2021-03-16

使用Visual Studio制作简单的计算器
如图先打开VisualStudio创建一个新的项目
在这里插入图片描述
选择windows窗体应用
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设置好名称之后稍微等待一会就有这个窗口跳出来啦在这里插入图片描述
点开左侧的工具箱我们就可以进行操作了在这里插入图片描述
在左侧工具箱中选择“Button”和“TextBox”拖动到窗口中先制作计算器的按钮和窗口在这里插入图片描述
右键按钮属性就可以给按钮改名
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这样一个较为简单的界面就完成了
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双击按钮1就可以为1进行编程了
当按下按钮1时,令窗口的文本属性变为1,再按下1时就为11,通过这样的语句实现,同样的其他数字也是一样的操作
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再进行加号按钮时先定义左操作数和右操作数以及“flag”
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对加号进行编码,
这里我们可以用Convert函数进行类型转换在这里插入图片描述
同样的减号也一样
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等号就可以进行这样编码
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这样一个简易的计算器就做好啦
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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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