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大数据技术之_24_电影推荐系统项目_08_项目总结及补充

xml 打包 mongodb 数据库 sql

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、步骤2.3 基于 ElasticSearch 的内容推荐算法1、目标2、步骤2.4 基于内容的推荐服务--电影标签三实时推荐服务3.1 推荐算法解析3.2 实时推荐算法的实现过程3.3 日志的预处理四综合业务服务4.1 后台架构4.2 Spring 框架搭建4.3 API 接口规划五用户可视化服务5.1 前端框架搭建5.2 创建与运行项目5.2.1 创建项目骨架5.2.2 添加项目依赖5.2.3 创建模块、组件与服务5.2.4 调试项目5.2.5 发布项目六项目重构6.1 核心模型提取6.2 通过配置的方式来获取硬编码的值6.3 项目打包6.3.1 AngularJS 前端文件打包6.3.2 businessServer 下的 java web 项目的打包方式6.3.3 核心模型项目的打包方式6.3.4 recommender 下的后端文件打包方式6.4 系统部署

2019-05-26

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Java 中：不允许逻辑操作、运算操作放在方法块外面，编译器会进行优化

Java 中：不允许逻辑操作、运算操作放在方法块外面，编译器会进行优化！！！代码： public class ProductLog { // 生产数据 // 用于存放待随机的电话号码 private List<String> phoneList = new ArrayList<>(); public static void main(String[] args) { } } 以上代码等价于：即编译对代码进行优化后的结果 public class Product

2019-03-19

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