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黑泽君

大数据技术之_24_电影推荐系统项目_08_项目总结及补充

一 数据加载服务1、目标2、步骤二 离线推荐服务2.1 基于统计性算法1、目标2、步骤2.2 基于隐语义模型(LFM)的协同过滤推荐算法(ALS)1、目标2、步...

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【IEDA】Typo: In woed 'xxx' more...(Ctrl + F1) 拼写检查

  不知道大家有没有发现,在我们用 IDEA 敲击代码的时候,经常会发现如下所示的现象:

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大数据技术之_24_电影推荐系统项目_07_工具环境搭建(具体实操)

第2章 工具环境搭建(具体实操)2.1 MongoDB(单节点)环境配置2.2 Redis(单节点)环境配置2.3 ElasticSearch(单节点)环境配置...

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大数据技术之_24_电影推荐系统项目_05_项目系统设计

第十章 项目系统设计10.1 项目系统设计(上)10.2 项目系统设计(中)10.3 项目系统设计(下)

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大数据技术之_24_电影推荐系统项目_06_项目体系架构设计 + 工具环境搭建 + 创建项目并初始化业务数据 + 离线推荐服务建设 + 实时推荐服务建设 + 基于内容的推荐服务建设

  用户可视化:主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示, 主体采用 AngularJS2 进行实现,部署在 Apache 服务上。(或者可以部署在 Ngi...

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简单线性回归模型(最小二乘法代码实现)

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LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤

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06_TF-IDF算法代码示例

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聚类模型--K 均值

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03_有监督学习--简单线性回归模型(调用 sklearn 库代码实现)

有监督学习--简单线性回归模型(调用 sklearn 库代码实现)0.引入依赖1.导入数据(data.csv)2.定义损失函数3.导入机器学习库 sklearn...

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02_有监督学习--简单线性回归模型(梯度下降法代码实现)

有监督学习--简单线性回归模型(梯度下降法代码实现)0.引入依赖1.导入数据(data.csv)2.定义损失函数3.定义模型的超参数4.定义核心梯度下降模型函数...

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04_有监督学习--分类模型--K 近邻(kNN)

有监督学习--分类模型--K 近邻(kNN)0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.核心算法实现3.测试4.自动化测试

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大数据技术之_24_电影推荐系统项目_02_Python 基础语法复习

第一步:下载 python 环境安装包   官方地址:https://www.python.org/ 第二步:安装 python 环境   参考链接:windo...

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大数据技术之_24_电影推荐系统项目_01_推荐系统简介 + 推荐系统算法简介 + 推荐系统评测 + 机器学习入门--数学基础 + 机器学习入门--监督学习

推荐系统的基本思想   利用用户和物品的特征信息,给用户推荐那些具有用户喜欢的特征的物品。   利用用户喜欢过的物品,给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品。 ...

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大数据技术之_23_Python核心基础学习_04_ 异常 + 文件(3.5小时)

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大数据技术之_23_Python核心基础学习_03_函数 + 对象(12.5小时)

练习1:   定义一个函数,可以用来求任意三个数的乘积。 练习2:   定义一个函数,可以根据不同的用户名显示不同的欢迎信息。

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大数据技术之_23_Python核心基础学习_02_ 流程控制语句 + 序列(10.5小时)

  Python 代码在执行时是按照自上向下顺序执行的。   通过流程控制语句,可以改变程序的执行顺序,也可以让指定的程序反复执行多次。   流程控制语句分成两...

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大数据技术之_21_Redis学习_02_解析 Redis 配置文件 redis.conf + Redis 的持久化 + Redis 的事务 + Redis 的复制(Master/Slave)+ Re

1、配置大小单位,开头定义了一些基本的度量单位,只支持 bytes(字节),不支持 bit(位数)。 2、对大小写不敏感。

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大数据技术之_23_Python核心基础学习_01_计算机基础知识 + Python 入门 (9.5小时)

课程名称:Python 基础视频教程 讲师:尚硅谷教育,李立超(lichao.li@foxmail.com) 面向的层次:From Zero to Hero(从...

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大数据技术之_22_MongoDB学习_MongoDB 的简介、下载、安装、启动、配置和关闭 + MongoDB 的基本操作 + Mongoose + 使用 java 对 MongoDB 增删改查

  • 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。   • 我们的程序都是在内存中运行的,一旦程序运行结束或者计算机断电,程序运行中的数据都会丢失。  ...

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