一步一步学Ruby(七):数学表达式

我们知道,在计算机的最底层,是完全基于数据的,我们编写程序,就是操作数据。

表达式就是能被计算机理解的数字,操作符,变量的联合。比如加、减、乘、除等,这和其他语言一样,下面都是表达式

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这里我们注意与其它语言区别的是10/2,10/2.0的区别,Ruby只有在表达式里有一个是浮点数时,结果才是浮点数

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0/0会报一个异常,但0.0/0.0结果将是NaN

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负数操作

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** 操作符,可计算次方,以及次方根

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联合计算时,从右至左

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**的优先级比+,-,*,/的优先级高

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整数可以非常的大,但浮点数不能大于Float::MAX

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简写形式x+=y和x=x+y

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浮点数运算

因为浮点数有精确值,所以我们取得都是近似值,看下面的代码

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本文作者:王德水

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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