我目前有一个reddit克隆类型的网站。我正在尝试根据我的用户之前喜欢的帖子推荐帖子。看起来K最近邻或k均值是执行此操作的最佳方法。我似乎无法理解如何实际实现它。我看过一些数学公式(例如k表示维基百科页面)，但它们对我来说并没有真正意义。有人可以推荐一些伪代码，或者可以查看的地方，以便我更好地了解如何执行此操作吗？ 最佳答案 K最近邻(又名KNN)是一种分类算法。基本上，您采用包含N个项目的训练组并对它们进行分类。如何对它们进行分类完全取决于您的数据，以及您认为该数据的重要分类特征是什么。在您的示例中，这可能是帖子类别、谁发布了该项

是否可以在不实际下载文件的情况下检查文件是否存在？我有这么大的(~40mb)文件，例如:http://mirrors.sohu.com/mysql/MySQL-6.0/MySQL-6.0.11-0.glibc23.src.rpm这与ruby​​不严格相关，但如果发件人可以设置内容长度就好了。RestClient.get"http://mirrors.sohu.com/mysql/MySQL-6.0/MySQL-6.0.11-0.glibc23.src.rpm",headers:{"Content-Length"=>100} 最佳答案

我在这方面尝试了很多URL，在我遇到这个特定的之前，它们似乎都很好:require'rubygems'require'nokogiri'require'open-uri'doc=Nokogiri::HTML(open("http://www.moxyst.com/fashion/men-clothing/underwear.html"))putsdoc这是结果:/Users/macbookair/.rvm/rubies/ruby-2.0.0-p481/lib/ruby/2.0.0/open-uri.rb:353:in`open_http':404NotFound(OpenURI::HT

我查看了Stripedocumentationonerrors，但我仍然无法正确处理/重定向这些错误。基本上无论发生什么，我都希望他们返回到edit操作(通过edit_profile_path)并向他们显示一条消息(无论成功与否)。我在edit操作上有一个表单，它可以POST到update操作。使用有效的信用卡可以正常工作(费用在Stripe仪表板中)。我正在使用Stripe.js。classExtrasController5000,#amountincents:currency=>"usd",:card=>token,:description=>current_user.email)

虽然1.8.7的构建我似乎有一个向后移植的Shellwords::shellescape版本，但我知道该方法是1.9的一个特性，在1.8的早期版本中绝对不支持.有谁知道我在哪里可以找到(以Gem形式或仅作为片段)针对Ruby转义的Bourne-shell命令的强大独立实现？ 最佳答案 您也可以从shellwords.rb中复制您想要的内容。在Ruby的颠覆存储库的主干中(即GPLv2'd):defshellescape(str)#Anemptyargumentwillbeskipped,soreturnemptyquotes.ret

是否有bag集合的实现(类似于集合的集合，它会记录对象被插入的次数)？ 最佳答案 当然!它也被称为multiset.这是一个nicerubyimplementation. 关于ruby-Ruby中有包实现吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4351793/

在EloquentRuby(第21页，第一版，第六次打印)一书中，作者(RussOlsen)提倡使用each方法而不是for循环，这与我在其他地方读到的所有内容一致。但是作者还继续说，这样做的一个原因是for循环实际上调用了each方法，所以为什么不直接删掉中间人并使用each？所以我想知道这实际上是如何工作的。为了调查，我确实在github上的Ruby存储库上进行了搜索，但发现很难确定我在哪里/如何看到它的实际效果。重述问题:我如何证明Rubyfor循环实际上是使用each方法实现的？ 最佳答案 您可以通过编写一个实现每个的类来展

深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG（VisualGeometryGroup）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG

（本文是网络的宏观的概念铺垫）目录计算机网络背景网络发展认识"协议"网络协议初识协议分层OSI七层模型TCP/IP五层(或四层)模型报头以太网碰撞路由器IP地址和MAC地址IP地址与MAC地址总结IP地址MAC地址计算机网络背景网络发展        是最开始先有的计算机，计算机后来因为多项技术的水平升高，逐渐的计算机变的小型化、高效化。后来因为计算机其本身的计算能力比较的快速：独立模式：计算机之间相互独立。    如：有三个人，每个人做的不同的事物，但是是需要协作的完成。    而这三个人所做的事是需要进行协作的，然而刚开始因为每一台计算机之间都是互相独立的。所以前面的人处理完了就需要将数据

        所有题目均有五种语言实现。C实现目录、C++实现目录、Python实现目录、Java实现目录、JavaScript实现目录题目n行m列的矩阵，每个位置上有一个元素你可以上下左右行走，代价是前后两个位置元素值差的绝对值.另外，你最多可以使用一次传送阵(只能从一个数跳到另外一个相同的数)求从走上角走到右下角最少需要多少时间。输入描述：第一行两个整数n,m，分别代表矩阵的行和列。后面n行，每行m个整数，分别代表矩阵中的元素。输出描述：一个整数，表示最少需要多少时间。