Pelemay 项目教程

Pelemay 项目教程

pelemayPelemay is a native compiler for Elixir, which generates SIMD instructions. It has a plan to generate for GPU code.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/pelemay

1. 项目的目录结构及介绍

Pelemay 项目的目录结构如下:

pelemay/
├── circleci/
│   └── config.yml
├── github/
│   └── ISSUE_TEMPLATE/
│       ├── bug_report.md
│       ├── feature_request.md
├── lib/
│   ├── pelemay.ex
│   ├── pelemay/
│       ├── generator.ex
│       ├── native.ex
├── test/
│   ├── test_helper.exs
│   ├── pelemay_test.exs
├── .formatter.exs
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── mix.exs
├── mix.lock

目录介绍

  • circleci/: 包含 CircleCI 的配置文件。
  • github/ISSUE_TEMPLATE/: 包含 GitHub 的 Issue 模板。
  • lib/: 包含项目的主要代码文件。
    • pelemay.ex: 项目的主模块文件。
    • pelemay/: 包含项目的子模块文件。
      • generator.ex: 生成器模块文件。
      • native.ex: 本地编译模块文件。
  • test/: 包含项目的测试文件。
    • test_helper.exs: 测试辅助文件。
    • pelemay_test.exs: 项目的主要测试文件。
  • .formatter.exs: 代码格式化配置文件。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • CHANGELOG.md: 项目更新日志。
  • LICENSE.txt: 项目许可证。
  • README.md: 项目说明文档。
  • mix.exs: 项目依赖和配置文件。
  • mix.lock: 项目依赖锁定文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 lib/pelemay.ex。这个文件定义了项目的主模块 Pelemay,并导入了必要的模块和函数。

defmodule Pelemay do
  require Pelemay
  import Pelemay

  defpelemay do
    def map_square(list) do
      list |> Enum.map(& &1 * &1)
    end

    def string_replace(list) do
      list |> Enum.map(& String.replace(&1, "Fizz", "Buzz"))
    end
  end
end

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 mix.exs。这个文件定义了项目的依赖、版本、描述等信息。

defmodule Pelemay.MixProject do
  use Mix.Project

  def project do
    [
      app: :pelemay,
      version: "0.0.15",
      elixir: "~> 1.9",
      start_permanent: Mix.env() == :prod,
      deps: deps()
    ]
  end

  defp deps do
    [
      {:pelemay, "~> 0.0.15"}
    ]
  end
end

配置文件介绍

  • app: 项目的名称。
  • version: 项目的版本。
  • elixir: 项目所需的 Elixir 版本。
  • start_permanent: 是否在生产环境中永久启动。
  • deps: 项目的依赖列表。

以上是 Pelemay 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用这个项目。

pelemayPelemay is a native compiler for Elixir, which generates SIMD instructions. It has a plan to generate for GPU code.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/pelemay

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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