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- 微信公众平台深度开发v2.0第1季——微信公众号基础功能、接收普通消息、被动回复用户消息 - CSDN学院
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- “微信公众平台深度开发Java版 v2.0”系列课程共有6季，使用JAVA语言，系统讲解微信公众平台订阅号、服务号官方列出的全部功能接口，包括：自定义菜单、个性化菜单（按需定制菜单）、群发消息、客服消息（有限次消息推送）、模板消息接（无限次消息推送）、微信网页开发（微信WEB开发、微信游戏）、微信JSSDK开发、用户管理、获取用户基本信息、网页授权获取用户
- https://edu.csdn.net/course/detail/1411
- 如果一个网站后台能有机会接触到用户的明文密码，那就是流氓行为！ - CSDN博客
- 在早几年， 很多网站都用明文来存用户的密码， 结果被拖库了， 裤子脱了， 用户密码被泄漏， 然后就洗库、撞库， 黑产富得流油。 呵呵哒。 后来， 开发人员学学乖了， 传输和存储都不用密码的额明文， 而采用md5值， 这样似乎就解决了问题。 网站后台也不知道用户的密码。 可是， 有一种表， 叫彩虹表， 能根据md5的值
- https://blog.csdn.net/stpeace/article/details/78073591
- 《推荐系统》基于标签的用户推荐系统 - CSDN博客
- 1：联系用户兴趣和物品的方式 2：标签系统的典型代表 3：用户如何打标签 4：基于标签的推荐系统 5：算法的改进 源代码查看地址：github查看 一：联系用户兴趣和物品的方式 推荐系统的目的是联系用户的兴趣和物品，这种联系方式需要依赖不同的媒介。目前流行的推荐系统基本上是通过三种方式联系用户兴趣和物品。
- https://blog.csdn.net/Gamer_gyt/article/details/51684716
- 基于用户的协同过滤算法原理分析及代码实现 - CSDN博客
- 我所采用的数据集：MovieLens数据集ml-100k。 先进行原理分析，再讲代码实现。 基于用户的协同过滤算法主要包括两个步骤： （1）找到和目标用户兴趣相似的用户集合； （2）找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。 步骤（1）的关键就是计算两个用户的兴趣相似度。给定用户u和用户v，令N(u)表示用户u曾经有过
- https://blog.csdn.net/Flying_sfeng/article/details/55667846
- 用户消费行为分析 - CSDN博客
- 数据：CDNow网站的用户购买明细 目的：根据CDNow网站的用户购买明细，分析用户的消费行为 分析思路： 原始数据并未提供分析目的要求的行为数据，需通过已知的数据构建指标。目的是为了分析用户的消费行为，故采用维度分析法，从特定的角度和层面分析数据 分析内容： 1. 销量和消费金额分析 2. 消费的时间节点 3. 复购率，回购率分析 4.
- https://blog.csdn.net/partherzb/article/details/77968958
- 用户评论标签的抽取 - CSDN博客
- 无意中在知乎中看到一个问题：淘宝的评论归纳是如何做到的？ 了解之后觉得较为容易实现，就简单实现了一个对用户评论的标签抽取功能，纯属兴趣所致，所以并没有做十分细致的工作，例如词向量仅用不到3M的评论语料进行训练，词典也是随便找了一些词构建的，代码见CommentsMining。 首先来看下评论标签抽取是做什么的，如图： 我们希望在给出下面的
- https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/71036808
- 2017网络媒体受众用户行为调查分析报告 - CSDN博客
- "Today's online media market, Internet video, Internet advertising and other fields with strong momentum.With entertainment and media development and transformation, integration
- https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/78105910
- android 实现用户切换 am switch-user 0之代码实现 - CSDN博客
- 实现用户切换有四种方式： 1.直接在虚拟机上用户那里切换； 2.命令切换 进入虚拟机 adb shell am switch-user 0 //一般0本机机主，10或者11都是新用户 3.代码实现 如下代码为我写的一个function，可以直接调用该function，传入userid，userid需要你去获取。 #define SWITCH_USER_
- https://blog.csdn.net/Ctrl_qun/article/details/75009650
- 教你用Flink实现超大规模用户行为分析（附代码、视频教程） - CSDN博客
- 来源：AI前线作者：吴昊本文长度为3000字，建议阅读5分钟本文整理自瀚思科技吴昊在柏林“Flink Forward”上的演讲《如何利用 Flink 实现超大规模用户行为分析》。瀚思科技是中国第一家大数据安全公司。以下是本次演讲的完整视频，WiFi党可任性点开播放，当然我们也为流量党们整理了文字版本，任君选择~今天的演讲主要分为四大部分：网络安全中的用户
- https://blog.csdn.net/eNohtZvQiJxo00aTz3y8/article/details/78146471
- 搜索引擎用户行为模型的构建与应用 pdf - CSDN下载
- 搜索引擎用户行为模型的构建与应用，大概的介绍建模的过程。
- https://download.csdn.net/download/qq_25459495/10120436
- 数据挖掘在用户行为分析中的研究与应用 pdf - CSDN下载
- 数据挖掘在用户行为分析中的研究与应用； 数据挖掘在用户行为分析中的研究与应用 数据挖掘在用户行为分析中的研究与应用； 数据挖掘在用户行为分析中的研究与应用
- https://download.csdn.net/download/jackwade007/10125909
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