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当我们进行重新安装系统（fedora 28）的时候，需要初始安装一些 gnome 插件，来进行完善我们的使用。
首先我们应该进行安装 gnome-tweak 工具来进行定制化系统。
tweak 可以进行定制化系统和管理gnome 插件来进一步定制化系统。想要安装 gnome插件可以访问：https://extensions.gnome.org/
下面进行列出我一些常用的插件来进行备份：
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并开启tweak 本身自带的插件，即可满足日常需求。如果有好的插件也欢迎您留言推荐。
保持更新，转载请注明出处。
脚本编写(代码片段)
...本，让其提供下列特性：1、当运行/root/foo.shredhat,输出为fedora2、当运行/root/foo.shfedora,输出为redhat3、当没有任何参数或者参数不是redhat或者fedora时，其错误输出产生以下的信息： /root/foo.shredhat|fedora答：在system1上执行：1、 查看详情
ubuntu16.04美化gnome桌面
...GoogleChrome或Firefox从GNOME扩展网站安装DashtoPanel：DashtoPanelGNOMEExtension安装ArcGTK主题：HowtoinstallArcGTKthemeonubuntu安装Papirus图标主题：InstallPapirusIconThemeOnUbuntuLinuxSystems要设置GNOMEShell主题，还需要安装用户主题GNOMEExtension：UserThemesonGNOMEE... 查看详情
推荐系统架构（摘自《推荐系统实践》）
摘要： 1.外围架构 2.推荐系统架构内容：1.外围架构： 网站的推荐系统是如何和其他其他系统结合的？ 2.推荐系统架构图： 其中每一个推荐引擎负责一类特征和一种任务，而推荐系统的任务只是将推... 查看详情
个性化推荐系统推荐算法(代码片段)
推荐算法1.推荐模型构建流程2.最经典的推荐算法：协同过滤推荐算法（CollaborativeFiltering）3.相似度计算(SimilarityCalculation)4.协同过滤推荐算法代码实现5.使用协同过滤推荐算法对用户进行评分预测6.基于模型的方法推荐... 查看详情
个性化推荐系统推荐算法(代码片段)
推荐算法1.推荐模型构建流程2.最经典的推荐算法：协同过滤推荐算法（CollaborativeFiltering）3.相似度计算(SimilarityCalculation)4.协同过滤推荐算法代码实现5.使用协同过滤推荐算法对用户进行评分预测6.基于模型的方法推荐... 查看详情
推荐算法
目前，主要的推荐方法包括：基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于关联规则的推荐、基于效用的推荐、基于知识的推荐和组合推荐。基于内容的推荐基于内容的推荐（Content-basedRecommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是... 查看详情
推荐系统基础-纪要(代码片段)
推荐系统纪要推荐概念Lambda架构介绍推荐算法架构推荐模型构建流程协同过滤思路介绍相似度计算使用不同相似度计算方式实现协同过滤协同过滤基于模型的算法推荐系统的评价推荐系统的冷启动基于内容的推荐基于内容的推荐... 查看详情
推荐算法简介
在推荐系统简介中，目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。一、基于内容推荐 基于内容的推荐（Content-basedRecommendatio... 查看详情
推荐系统的研究
...的Prof.Choi：我的研究兴趣主要是大数据和人工智能技术在推荐系统的应用与优化。推荐系统是信息过滤系统的一个子类，它根据用户的偏好和行为，来呈现出用户可能感兴趣的物品。推荐系统会尝试去预测你对一个物品的喜好，... 查看详情
个性化推荐系统---构建推荐引擎
当下推荐系统包含的层级特别的多，整个线上推荐系统包含：最上层线上推荐服务、中层各个推荐数据召回集（数据主题、分类池子）、底层各种推荐模型。 推荐系统介入线上各种业务，推荐系统当下... 查看详情
转：总结推荐系统中常用算法以及优点缺点对比
转：http://www.sohu.com/a/108145158_464065 在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基... 查看详情
推荐系统-02-推荐技术
前题要做推荐系统的前题，就是要信息出现过载，即如何从成千上万的物品中，选出最合适的物品供用户参考。如果可供选择的基数仅有几个，就不需要推荐系统了，直接把所有选项提供给用户就行了。推荐技术基于内容推荐基... 查看详情
推荐系统介绍
推荐系统介绍一、推荐系统的应用场景推荐系统在我们的日常生活中无出不在。想要了解资讯时，推荐系统会为你准备你感兴趣的新闻；想要看电影时，推荐系统会为你挑选让你满意的电影；想要购物时，推荐系统会为你找到你... 查看详情
推荐系统手把手带你学推荐系统3实现第一个推荐系统(代码片段)
【推荐系统】手把手带你学推荐系统3实现第一个推荐系统概述基于排名的推荐系统代码实现概述推荐系统(RecommenderSystem)是一个信息过滤系统,在很多领域都有广泛的使用.推荐系统可以为用户提供个性化的产品,挖掘用户的潜在需... 查看详情
电商推荐算法
一、电商推荐算法简述目前比较多的电商模式为B2B，B2C，O2O，在本文介绍和需要举例说明的地方B2B电商模式为主。电商推荐根据推荐内容不同分为物品推荐、商家推荐；流行的推荐应用主要有三个方面：1）针对用户的浏览、搜... 查看详情
深度学习推荐系统知识图谱结合推荐系统
https://flashgene.com/archives/91357.html 知识赋能的智能推荐将成为未来推荐的主流。智能推荐表现在多个方面，包括场景化推荐、任务型推荐、跨领域推荐、知识型推荐。1）场景化推荐 比如用户在淘宝上搜“沙滩裤&rdqu... 查看详情
通用精准化推荐平台
通用精准化推荐平台平台结构以下为推荐流程可视化系统设计图以下为推荐结果可追溯系统设计图通过推荐流程可视化系统以及推荐结果可追溯系统，我们可以解决原有推荐系统架构的问题推荐流程可视化系统 ------------------... 查看详情
推荐系统_全
1推荐系统的分类基于应用领域分类：电子商务推荐，社交好友推荐，搜索引擎推荐，信息内容推荐基于设计思想：基于协同过滤的推荐，基于内容的推荐，基于知识的推荐，混合推荐基于使用何种... 查看详情