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连载小说:什么是区块链

社长打算通过一篇不长的小说跟大家讲讲到底什么是区块链,由于文章字数较多,为了保证大家的阅读体验,社长想了个办法,把他拆成连载小说来一段一段跟大家慢慢讲。那么,今天就开始第一章吧! 整个过程只涉及录入系统的两个账户即可。更准确地说,全程只需主动权属于该银行的两个账户就可以完成。 在这样传统的货币体系中,我的问题就来了。 交易双方的信任机制建立需要借助第三方。 世界上有没有无需借助银行就能帮助我们完成安全转账的系统? 要想解决这个问题,我们首先应该静下心来好好思考,问自己一个更深层次的问题:我们能不能自己掌握账户和历史交易的信息呢?

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Java爬虫+协同过滤+Springboot+vue.js实现的小说推荐系统小说推荐平台,小说管理系统

一、程序设计 本次基于爬虫的小说推荐系统主要内容涉及: 主要功能模块:小说阅读推荐前端平台,小说数据管理与分析平台 主要包含技术:java爬虫,redis,springboot,mybatisplus, mysql,javascript,vue.js,html,css,HttpClient 主要包含算法及方法:Kmeans聚类,基于用户协同过滤,关键词加权计算 系统采用前后端分离的开发模式完成,小说推荐阅读前端平台主要采用 系统前后端数据交互,采用Ajax异步调用传输JSON实现。 系统首页 [image.png] 小说详情 [image.png] 小说检索 [image.png] 章节阅读 [image.png] 用户登录 [image.png] 分类列表 [image.png ] 后台管理 [image.png] 统计分析 [image.png] 其他效果省略 三、小说爬虫采集设计 本次毕设系统在互联网小说数据采集过程中,主要采用java实现小说基本信息+小说章节内容数据的采集

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    推荐系统技术连载(1)

    什么是推荐系统?有哪些类型的推荐系统?怎么做推荐系统?想知道?可以看看这篇小白文~ 在这个系列文章中,我将分享掌握推荐系统的经验,以及围绕推荐系统从低级模型到高级模型的实现。 ? 但首先…… 什么是推荐系统? 推荐系统可以说是大数据中最常见的应用了,它通过为你的网站推荐内容来改善个人用户体验。 推荐系统是信息过滤系统和人工智能的一部分,旨在预测用户偏好。 我们在哪些地方使用推荐系统? 最常见的领域是产品推荐字段过滤和通过用户的偏好来学习,以便将这些知识应用于他人。 我学习推荐系统的初衷 虽然我很享受生活,但我觉得…嗯,太安逸了。 混合系统:结合了基于内容的系统和协同过滤系统。 对两个模型中每个给定的产品进行评分,并对每个结果进行加权;最终的推荐结果来自两个分数的线性组合。 关联规则或购物篮分析引擎与先前几种系统略有不同。 性能指标 为了监测模型的性能,我们要测量模型生成的推荐系统的质量。 在推荐系统中,我们用 Precision@k 和 Recall@k 测量了系统的性能,这两个指标广泛应用于信息检索场景。

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    小说能写操作系统内核?

    最近逛开源社区,发现一个开源项目 flash-linux0.11-talk 把学习操作系统源码,写成了一部小说,把内核当小说看,挺爽的。 简介 品读 Linux 0.11 核心代码这个开源项目,作者以写小说的方式进行介绍操作系统核心代码,深入浅出的介绍了操作系统是怎样写出来的。 第六部分:操作系统哲学与思想 细节 该开源项目每章的内容都写的简洁明了,就比如第一回,写到的就两行代码: mov ax,0x07c0 mov ds,ax 图文并茂的讲解了具体是什么意思 可见作者是很用心的讲解操作系统源码 ,用这种小说的方式去讲解,极大的降低了学习难度。 小结 想想我们看小说的时候是不是很爽,看这个开源项目也是一样,作者也是想要像写小说一样的把操作系统源码,生动有趣的展现给我们。快看起来像刷小说一样,一口气刷完它。

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    XXX管理平台系统连载)——架构

    前言 系统架构是项目中技术实现的最重要的环节。系统架构的良好与否关系到系统的性能指标、安全指标、稳定性指标、可扩展性、业务实现等等。 系统架构涉及到系统硬件的选型、网络拓扑、操作系统选型、数据库选型、B/S与C/S的选型、B/S各框架的选择、缓存的实现、数据库设计等诸多方面。 系统硬件 关于系统硬件的选型,首先是根据业务需求和性能指标确定硬件的需求数量和相应型号;举例说:一个普通的B/S系统需要有web应用服务器,数据库服务器,如果对于性能有较高的要求,则需要增添cache服务器 系统软件 关于系统软件的选择主要上是操作系统、数据库、开发工具 选择什么样的操作系统与计算机硬件本身有很密切的联系,当然也与甲方的要求有关。 B/S缓存的架构:OS Cache + Eh Cache 说到软件架构,我就不太在行了;我做过Powerbuilder,ASP,java(JSP,HTML,CSS,Javascript,structs,

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    java爬虫实时采集小说+springboot推荐算法+实现在线小说免费阅读推荐系统

    基于以上问题,本次小说推荐系统,建设过程主要分为小说推荐网站前端系统小说运维管理后台系统小说数据实时采集爬虫三个部分。 小说推荐网站前端系统主要采用开源前端框架搭建小说推荐网站,提供用户登录注册,小说阅读等功能,小说运维管理后台,提供管理员用户使用完成系统内部小说,用户等数据的管理,小说数据采集爬虫支持各大小说阅读网站的内容采集及更新 一、程序设计本次小说推荐系统主要内容涉及:主要功能模块:小说推荐网站前台,系统管理后台,小说爬虫采集平台主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js 系统后端框架采用springboot+mybatis+mysql数据库搭建,针对海量的小说数据采用分表操作,完成数据存储分析。系统前后端数据交互,采用Ajax异步调用传输JSON实现。 二、效果实现网站登录图片系统主页图片排行榜图片全部作品图片全部章节图片章节阅读图片个人中心图片后台管理图片爬虫配置图片其他效果省略三、小说爬虫设计采集小说页面采用HttpClinet构造http请求,获取第三方小说资源地址

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    XXX管理平台系统连载)——概要

    系统架构方案包含硬件(服务器、防火墙、交换机、存储设备等共计约50多台,硬件费用将近1000万) 该系统网络结构比较复杂,包括internet网络、网通网络、电信网络、中心机房网络、与其它系统网络。 系统概要架构图 系统软件 操作系统:AIX5.0,Linux5.3,Windows Server2003 数据库:Oracle10g for Linux and cluster ware 系统监控软件 :Nagios 系统集成难点:网络部署、系统监控、数据库同步、数据库集群等 系统开发软件 开发工具:Java、Delphi 开发软件架构:B/S & C/S B/S缓存:OS Cache+ Eh Cache B/S架构:Structs Spring + Hibernate/ Structs Spring + iBatis 其它:ASP,dll 中间件:resin 系统同步和接口 MQ 、Webservice web系统 1个B/S+C/S系统 相关接口开发 系统监控开发 系统规模 耗时将近12个月,总计120个人月 核心开发团队12人,参与总人数28人,2个分项目经理。

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    XXX管理平台系统连载)——项目风险

    然后是架构师、系统分析员、需求调研员、DBA、程序员,曾经有领导问我会不会写代码,我说我不会,当然是气话,事实上我写的不比任何一位成员少。 人员的技能问题 一个理想的团队包括子项目经理、系统架构师、系统管理员、DBA、高级工程师若干、工程师若干,测试员若干、美工等。 系统集成能力 个人认为系统集成程度是大中型项目与小型项目的一个明显区别。 系统集成能力主要表现在是否对系统硬件,操作系统,数据库,不同接口开发,系统架构上,这方面知识的积累并非一朝一夕所能造就,取决于公司的积累。 系统外包经验 当公司资源无法满足项目要求的时候,需要适当的引入外包资源;公司在这方面是否有过独立的经验,也对项目的顺利实施与否有很大关系。

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    【大咖连载】SockShop系统服务划分与设计

    本章将聚焦SockShop系统的需求分析以及主要的设计。同时,也完成持续集成、预生产环境、生产环境的搭建。 ? ? 9.1 系统综述 ? 这些问题导致现有的SockShop系统无法满足CEO的期望。SockWorks的CTO认为,要实现CEO的想法,可能需要对系统架构进行改造。 但是他们不确定以下几个问题: 当前的SockShop系统是否适应于微服务架构。 如果适用,是选择对原有系统解耦还是重新实现。 编排部署和运维SockShop系统。 接下来让我们看看如何实现全新的SockShop系统。 ? SockWorks公司不仅希望新的SockShop系统能够快速稳定上线新特性,同时也希望在活动促销期间系统流量增加时系统能够伸缩,在系统不堪重负时核心功能依然能够提供服务。

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    Springboot+爬虫+推荐算法+前后端分离实现小说推荐系统

    基于以上问题,本次小说推荐系统,建设过程主要分为小说推荐网站前端系统小说运维管理后台系统小说数据实时采集爬虫三个部分。 小说推荐网站前端系统主要采用开源前端框架搭建小说推荐网站,提供用户登录注册,小说阅读等功能,小说运维管理后台,提供管理员用户使用完成系统内部小说,用户等数据的管理,小说数据采集爬虫支持各大小说阅读网站的内容采集及更新 一、程序设计 本次小说推荐系统主要内容涉及: 主要功能模块:小说推荐网站前台,系统管理后台,小说爬虫采集平台 主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js ,html,css,Jsoup,httpclient 主要包含算法:基于用户协同过滤推荐,余弦相似度,Kmeans聚类分析,内容标签计算 系统采用前后端分离的开发模式完成,系统前端主要采用Vue.js, 系统后端框架采用springboot+mybatis+mysql数据库搭建,针对海量的小说数据采用分表操作,完成数据存储分析。系统前后端数据交互,采用Ajax异步调用传输JSON实现。

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