杂记

歌这个东西一个意境之下看是一种结果,在另一种又另一种感受,越发觉得现在有太多好歌没有听见过,周六去zqqa家的城铁上,听一个乞讨歌手唱歌,有点感伤!

周日去模拟cs,发现自己不是当兵的料,虽然不是第一个over的人,当天和几个同事打了20分钟的篮球(自从大学毕业之后,就没有打过),记得前些天还有一个朋友问我会打吗?(当然不会了,只是吓玩罢了)

吕方 朋友别哭
曲:林慕德词:李敏


有没有一扇窗
能让你不绝望
看一看花花世界
原来象梦一场
有人哭
有人笑
有人输
有人老
到结局还不是一样
有没有一种爱
能让你不受伤
这些年堆积多少
对你的知心话
什么酒醒不了
什么痛忘不掉
向前走
就不可能回头望
朋友别哭
我依然是你心灵的归宿
要相信自己的路
红尘中
有太多茫然痴心的追逐
你的苦
我也有感触
我一直在你心灵最深处
我陪你就不孤独
人海中
难得有几个真正的朋友
这份情
请你不要不在乎
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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