杂项

中断 监听 轮询 

寄存器 变量 小到大  单总线   

点对点的介质 不同 ---wifi 与以太网。

应用服务器 web服务器 DNS服务器!

浏览器相当于一个客户端,不过功能比较少的客户端。

ip,端口号,用户名, 密码。

位图与矢量图区别:位图jpg,用像素表示,而矢量图是用数据的路径表示,放大后不会失真,但是效果不好

eclipse, jdk, sdk的安装

通信-------共享,推送,远程登录。 

今天的积累是靠昨日的坚持,而今天的坚持决定了明日的积累!

电话中 神州行:无长途费用了。本地主叫0.2 ,接听免费。漫游主叫0.6 接听0.4     .国内套餐:接听免费,主叫0.2.

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致命 严重 轻微 警告


&& 前置条件, || 顺序

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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