感兴趣的朋友

此工具通过使用自然三次样条和带有张力控制的基数三次样条，来选择图像中的ROI（感兴趣区域）。输出结果为ROI的逻辑掩码。

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朋友开发了一个简单的网上书店管理系统，功能虽然比较基础，但应对课程作业或者老师的要求应该足够了。

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.01，NDCG提升超过4%。进一步的反事实评估表明，本方法成功实现了长期和短期兴趣的更强解耦。

这是兴趣区域检测的源代码，解压后放置在MATLAB的搜索路径下，然后调用guiSaliecy()函数即可。

基于C#编程语言开发的朋友信息管理系统，便捷管理个人或小团队的朋友和联系人信息。系统采用经典的三层架构（UI、BLL和DAL），使得数据操作更为结构化和高效。用户可以轻松添加、删除、修改和查找朋友记录，包括姓名、电话号码、电子邮件和地址等信息。系统的界面设计简洁易用，支持WinForms和WPF两种UI框架，同时提供丰富的操作按钮（如“新建”、“编辑”、“删除”、“搜索”），以及表格视图展示朋友信息。开发者可以通过查看源码文件深入理解系统实现细节，并进行个性化定制。系统的数据库设计充分考虑了关系型数据库管理系统（如SQL Server、SQLite或MySQL），确保数据存储和管理的稳定性和安全性。

在关联规则经典算法Apriori的基础上，分析并将其应用于学术分析系统。发现并解决了现有系统中的问题，通过增加兴趣度阈值提升了关联规则在数据挖掘中的准确性，有效减少了无效规则的生成，为学术选课系统的优化提供了重要支持。

UIGETIOI是一个MATLAB GUI工具，用于从向量中选择兴趣区间(IOI)。它允许用户通过简单的鼠标操作来选择向量Y中的部分内容。用户可以重复选择、撤消和重做操作，还可以进行缩放和平移。选择完成后，点击“确定”按钮即可关闭窗口，并返回选择的向量B。如果用户取消操作，则返回一个空数组([])。UIGETIOI支持各种参数设置，以控制显示风格和内存管理。

这段代码允许用户手动选择图像中感兴趣的区域，并进行后续处理。