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一、需求描述 开发一套宠物用品商城系统，能够根据用户历史行为（如浏览、收藏、购买记录）及相似用户偏好，智能推荐相关宠物食品、玩具、护理用品等。系统需支持实时推荐与个性化排序，提升用户购物体验与转化率。 二、技术能力要求 熟练掌握常见推荐算法，如协同过滤算法（包括基于用户与基于物品的算法），了解矩阵分解、Slope One 等改进模型； 具备扎实的机器学习与数据挖掘基础，熟悉 Python（如 Surprise、Scikit-learn 库）或 Spark MLlib； 熟悉推荐系统常见评估指标（如准确率、召回率、F1值）； 具备数据处理与特征工程能力，熟练使用 SQL、Pandas 等工具； 了解实时推荐架构（如 Flink + Redis）及部署流程者优先。 三、参考产品 可参考 Amazon 商品推荐、Chewy 宠物用品推荐模块、Netflix 影片推荐系统等，借鉴其交互设计与个性化策略。 四、合作方式 可接受全职、远程协作或项目制合作，需定期同步进展 开发周期：15-20天

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需要抓取某APP的接口包，包含参数和返回。个人也是程序员，自己尝试未能抓到，难度较高，抓到后付费，抓到后付费，抓到后付费。具体金额沟通。

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职位需求 爬虫数据工程师 岗位职责 1 多平台爬虫系统设计与开发 负责设计、实现与优化面向网页及 APP 的高性能、高可用数据采集系统，能够有效应对各类反爬机制（如验证码、IP 封禁、行为检测等）； 主导或参与分布式爬虫架构的搭建与调优，保障海量数据采集的效率、稳定性与可扩展性。 2 数据采集与处理流程建设 完成从数据抓取、清洗、去重到结构化存储的全流程开发，建立数据质量监控体系，确保数据的准确性与时效性。 3 数据治理与技术研究 研究与实施数据采集规范与标准，推动数据采集流程的标准化与自动化； 跟踪前沿爬虫技术与反爬策略，持续优化数据采集方案与技术栈。 任职要求 计算机、软件工程、电子信息、数学等相关专业本科及以上学历，4 年以上爬虫或数据采集相关开发经验； 工作事件 周 1 - 5，最好有一定时间可以在公司驻点，公司位于广州市电商中心。

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问题：目前注入好的ipa包签名安装到iOS26系统的设备上插件修改效果会失效 需求：对现有的iOS bylib插件适配ios 26系统 提供注入好插件的ipa包，无源码

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3D模型匹配AI搜索：上传模型或图片，，自动匹配模型库中相关模型 AI数据库：搜索问答 建筑点云识别：- 训练点云识别模型

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外包开发需求说明书 一、项目基本信息 项目名称 合作方接口对接开发 技术架构 SpringCloud 接口总数 大致31 个（详见需接口具体清单） 开发周期 按项目评估 二、技术要求 java后端技术，了解springcloud 三、接口对接范围 详见需接口具体清单 四、开发交付要求 代码交付 代码需提交至指定 Git 仓库，分支规范：dev（开发）、test（测试）、prod（生产）； 代码需符合阿里巴巴 Java 开发手册，无高危漏洞； 核心接口需编写单元测试，覆盖率 ≥ 80%。 联调测试 需配合我方与合作方进行联调，所有 31 个接口需通过合作方提供的测试环境验证，通过率 100%。 六、合作约束 开发过程中需保守项目机密，不得泄露合作方接口信息、我方业务数据； 项目交付后提供 1 个月免费维护期，解决接口对接相关的 bug； 超出需求范围的变更，需双方确认后调整开发周期和费用。

猿急送    34人浏览/8人投稿    68天前    待托管赏金

一、需求描述 开发一套基于协同过滤算法的宠物用品推荐系统，能够根据用户历史行为（如浏览、收藏、购买记录）及相似用户偏好，智能推荐相关宠物食品、玩具、护理用品等。系统需支持实时推荐与个性化排序，提升用户购物体验与转化率。 二、技术能力要求 熟练掌握协同过滤算法（包括基于用户与基于物品的算法），了解矩阵分解、Slope One 等改进模型； 具备扎实的机器学习与数据挖掘基础，熟悉 Python（如 Surprise、Scikit-learn 库）或 Spark MLlib； 熟悉推荐系统常见评估指标（如准确率、召回率、F1值）； 具备数据处理与特征工程能力，熟练使用 SQL、Pandas 等工具； 了解实时推荐架构（如 Flink + Redis）及部署流程者优先。 三、参考产品 可参考 Amazon 商品推荐、Chewy 宠物用品推荐模块、Netflix 影片推荐系统等，借鉴其交互设计与个性化策略。 四、合作方式 可接受全职、远程协作或项目制合作，需定期同步进展 开发周期：20-30天

猿急送    47人浏览/8人投稿    68天前    待托管赏金

一、需求描述 开发一套基于协同过滤算法的宠物用品商城系统，能够根据用户历史行为（如浏览、收藏、购买记录）及相似用户偏好，智能推荐相关宠物食品、玩具、护理用品等。系统需支持实时推荐与个性化排序，提升用户购物体验与转化率。 二、技术能力要求 熟练掌握协同过滤算法（包括基于用户与基于物品的算法），了解矩阵分解、Slope One 等改进模型； 具备扎实的机器学习与数据挖掘基础，熟悉 Python（如 Surprise、Scikit-learn 库）或 Spark MLlib； 熟悉推荐系统常见评估指标（如准确率、召回率、F1值）； 具备数据处理与特征工程能力，熟练使用 SQL、Pandas 等工具； 了解实时推荐架构（如 Flink + Redis）及部署流程者优先。 三、参考产品 可参考 Amazon 商品推荐、Chewy 宠物用品推荐模块、Netflix 影片推荐系统等，借鉴其交互设计与个性化策略。 四、合作方式 可接受全职、远程协作或项目制合作，需定期同步进展 开发周期：15-20天

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【核心目标】 本项目旨在打造一个AI驱动的生成式互动剧情创作平台，帮助用户快速创建具有深度角色设定的互动剧情内容。平台通过AI辅助生成角色设定、场景设计和对话逻辑。 【具体要求】 1. 人设角色形象创建系统 2. 场景设计系统 3. 视频生成 4. 实时数字人（livetalking）集成（解决方案已有） 5. 数字人剧情体验

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期权行情软件的表头包含：最新价格，delta，gamma等参数，需要在表头增加一个项目，比如最新价格乘以gamma，必须也随着价格变动同步更新的