng triệu bản nhạc, cuốn sách được xuất bản TV: ở HN, có trên 50 kênh và hàng nghìn chương trình mỗi ngày 4
22. nttuyen87@gmail.com Cài đặt Nền tảng JAVA (JDK 1.6) MySQL (5.1) Apache tomcat (1.6) Cài đặt thuật toán Sử dụng phương pháp lặp Jacobi/Gauss-Siedel 16
Thế giới thì đang có quá nhiều thứ, quá nhiều trang web như: facebook, friendster,… Ai cũng đều cố gắng thu hút sự quan tâm của chúng ta….
Hàng ngày, có hàng nghìn bản tin, blog được viết và đưa lên internet.Chúng ta sẽ gặp hàng triệu cuốn sách, bản nhạc được xuất bản và đưa lên internet.Liệu chúng ta có thể lưu trữ được bao nhiêu trong trí nhớ, và làm thế nào để tìm ra được đúng cái mà mình cần. Chúng ta đang bị quá tải thông tin!! HELP!
Nhưng trong một số trường hợp cụ thể, chúng ta chỉ thực sự cần một số ít trong đó. Ví dụ: Tiền, ô tô, hay đang đi trên đường, chúng ta bị hết xăng?Và có những trường hợp, chúng ta không biết chúng ta thực sự đang cần gì, như thế này chẳng hạn. Chúng ta không thể rõ ràng được rằng chúng ta đang thực sự cần gì.
Chúng ta đi tìm kiếm một vài sự giúp đỡ:Trước tiên là google: Khi chúng ta thực sự biết mình đang cần gì thì google sẽ rất hữu íchNhưng khi cái ta cần không rõ ràng, như cần tìm một bản nhạc “hay”, chúng ta có sự mập mờ trong khái niệm “hay”, như thế nào là hay? Có thể nó hay với người này nhưng lại là không hay với người khác. Khi đó google có thể giúp? Có, nhưng chúng ta sẽ phải mất rất nhiều thời gian để lọc ra bản nhạc thực sự hay.Facebook?Có, chúng ta có thể tham khảo các nguồn từ bạn bè.Nhưng nếu chúng ta có quá ít bạn bè, và sự quan tâm, sở thích của bạn bè cũng không thực sự giống với mình?????Các chuyên gia?Có, nhưng không thực sự tốt, Nhiều người khi đến tham khảo ý kiến chuyên gia, rất có thể sẽ nhận được những gợi ý giống nhauĐôi khi cũng không thực sự đúng với sở thích. Ví dụ, khi ta tham khảo ý kiến chuyên gia về các bản nhạc hay? Cái mà chuyên gia tư vấn liệu có thự sự phù hợp với mình?
Hệ tư vấn: Những hệ tư vấn? Có thể ví hệ tư vấn là một người “hiểu” chúng ta nhất. Hệ tư vấn có thể đưa ra cho ta những gợi ý hoàn toàn khác với những gợi ý cho người khác.Netflix: 2/3 số phim được xem là nhờ tư vấnGoogle News: 38% click có được là nhờ tư vấnAmazon: 35% sản phẩm bán được là nhờ tư vấnCái gì chúng ta có thể tư vấn: All, từ phim ảnh, trang web, tag, café, dating…
Hệ tư vấn là một hệ thống lọc tin, mà nó cố gắng tìm ra những mục (bản nhạc, phim, trang web) mà khả năng người dùng sẽ thích là cao nhất.Hệ tư vấn thường so sánh tiểu sử người dùng (profile) với một số các đặc tính khác từ đó đưa ra tư vấn Hệ tư vấn dựa nội dung và hệ tư vấn lọc cộng tác.Thông tin người dùng: Thông tin ẩn: Người dùng mua, thời gian người dùng xem sản phẩm, nguồn mà người dùng truy cập đếnThông tin hiện: Hỏi người dùng đánh giá mức độ thích của mình về sản phẩm, hỏi người dùng về danh sách sản phẩm mà họ thíchSo sánh:Thông tin ẩn: nhiễu, ở thế bị động (người dùng làm gì thì hệ thống chụp lại, chứ hệ thống ko thể đưa ra tương tác cho người dùng), nó dễ thu thậpThông tin hiện: chính xác, ở cả thế chủ động và bị động (có thể lấy qua đánh giá của người dùng, hoặc hệ thống đưa ra câu hỏi), khó thu thập.Sau khi có được profile của người dùng thì hệ thống so sánh với các đặc tính (học – thuật toán) đưa ra tư vấnHệ tư vấn:Đưa ra mức độ thích của người dùng với một sản phẩmĐưa ra danh sách N sản phẩm mà người dùng sẽ thích
Hiện nay có rất nhiều trang về âm nhạc, nhạc chuông: viettel có imuzik, vinaphone có ringtunes,… Và một số trang chuyên dụng để search âm nhạc như: baamboo.com, mp3.zing.vn…Những trang này thường chứa số lượng bản nhạc rất nhiều. Tuy nhiên, những trang này đều chưa có kèm theo tư vấn Người dùng sẽ mất rất nhiều time để tìm kiếm bản nhạc mình thích để đặt làm nhạc chuông.Chức năng của hệ thống fun-ring:Người dùng vào tìm kiếm, nghe thử, downloadHệ thống có thể đưa ra tư vấn cho người dùng:Người dùng đưa ra các đánh giá của mìnhHệ thống tính toán và đưa ra dự đoán, danh sách bản nhạc mà người dùng sẽ thích.Viettel: có khoảng 77 nghìn bản nhạc chuôngMobile: 95 ngàn bản nhạcVinaphone: cũng có tầm đó
Hiện nay có rất nhiều trang về âm nhạc, nhạc chuông: viettel có imuzik, vinaphone có ringtunes,… Và một số trang chuyên dụng để search âm nhạc như: baamboo.com, mp3.zing.vn…Những trang này thường chứa số lượng bản nhạc rất nhiều. Tuy nhiên, những trang này đều chưa có kèm theo tư vấn Người dùng sẽ mất rất nhiều time để tìm kiếm bản nhạc mình thích để đặt làm nhạc chuông.Chức năng của hệ thống fun-ring:Người dùng vào tìm kiếm, nghe thử, downloadHệ thống có thể đưa ra tư vấn cho người dùng:Người dùng đưa ra các đánh giá của mìnhHệ thống tính toán và đưa ra dự đoán, danh sách bản nhạc mà người dùng sẽ thích.Viettel: có khoảng 77 nghìn bản nhạc chuôngMobile: 95 ngàn bản nhạcVinaphone: cũng có tầm đó
Hiện nay có rất nhiều trang về âm nhạc, nhạc chuông: viettel có imuzik, vinaphone có ringtunes,… Và một số trang chuyên dụng để search âm nhạc như: baamboo.com, mp3.zing.vn…Những trang này thường chứa số lượng bản nhạc rất nhiều. Tuy nhiên, những trang này đều chưa có kèm theo tư vấn Người dùng sẽ mất rất nhiều time để tìm kiếm bản nhạc mình thích để đặt làm nhạc chuông.Chức năng của hệ thống fun-ring:Người dùng vào tìm kiếm, nghe thử, downloadHệ thống có thể đưa ra tư vấn cho người dùng:Người dùng đưa ra các đánh giá của mìnhHệ thống tính toán và đưa ra dự đoán, danh sách bản nhạc mà người dùng sẽ thích.Viettel: có khoảng 77 nghìn bản nhạc chuôngMobile: 95 ngàn bản nhạcVinaphone: cũng có tầm đó
Hiện nay có rất nhiều trang về âm nhạc, nhạc chuông: viettel có imuzik, vinaphone có ringtunes,… Và một số trang chuyên dụng để search âm nhạc như: baamboo.com, mp3.zing.vn…Những trang này thường chứa số lượng bản nhạc rất nhiều. Tuy nhiên, những trang này đều chưa có kèm theo tư vấn Người dùng sẽ mất rất nhiều time để tìm kiếm bản nhạc mình thích để đặt làm nhạc chuông.Chức năng của hệ thống fun-ring:Người dùng vào tìm kiếm, nghe thử, downloadHệ thống có thể đưa ra tư vấn cho người dùng:Người dùng đưa ra các đánh giá của mìnhHệ thống tính toán và đưa ra dự đoán, danh sách bản nhạc mà người dùng sẽ thích.Viettel: có khoảng 77 nghìn bản nhạc chuôngMobile: 95 ngàn bản nhạcVinaphone: cũng có tầm đó