有哪些好用的开源推荐系统_开源推荐引擎

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SVDFeature主页：SVDFeature-SVDFeature语言：C一个feature-based协同过滤和排序工具，由上海交大Apex实验室开发，代码质量较高

在KDDCup2012中获得第一名，KDDCup2011中获得第三名，相关论文发表在2012的JMLR中，这足以说明它的高大上

SVDFeature包含一个很灵活的Matrix推荐框架，能方便的实现SVD、SVD等方法,是单模型推荐算法中精度最高的一种

SVDFeature代码精炼，可以用相对较少的内存实现较大规模的单机版矩阵分解运算

另外含有Logisticregression的model，可以很方便的用来进行ensemble

可以的。

一张的识别这个很简单的，都不用考虑效率的问题，直接一个特征匹配就搞定，opencv开源库中有现成的，真的很简单，十几行代码就搞定。

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术；

一般工业使用中，采用工业相机拍摄，然后再利用软件根据灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。

不会耶，应该需要什么硬件提供些接口什么的吧，然后把指纹信息放到数据库中，刷的时候，获取指纹，然后拿到数据库中比较下。

如果，获得了指纹信息，那么其他的就没问题了。

近日，阿里 AI 开源了新一代人机对话模型 ESIM。该算法模型提出两年多，已被包括谷歌、facebook 在内的国际学术界在200多篇论文中引用，更曾在国际顶级对话系统评测大赛（DSTC7）上获得双料冠军，将人机对话准确率的世界纪录提升至941%。

ESIM 模型最初由达摩院语音实验室内的90后科学家陈谦研发，现在已经成为业界的热门模型和通用标准。这支平均年龄30岁的研发团队宣布，即日起向全世界企业与个人开源ESIM模型，与全球开发者共享这一成果，共同推进人工智能技术发展。

在去年 DSTC 7大赛上，ESIM 横扫 NOESIS 赛道，从麻省理工学院、约翰霍普金斯大学、IBM 研究院等近20支参赛队伍中脱颖而出，拿下该赛道两项比赛的冠军。

DSTC 是学术界权威对话系统评测大赛，由微软研究院、卡耐基梅隆大学的科学家在2013年发起，今年举办到了第八届。NOESIS 赛道考察AI的人机对话能力，要求 AI根据给定的多轮人机对话 历史 ，从成百到上万个句子中选出正确的回复。

人机对话系统及其背后的认知智能，是人机交互中最复杂也最重要的技术，曾被比尔盖茨形容为“人工智能皇冠上的明珠”。为让机器快速准确理解人类的表达，ESIM给 AI 装上一套“雷达”系统，赋予它实时检索对话 历史 、自动去除干扰信息的能力，使它能够给出人类期待的回复。

这项突破将给智能客服、导航软件、智能音箱等应用场景带去显著变化，阿里基于 ESIM 模型研发的智能语音点餐机、地铁语音售票机等应用已在杭州、上海等地落地。

这不是阿里第一次开源前沿技术。2018年达摩院开源了新一代语音识别模型DFSMN，吸引众多研究者在该模型基础上开展工作，甚至再度刷新语音识别世界纪录。

1）精通一种常用编程语言（C/C++、JAVA、PHP等），了解主流的框架、库使用和原理

2）深入了解计算机数据结构和算法设计，具备Linux *** 作系统基础知识

3）掌握基本的网络编程知识，熟悉多线程编程及其技巧

4）熟练掌握Linux、web server、数据库、缓存相关技术的使用，了解内部实现机制为最优

5）掌握数据库基本原理和知识，熟悉SQL语法规则和特点

6）有开源数据库（MySQL、PostgreSQL等）研究和开发经验 1）熟练掌握分布式系统理论并有着大量实践

2）开源社区成员，为开源软件提交过patch

3）精通Linux系统IO、锁等调优技术 1）有良好的英语阅读能力，能够阅读英文资料

2）自我驱动，主动的学习能力和较强的动手能力

3）工作认真细致，有责任心，勤奋踏实，善于思考问题

4）有时间观念，独立性强，沟通能力好，具有团队合作精神

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