- 授权协议: 未知
- 开发语言: Java
- 操作系统: Android
- 软件首页: https://github.com/maning0303/GankMM
- 软件文档: https://github.com/maning0303/GankMM/blob/master/README.md
- 官方下载: https://github.com/maning0303/GankMM/archive/master.zip
软件介绍
周一到周五每天分享一张美女图片和若干程序干货等。
展示图片：
依赖库：
compile 'com.android.support:appcompat-v7:23.1.1' compile 'com.android.support:support-v4:23.1.1' compile 'com.android.support:design:23.1.1' compile 'com.nineoldandroids:library:2.4.0' compile 'com.google.code.gson:gson:2.5' compile 'com.squareup.retrofit:retrofit:2.0.0-beta2' compile 'com.squareup.retrofit:converter-gson:2.0.0-beta2' compile 'com.squareup.okhttp:okhttp:2.4.0' compile 'com.github.bumptech.glide:glide:3.7.0' compile 'com.github.zhaokaiqiang.klog:library:1.3.0' compile 'com.bigkoo:svprogresshud:1.0.2' compile 'com.jakewharton:butterknife:7.0.1' compile 'com.android.support:cardview-v7:23.1.1' compile 'com.android.support:recyclerview-v7:23.1.1' compile 'com.github.Aspsine:SwipeToLoadLayout:v1.0.2' compile 'com.github.jd-alexander:LikeButton:0.1.8' compile 'com.umeng.analytics:analytics:latest.integration'
推荐系统与深度学习
黄昕、赵伟、王本友、吕慧伟、杨敏 / 清华大学出版社 / 2019-1-1 / 65.00元
本书的内容设置由浅入深，从传统的推荐算法过渡到近年兴起的深度学习技术。不管是初学者，还是有一定经验的从业人员，相信都能从本书的不同章节中有所收获。 区别于其他推荐算法书籍，本书引入了已被实践证明效果较好的深度学习推荐技术，包括Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技术应用，并给出了相关的实践代码；除了在算法层面讲解推荐系统的实现，还从工程层面详细阐述推荐系统如何搭建.一起来看看 《推荐系统与深度学习》 这本书的介绍吧!
