Hay tantas herramientas de edición de documentos en el mercado, pero solo algunas son adecuadas para todos los formatos de archivo. Algunas herramientas son, por otro lado, versátiles pero difíciles de trabajar. DocHub proporciona la solución a estos problemas con su editor basado en la nube. Ofrece capacidades robustas que te permiten completar tus tareas de gestión de documentos de manera efectiva. Si necesitas incrustar rápidamente sugerencias en INFO, ¡DocHub es la elección perfecta para ti!
Nuestro proceso es increíblemente fácil: subes tu archivo INFO a nuestro editor → se transforma automáticamente en un formato editable → aplicas todos los cambios esenciales y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas un par de momentos para tener tu documentación lista.
Cuando se apliquen todos los ajustes, puedes convertir tu documentación en una plantilla reutilizable. Simplemente necesitas ir al Menú del lado izquierdo de nuestro editor y hacer clic en Acciones → Convertir en Plantilla. Encontrarás tu documentación almacenada en una carpeta separada en tu Tablero, ahorrándote tiempo la próxima vez que necesites el mismo formulario. ¡Prueba DocHub hoy!
Hola, soy el profesor. Me alegra presentar nuestro trabajo construyendo escala de mercancías en la vinculación para recomendaciones de comercio electrónico. Los sistemas de recomendación de Alibaba han sido la tecnología más importante para aumentar el negocio en Taba, la plataforma c2c más grande en China. Hay tres desafíos principales que enfrentan los sistemas de recomendación en Taba: la escalabilidad, la escasez y el co-estrella. En este documento se representan soluciones técnicas para abordar estos desafíos. Los métodos se basan en el conocido marco de vinculación de grafeno. Los comportamientos de los usuarios en Taba tienden a ser secuenciales y se refieren a construir un anagrama a partir de los comportamientos de los usuarios basados en sesiones. Después se obtienen mediante un gráfico de átomos dirigido sin caminar profundo para aprender la vinculación de cada nodo en el gráfico. Primero generamos la secuencia basada en el algoritmo de caminar y disfrutar y gramática de omisión en las secuencias. Este es nuestro flujo de trabajo básico de vinculación gráfica. Al aplicar este método, se podrían capturar similitudes de alto orden, que puedo ordenar por la colaboración previa.
