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GitHub - livedoor/cicindela2: a highly customizable recommendation engine written in perl + MySQL
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GraphQL Client Architecture Recommendation 社外版 | メルカリエンジニアリング
この記事は、Merpay Advent Calendar 2022 の15日目の記事です。 こんにちは。メルペイのvvakameです。 最近、社内向けにGraphQL Client Architecture Recommendationというドキュメントを書きました。社内のiOS/Android、そしてバックエンドのエンジニア向けにGraphQLをやるならこの辺りの条件を満たしておかないと恩恵を感じられなくなっちゃうかもよ、と伝えるためのものです。嬉しいことに、今までに100名弱の人たちがこのドキュメントを閲覧してくれたようです。 これをAdvent Calendarで公開するために、ちょっと調整したものがこの社外版です。 すでにGraphQLをやっているけどあまり便利じゃないな…なんでだろ？とか、これから導入したいんだけど何を気をつけるべきかな…と考える時の材料にしてください。 併せて、
ブロガーは要チェック！サイト滞在時間と直帰率が約10%改善するって噂の「Recommendation Bar」を導入しました。｜男子ハック
Web制作ブロガーは要チェック！サイト滞在時間と直帰率が約10%改善するって噂の「Recommendation Bar」を導入しました。2012年7月31日241 @JUNP_Nです。ブログを読んでいると画面右下からニョキッと記事をオススメしてくれる「Slide for SimpleReach」導入しているブロガーさん、Facebookが同じ系統のソーシャルプラグイン「Recommendation Bar」のβ版をリリースしてますよ。 Facebook全盛期だしFacebookプラグインは効果があるかも？導入にかかる時間は数分です。興味のある人は試してみてはいかがでしょうか？ 現段階ではβ版とのことで、Facebook公式のSocial Pluginsのページには掲載されていませんので、コードの入手はこちらからどうぞ。 Recommendations Bar - Facebook開発者 設
Twitter aims to deliver you the best of what’s happening in the world right now. This requires a recommendation algorithm to distill the roughly 500 million Tweets posted daily down to a handful of top Tweets that ultimately show up on your device’s For You timeline. This blog is an introduction to how the algorithm selects Tweets for your timeline. Our recommendation system is composed of many in
GitHub - twitter/the-algorithm: Source code for Twitter's Recommendation Algorithm
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HTML5 is a W3C Recommendation
The HTML Working Group today published HTML5 as W3C Recommendation. This specification defines the fifth major revision of the Hypertext Markup Language (HTML), the format used to build Web pages and applications, and the cornerstone of the Open Web Platform. "Today we think nothing of watching video and audio natively in the browser, and nothing of running a browser on a phone," said Tim Berners-
Media Queries Level 3 W3C Recommendation, 21 May 2024 More details about this document This Version: https://www.w3.org/TR/2024/REC-mediaqueries-3-20240521/ Latest Version: https://www.w3.org/TR/mediaqueries-3/ Latest Editor Version: https://drafts.csswg.org/mediaqueries-3/ Previous Version: https://www.w3.org/TR/2022/REC-mediaqueries-3-20220405/ History: https://www.w3.org/standards/history/media
Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools in the field of Natural Language Processing (NLP) and have recently gained significant attention in the domain of Recommendation Systems (RS). These models, trained on massive amounts of data using self-supervised learning, have demonstrated remarkable success in learning universal representations and have the potential to enhance various
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Twitter's Recommendation Algorithm
Media Queries (W3C Recommendation 19 June 2012)
A Survey on Large Language Models for Recommendation