Tivi 项目安装与使用教程

Tivi 项目安装与使用教程

tivi Tivi is a TV show tracking Android app, which connects to trakt.tv tivi 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tivi

1. 项目的目录结构及介绍

Tivi 项目的目录结构如下:

tivi/
├── compose-stability/
├── conf/
├── gradle/
├── properties/
├── gradlew
├── gradlew.bat
├── renovate.json
├── room2sqld.py
├── settings.gradle.kts
└── README.md

目录结构介绍

  • compose-stability/: 包含与 Compose 稳定性相关的配置文件。
  • conf/: 包含项目的配置文件。
  • gradle/: 包含 Gradle 构建系统的相关文件。
  • properties/: 包含项目的属性文件。
  • gradlew: Gradle 包装器脚本,用于在 Unix 系统上运行 Gradle 任务。
  • gradlew.bat: Gradle 包装器脚本,用于在 Windows 系统上运行 Gradle 任务。
  • renovate.json: Renovate 配置文件,用于自动化依赖更新。
  • room2sqld.py: 可能是与数据库迁移相关的 Python 脚本。
  • settings.gradle.kts: Gradle 设置文件,用于配置项目的构建环境。
  • README.md: 项目的介绍文件,包含项目的基本信息和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

Tivi 项目的启动文件主要是 settings.gradle.ktsgradlewgradlew.bat

settings.gradle.kts

settings.gradle.kts 是 Gradle 的设置文件,用于配置项目的构建环境。它定义了项目的模块结构、依赖关系和其他构建配置。

gradlew 和 gradlew.bat

gradlewgradlew.bat 是 Gradle 包装器脚本,用于在不同操作系统上运行 Gradle 任务。通过这些脚本,开发者可以在没有全局安装 Gradle 的情况下运行项目的构建任务。

3. 项目的配置文件介绍

Tivi 项目的配置文件主要集中在 conf/properties/ 目录中。

conf/

conf/ 目录包含项目的配置文件,这些文件可能包括数据库配置、日志配置、网络配置等。

properties/

properties/ 目录包含项目的属性文件,这些文件定义了项目的各种属性,如版本号、构建参数等。

renovate.json

renovate.json 是 Renovate 的配置文件,用于自动化依赖更新。它定义了哪些依赖需要自动更新,以及更新的频率和策略。

room2sqld.py

room2sqld.py 可能是与数据库迁移相关的 Python 脚本,用于管理数据库的版本和迁移。

通过以上介绍,您可以更好地理解 Tivi 项目的结构和配置,从而更顺利地进行项目的安装和使用。

tivi Tivi is a TV show tracking Android app, which connects to trakt.tv tivi 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tivi

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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