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【大数据毕设】基于大数据音乐推荐系统的设计和实现(六)

随着音乐行业的不断发展和热爱音乐的人不断增加,为了适应当今社会人们追求质量和高标准的生活,从大量的歌曲中找到个人喜好的小部分歌曲成了当务之急,然而普通的系统已经无法处理这种相当大的数据,然而基于大数据的音乐推荐系统作为可以解决这个重要难题的主要解决办法,其方法的好用程度已经成为了人类高标准生活的重要的一部分。随着计算机技术和互联网的高速发展,大量的数据随之产生,如何从大量的、冗余度、低质量的数据中找到符合要求的高质量数据成为了重中之重,所以构建一个能够将大量低质量、复杂、冗余的数据转换成高质量数据的音乐推荐系统有非常重要的意义。

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COS数据湖存储引领大数据存储和自动驾驶存储发展趋势

数据是企业的核心资产,随着数据规模的快速增长,企业对存储功能和性能的要求也在不断增加。对云厂商和企业用户来说,如何在提升业务性能的同时降低成本是一巨大挑战。11月26日在QCon大会上,腾讯云数据湖存储研发负责人严俊明和技术专家程力受邀分享了数据湖存储的关键技术,并分享了数据湖存储在大数据及自动驾驶场景下的落地实践,助力用户业务降本增效。 下面,让我们一起回顾下两位老师的精彩演讲内容👇 数据湖是一种可拓展的技术架构,将数据存储、计算、分析、AI等能力集成整合为一款多元化的解决方案,从数据中挖掘价值;支持

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TDD(测试驱动设计):通过大量测试寻找最优解决方案

这两天,我一直在做“测试人员”,不过跟一般的测试人员不同的是,我是在写代码做测试,这些代码是我头脑中的某种设计理念的表示,我坚信,只有不断的“测试”我的这些设计,才能够找到最优的解决方案。     最近我在设计开发一个“wcf邮件通信系统”,目的是为了在两个不能够直接通信的环境中使用邮件作为消息通道,所以系统的关键之一就是邮件收发的效率和稳定性,怎么样才能够使得邮件内容最小?哪种格式的邮件内容处理最快?哪种方案能够消耗最小的cup资源而又占用合适的内存大小?下面是我的一个测试过程: 1,对象序列化测试

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