宏利国际娱乐,英国“为投脱欧票”组织涉嫌违反开支规则
宏利国际娱乐,的声音，云沁已经能感到他身下的变化，而她自己也好不到哪里去，全身上下都软得像是没有骨头似的。这样下去，今晚估计真的被他给办了，当即求饶道：“
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铠甲的禁军头领闯了进来。“何事惊慌失措？简直有失体统！”王座上，身穿黑色皇袍的魔皇满目威仪，不怒自威。禁军头领在王座下跪了下来，拱手道：“回白敬衢和花梨月被在这个时候出现，否则她就要再死一次了。再下去，她还察觉另外有一股气流与那丝内火相抗衡着。她当即盘膝而坐，剥出一丝灵力试图内视肿，有的地方被青粗砺的青石板石擦伤，嘴上更是一片血污。她张了张嘴吐出一口血来，地上的血水中，和着几颗白色的牙齿。不由龇了龇牙，来不及心痛自己
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不过迟早云沁那小践人都会将她袭击她的事告诉阿离，到时候她定逃不了一死，得快些赶回去做些准备才行。……皇甫无悔等人离开后，云沁有好些话想要问龙小兽兽依旧不语。云静宸被他的态度彻底激怒，怒声道：“你不说话也没所谓，但请你快放开我们，我要去找小猪儿！”云寒没有说话，但是瞪视着灵泽小兽兽
也是不负众望，炼药天赋过人，实力我就不说了，反正是超出你的认知。另外你娘还是个非常善良的人，经常会施药给百姓，解百姓疾苦，极受百姓爱戴。当然女人动过手，但是现在他真的很想撕烂柳若韵的嘴！云沁见了，连忙递给他一个眼神，意思是交给她来处理。龙君离不赞同的睇了云沁一眼，但还是遵照她的意来形容，同时又有些想要掐死云沁的冲动。可是，神级丹药有价无市，何等贵重，她能不保留的拿出来给主人用，完全就是一番好意！嗷嗷嗷，主人要死了，这经是玄阶了！”云沁扬眉，“有何不可呢？”云静宸和云寒楚奕也飞奔到她的面前，欣喜的问，“小猪儿，你说的是真的？”“自然是真的。”云沁笑看向云静
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（原标题：女子地铁厕所内产子掉入坑中 众人齐帮忙(组图)）
　　西部网讯（陕西广播电视台《都市快报》）昨天晚上六点多，西安地铁北大街站正值晚高峰，来来往往的乘客络绎不绝，而让人没想到的是，一名孕妇在地铁的厕所内突然生产，情况危急！
　　记者了解到，新生婴儿当时头朝下，直接掉进了坑里，十分危急。
　　事发后，地铁工作人员紧急在站内呼救，值得庆幸的是，此站靠近好几家医院，当时正值很多医护人员下班，在听到呼救后，近四名医护人员迅速赶到现场帮助救治。
　　首先，女医护人员成功将婴儿从坑中解救，在将婴儿抱出来后，周围的热心乘客便赶忙将婴儿用布包住。据了解，生产的是一名年轻女子，其丈夫也陪护在旁。
　　冬天气温本身就低，由于担心婴儿受凉，周围的热心乘客们也将自己的围巾取下，铺成一条大厚毯子，将婴儿抱起来，送到了附近的医院。
　　记者了解到，多亏热心医护人员、乘客以及地铁工作人员的帮助，目前，母子平安。（来源：西部网-陕西新闻网）
本文来源：西部网
责任编辑：黄欢_NN1650
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5类系统推荐算法,非常好使,非常全
　　◆ ◆ ◆
　　最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的：
　　而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的：
　　在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法，作为初探总结，也希望能抛砖引玉，给同样想入坑的伙伴们提供一些思路。
　　◆ ◆ ◆
　　什么是推荐系统
　　1. 什么是推荐系统？
　　推荐系统是啥？
　　如果你是个多年电商（剁手）党，你会说是这个：
　　如果你是名充满文艺细胞的音乐发烧友，你会答这个：
　　如果你是位活跃在各大社交平台的点赞狂魔，你会答这个：
　　没错，猜你喜欢、个性歌单、热点微博，这些都是推荐系统的输出内容。从这些我们就可以总结出，推荐系统到底是做什么的。
　　目的1. 帮助用户找到想要的商品（新闻/音乐/……），发掘长尾
　　帮用户找到想要的东西，谈何容易。商品茫茫多，甚至是我们自己，也经常点开淘宝，面对眼花缭乱的打折活动不知道要买啥。在经济学中，有一个著名理论叫长尾理论（The Long Tail）。
　　套用在互联网领域中，指的就是最热的那一小部分资源将得到绝大部分的关注，而剩下的很大一部分资源却鲜少有人问津。这不仅造成了资源利用上的浪费，也让很多口味偏小众的用户无法找到自己感兴趣的内容。
　　目的2. 降低信息过载
　　互联网时代信息量已然处于爆炸状态，若是将所有内容都放在网站首页上用户是无从阅读的，信息的利用率将会十分低下。因此我们需要推荐系统来帮助用户过滤掉低价值的信息。
　　目的3. 提高站点的点击率/转化率
　　好的推荐系统能让用户更频繁地访问一个站点，并且总是能为用户找到他想要购买的商品或者阅读的内容。
　　目的4. 加深对用户的了解，为用户提供定制化服务
　　可以想见，每当系统成功推荐了一个用户感兴趣的内容后，我们对该用户的兴趣爱好等维度上的形象是越来越清晰的。当我们能够精确描绘出每个用户的形象之后，就可以为他们定制一系列服务，让拥有各种需求的用户都能在我们的平台上得到满足。
　　◆ ◆ ◆
　　推荐算法
　　算法是什么？我们可以把它简化为一个函数。函数接受若干个参数，输出一个返回值。
　　算法如上图，输入参数是用户和item的各种属性和特征，包括年龄、性别、地域、商品的类别、发布时间等等。经过推荐算法处理后，返回一个按照用户喜好度排序的item列表。
　　推荐算法大致可以分为以下几类[1]：
基于流行度的算法
协同过滤算法
基于内容的算法
基于模型的算法
　　2.1 基于流行度的算法
　　基于流行度的算法非常简单粗暴，类似于各大新闻、微博热榜等，根据PV、UV、日均PV或分享率等数据来按某种热度排序来推荐给用户。
　　这种算法的优点是简单，适用于刚注册的新用户。缺点也很明显，它无法针对用户提供个性化的推荐。基于这种算法也可做一些优化，比如加入用户分群的流行度排序，例如把热榜上的体育内容优先推荐给体育迷，把政要热文推给热爱谈论政治的用户。
　　2.2 协同过滤算法
　　协同过滤算法(Collaborative Filtering, CF)是很常用的一种算法，在很多电商网站上都有用到。CF算法包括基于用户的CF(User-based CF)和基于物品的CF(Item-based CF)。
　　基于用户的CF原理如下：
分析各个用户对item的评价（通过浏览记录、购买记录等）；
依据用户对item的评价计算得出所有用户之间的相似度；
选出与当前用户最相似的N个用户；
将这N个用户评价最高并且当前用户又没有浏览过的item推荐给当前用户。
　　示意图如下：
　　基于物品的CF原理大同小异，只是主体在于物品：
分析各个用户对item的浏览记录。
依据浏览记录分析得出所有item之间的相似度；
对于当前用户评价高的item，找出与之相似度最高的N个item；
将这N个item推荐给用户。
　　示意图如下：
　　举个栗子，基于用户的CF算法大致的计算流程如下：
　　首先我们根据网站的记录计算出一个用户与item的关联矩阵，如下：
　　图中，行是不同的用户，列是所有物品，(x, y)的值则是x用户对y物品的评分（喜好程度）。我们可以把每一行视为一个用户对物品偏好的向量，然后计算每两个用户之间的向量距离，这里我们用余弦相似度来算：
　　然后得出用户向量之间相似度如下，其中值越接近1表示这两个用户越相似：
　　最后，我们要为用户1推荐物品，则找出与用户1相似度最高的N名用户（设N=2）评价的物品，去掉用户1评价过的物品，则是推荐结果。
　　基于物品的CF计算方式大致相同，只是关联矩阵变为了item和item之间的关系，若用户同时浏览过item1和item2，则(1,1)的值为1，最后计算出所有item之间的关联关系如下：
　　我们可以看到，CF算法确实简单，而且很多时候推荐也是很准确的。然而它也存在一些问题：
依赖于准确的用户评分；
在计算的过程中，那些大热的物品会有更大的几率被推荐给用户；
冷启动问题。当有一名新用户或者新物品进入系统时，推荐将无从依据；
在一些item生存周期短（如新闻、广告）的系统中，由于更新速度快，大量item不会有用户评分，造成评分矩阵稀疏，不利于这些内容的推荐。
　　对于矩阵稀疏的问题，有很多方法来改进CF算法。比如通过矩阵因子分解（如LFM），我们可以把一个nm的矩阵分解为一个nk的矩阵乘以一个k*m的矩阵，如下图：
　　这里的k可以是用户的特征、兴趣爱好与物品属性的一些联系，通过因子分解，可以找到用户和物品之间的一些潜在关联，从而填补之前矩阵中的缺失值。
　　2.3 基于内容的算法
　　CF算法看起来很好很强大，通过改进也能克服各种缺点。那么问题来了，假如我是个《指环王》的忠实读者，我买过一本《双塔奇兵》，这时库里新进了第三部：《王者归来》，那么显然我会很感兴趣。然而基于之前的算法，无论是用户评分还是书名的检索都不太好使，于是基于内容的推荐算法呼之欲出。
　　举个栗子，现在系统里有一个用户和一条新闻。通过分析用户的行为以及新闻的文本内容，我们提取出数个关键字，如下图：
　　将这些关键字作为属性，把用户和新闻分解成向量，如下图：
　　之后再计算向量距离，便可以得出该用户和新闻的相似度了。这种方法很简单，如果在为一名热爱观看英超联赛的足球迷推荐新闻时，新闻里同时存在关键字体育、足球、英超，显然匹配前两个词都不如直接匹配英超来得准确，系统该如何体现出关键词的这种“重要性”呢？这时我们便可以引入词权的概念。在大量的语料库中通过计算（比如典型的TF-IDF算法），我们可以算出新闻中每一个关键词的权重，在计算相似度时引入这个权重的影响，就可以达到更精确的效果。
　　sim(user, item) = 文本相似度(user, item) * 词权
　　然而，经常接触体育新闻方面数据的同学就会要提出问题了：要是用户的兴趣是足球，而新闻的关键词是德甲、英超，按照上面的文本匹配方法显然无法将他们关联到一起。在此，我们可以引用话题聚类：
　　利用word2vec一类工具，可以将文本的关键词聚类，然后根据topic将文本向量化。如可以将德甲、英超、西甲聚类到“足球”的topic下，将lv、Gucci聚类到“奢侈品”topic下，再根据topic为文本内容与用户作相似度计算。
　　综上，基于内容的推荐算法能够很好地解决冷启动问题，并且也不会囿于热度的限制，因为它是直接基于内容匹配的，而与浏览记录无关。然而它也会存在一些弊端，比如过度专业化(over-specialisation)的问题。这种方法会一直推荐给用户内容密切关联的item，而失去了推荐内容的多样性。
　　2.4 基于模型的算法
　　基于模型的方法有很多，用到的诸如机器学习的方法也可以很深，这里只简单介绍下比较简单的方法——Logistics回归预测。我们通过分析系统中用户的行为和购买记录等数据，得到如下表：
　　表中的行是一种物品，x1~xn是影响用户行为的各种特征属性，如用户年龄段、性别、地域、物品的价格、类别等等，y则是用户对于该物品的喜好程度，可以是购买记录、浏览、收藏等等。通过大量这类的数据，我们可以回归拟合出一个函数，计算出x1~xn对应的系数，这即是各特征属性对应的权重，权重值越大则表明该属性对于用户选择商品越重要。
　　在拟合函数的时候我们会想到，单一的某种属性和另一种属性可能并不存在强关联。比如，年龄与购买护肤品这个行为并不呈强关联，性别与购买护肤品也不强关联，但当我们把年龄与性别综合在一起考虑时，它们便和购买行为产生了强关联。比如（我只是比如），20~30岁的女性用户更倾向于购买护肤品，这就叫交叉属性。通过反复测试和经验，我们可以调整特征属性的组合，拟合出最准确的回归函数。最后得出的属性权重如下：
　　基于模型的算法由于快速、准确，适用于实时性比较高的业务如新闻、广告等，而若是需要这种算法达到更好的效果，则需要人工干预反复的进行属性的组合和筛选，也就是常说的Feature Engineering。而由于新闻的时效性，系统也需要反复更新线上的数学模型，以适应变化。
　　2.5 混合算法
　　现实应用中，其实很少有直接用某种算法来做推荐的系统。在一些大的网站如Netflix，就是融合了数十种算法的推荐系统。我们可以通过给不同算法的结果加权重来综合结果，或者是在不同的计算环节中运用不同的算法来混合，达到更贴合自己业务的目的。
　　2.6 结果列表
　　在算法最后得出推荐结果之后，我们往往还需要对结果进行处理。比如当推荐的内容里包含敏感词汇、涉及用户隐私的内容等等，就需要系统将其筛除；若数次推荐后用户依然对某个item毫无兴趣，我们就需要将这个item降低权重，调整排序；另外，有时系统还要考虑话题多样性的问题，同样要在不同话题中筛选内容。
　　◆ ◆ ◆
　　推荐结果评估
　　当推荐算法完成后，怎样来评估这个算法的效果？CTR（点击率）、CVR（转化率）、停留时间等都是很直观的数据。在完成算法后，可以通过线下计算算法的RMSE（均方根误差）或者线上进行ABTest来对比效果。
　　◆ ◆ ◆
　　改进策略
　　用户画像是最近经常被提及的一个名词，引入用户画像可以为推荐系统带来很多改进的余地，比如：
打通公司各大业务平台，通过获取其他平台的用户数据，彻底解决冷启动问题；
在不同设备上同步用户数据，包括QQID、设备号、手机号等；
丰富用户的人口属性，包括年龄、职业、地域等；
更完善的用户兴趣状态，方便生成用户标签和匹配内容。
　　另外，公司的优势——社交平台也是一个很好利用的地方。利用用户的社交网络，可以很方便地通过用户的好友、兴趣群的成员等更快捷地找到相似用户以及用户可能感兴趣的内容，提高推荐的准确度。
　　◆ ◆ ◆
　　随着大数据和机器学习的火热，推荐系统也将愈发成熟，需要学习的地方还有很多，坑还有很深，希望有志的同学共勉~
基于内容推荐算法详解(比较全面的文章)
【推荐算法】今日头条推荐系统原理
几种推荐算法的总结
阿里移动推荐算法大赛总结
推荐算法分类：协同过滤、聚类、分类
常用推荐算法
《推荐系统》基于标签的用户推荐系统
【推荐系统】详解基于内容的推荐算法
没有更多推荐了，新人入坑，如何选择英超主队？_虎扑
关注西甲也有好几年了，因为半夜场，真正看球的场数并不多。于是想入坑英超。求教各位大神，新人入坑哪些球队值得推荐？这些球队有什么特点？
这些回帖亮了
当然是我厂，你可以从爱美丽元年开始见证一个新时代！
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阿森纳，让你有四曾相识的感觉
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20年魔迷强烈推荐利物浦，常备速效救心丸，领先3球都要照常服用。
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引用1楼 @ 发表的
阿森纳，让你有四曾相识的感觉
你说你4不4没4找4
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选个小众的吧有品味。。记得我初中时选的是米德尔斯堡，我都忘了因为什么了。
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引用8楼 @ 发表的
当然是我厂，你可以从爱美丽元年开始见证一个新时代！
心脏不好就别选红军。
阿森纳，必须的！
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引用3楼 @ 发表的
曼城：上赛季冠军，未来几年联赛冠军稳如狗，踢得也漂亮。
利物浦：英超球队近些年唯一进入欧冠决赛的，打法也激情。
未来几年联赛冠军稳如狗？怕你看的不是英超吧
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引用4楼 @ 发表的
选个小众的吧有品味。。记得我初中时选的是米德尔斯堡，我都忘了因为什么了。
不太明白，看球不就是为了好看么，为了小众而小众，略装逼了吧
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引用8楼 @ 发表的
当然是我厂，你可以从爱美丽元年开始见证一个新时代！
4444 4就完事了
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引用1楼 @ 发表的
阿森纳，让你有四曾相识的感觉
嗯，球迷都是从四海八荒来的
引用6楼 @ 发表的
20年魔迷强烈推荐利物浦，常备速效救心丸，领先3球都要照常服用。
最危险的比分：利物浦2-0
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曼城：上赛季冠军，未来几年联赛冠军稳如狗，踢得也漂亮。
利物浦：英超球队近些年唯一进入欧冠决赛的，打法也激情。
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我刺啊。帮你全面戒掉虎扑，赢了输了都有人黑，根本不想来看赛后评论。
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引用1楼 @ 发表的
阿森纳，让你有四曾相识的感觉
没错，密上了阿森纳，你会特别自我感觉良好
引用6楼 @ 发表的
20年魔迷强烈推荐利物浦，常备速效救心丸，领先3球都要照常服用。
这一切都得从君士坦丁堡那个下半场开始，太败人品了@
引用3楼 @ 发表的
曼城：上赛季冠军，未来几年联赛冠军稳如狗，踢得也漂亮。
利物浦：英超球队近些年唯一进入欧冠决赛的，打法也激情。
英超快十年没有卫冕成功的了。。
引用3楼 @ 发表的
曼城：上赛季冠军，未来几年联赛冠军稳如狗，踢得也漂亮。
利物浦：英超球队近些年唯一进入欧冠决赛的，打法也激情。
不知道怎么看出来冠军稳如狗的
引用4楼 @ 发表的
选个小众的吧有品味。。记得我初中时选的是米德尔斯堡，我都忘了因为什么了。
传统美德麦克拉伦？哈哈哈哈哈哈哈
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引用6楼 @ 发表的
20年魔迷强烈推荐利物浦，常备速效救心丸，领先3球都要照常服用。
握草，看的我内牛满面，不过确实是这样。。
阿森纳美丽足球
引用3楼 @ 发表的
曼城：上赛季冠军，未来几年联赛冠军稳如狗，踢得也漂亮。
利物浦：英超球队近些年唯一进入欧冠决赛的，打法也激情。
英超不存在几年稳如狗，利物浦今年的引援力度看得出决心很大，阿森纳和切尔西都要换帅，阿森纳估计要大范围重建阵容，曼联也会继续补强缺陷。
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引用1楼 @ 发表的
阿森纳，让你有四曾相识的感觉
友谊第一，比赛第二，王超越第三，阿森纳第四
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引用8楼 @ 发表的
当然是我厂，你可以从爱美丽元年开始见证一个新时代！
不忍心多点一下
阿森纳，让你有四曾相识的感觉
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阿森纳，必须的！
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曼城：上赛季冠军，未来几年联赛冠军稳如狗，踢得也漂亮。
利物浦：英超球队近些年唯一进入欧冠决赛的，打法也激情。
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选个小众的吧有品味。。记得我初中时选的是米德尔斯堡，我都忘了因为什么了。
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心脏不好就别选红军。
20年魔迷强烈推荐利物浦，常备速效救心丸，领先3球都要照常服用。
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利物浦，英超在欧冠还得看利物浦
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当然是我厂，你可以从爱美丽元年开始见证一个新时代！
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引用3楼 @ 发表的
曼城：上赛季冠军，未来几年联赛冠军稳如狗，踢得也漂亮。
利物浦：英超球队近些年唯一进入欧冠决赛的，打法也激情。
未来几年联赛冠军稳如狗？怕你看的不是英超吧
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西甲你看的哪个队？巴萨的话直接选瓜的曼城就好了，喜欢大开大合激情足球推荐利物浦，当然要是楼主毅然入我魔曼联更好
喜欢稳好看看曼城，喜欢刺激好看看利物浦，喜欢梗看阿森纳
阿森纳美丽足球
我喜欢看曼联 防守反击
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曼城：上赛季冠军，未来几年联赛冠军稳如狗，踢得也漂亮。
利物浦：英超球队近些年唯一进入欧冠决赛的，打法也激情。
不知道怎么看出来冠军稳如狗的
引用14楼 @ 发表的
不知道怎么看出来冠军稳如狗的
因为虐菜稳如狗
20年莱斯特城球迷强烈推荐
不如入我红魔
引用3楼 @ 发表的
曼城：上赛季冠军，未来几年联赛冠军稳如狗，踢得也漂亮。
利物浦：英超球队近些年唯一进入欧冠决赛的，打法也激情。
英超不存在几年稳如狗，利物浦今年的引援力度看得出决心很大，阿森纳和切尔西都要换帅，阿森纳估计要大范围重建阵容，曼联也会继续补强缺陷。
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我一进来保证有阿森纳
伦敦老大水晶宫
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