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sh脚本，后台运行：执行脚本test.sh:./test.sh更改sh脚本权限：chmod u+x *.sh直接在后台运行脚本test.sh:./test.sh &不中断的在后台运行test.sh：nohup ./test.sh &（test.sh的打印信息会输出到当前目录下的nohup.out中）不中断的在后台运行test.sh另一个命令：setsid ./test.sh &使用ps -ef |grep test.sh可查看到正在运行的test.sh脚本进程

需要注意代码里long(p[3])改成floatratingsRDD = parts.map(lambda p: Row(userId=int(p[0]), movieId=int(p[1]), rating=float(p[2]), timestamp=float(p[3])))代码：from pyspark import SparkContext, SparkConffrom pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.ml.evaluation

首先使用的数据是movielens（用的是10m大小的这份，用户100万数据打分）：1、关于电影hot排行榜统计import pandas as pdcolumn_names = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp']links = pd.read_csv('/Users/lonng/Desktop/推荐学习/movie_rec/ml-10M100K/ratings.dat',sep="::",names=column_names)c

1、直接import pymysqlimport pandas as pdfrom sqlalchemy import create_enginedef GetQueryByDF(sql): connect_info = 'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'\ .format("user", "passwd", "hostname", "port","dbname") engine = create...

df = pd.DataFrame(list(results),columns=[‘movie_num’,‘title’,‘language’,‘area’,‘director’,‘video_type’,‘describe’,‘duration’,‘type’,“crew_name”])df2 = pd.DataFrame(list(results1),columns=['movie_num','high_light'])df3 = pd.merge(df,df2,on='movie_num',

centos7 jupyter notebook安装与远程访问(jupyter command not found)、快速安装python3环境(No module named ssl)1、安装jupyterpip3 isntall jupyter2、生成配置文件jupyter notebook --generate-config3、生成密钥进入python环境：from notebook.auth import passwdpasswd()此时会让你两次输入密码（该密码作..

1、keras多输入二分类与多分类二分类X11=X1.reshape(X1.shape[0],n_timesteps,X1.shape[1])X22=X2.reshape(X2.shape[0],n_timesteps,X2.shape[1])X33=X3.reshape(X3.shape[0],n_timesteps,X3.shape[1])# y1=OneHotEncoder(sparse = False).fit_transform(y)# y2 = y1.reshape(y1.sha

word2vec词向量最后转成统一长度的电影item唯一表示1、 分词、训练# coding:utf-8import gensimfrom gensim.models import word2vecfrom gensim.models.doc2vec import Doc2VecTaggededDocument = gensim.models.doc2vec.TaggedDocumentpath = r'/Users/lonng/Desktop/v+/呆萌的停用词表.txt'imp.

注意tf2 embedding的使用：加载预训练词向量1、创建矩阵，索引与词向量的对应映射model_creative_id = gensim.models.Word2Vec.load('model_creative_id_word_skip_200_3')## 构造包含所有词语的 list，以及初始化 “词语-序号”字典 和 “词向量”矩阵vocab_list = [word for word, Vocab in model_creative_id.wv.vocab.items()]# 存

gpu加速：tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTMtf.compat.v1.keras.layers.CuDNNGRU#esimimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras import *from tensorflow.keras.layers import *from sklearn.model_selection import train_test_split# from xgboost import

二叉树构建：class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = Nonel1 = TreeNode(3)l1.left = TreeNode(2)l1.right = TreeNode(5)l1.left.left = TreeNode(7)1、BFSdef breadth_travel(root): '...

import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import *from tensorflow.keras.layers import *1、保存用model.save_weights(’/d￥￥￥￥t888.h5’)2、加载再次训练模型加载和预测都需要先有原来模型的结构from tensorflow.keras import backend as Kdef create_mod..

1、 transE 表示学习知识图谱中的事实是用三元组 (h,l,t)(h,l,t)(h,l,t) 表示的，那么如何用低维稠密向量来表示它们，才能得到这种依赖关系呢？transE算法的思想非常简单，它受word2vec平移不变性的启发，希望h+l≈timport codecsimport randomimport mathimport numpy as npimport copyimport timeentity2id = {}relation2id = {}def data_

01背包每种物品就有一个C = [3,2,6,7,1,4,9,5]#cost 单个物品所占容量V = [6,3,5,8,3,1,6,9]#每个物品的价值target = 15 #背包容量F = [0 for i in range(0,target+1)] #初始化 元素个数为背包大小加1（target+1）n = len(C)def ZeroOneBackPack(cost,value): for i in reversed(range(cost,target+1)): #逆序遍历..

1、youtube召回算法深度召回算法dssm，fm，ncf，sdm，mind用tensorflow 1.X，不然deepmatch会报eager错误import pandas as pdfrom sklearn.utils import shufflefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom deepctr.inputs import SparseFeat, VarLenSparseFeat# from deepctr

都2020年了，百度搜索站长平台终于发布了《搜索优质内容SEO优化指南》全文大家可以在百度站长平台查看到，这里就不详细讲了，自己去官方查看。百度SEO内容指南《百度搜索优质内容指南》发布以后，百度收到了不少内容生产者发来的关于“生产者资质"和“内容质量"的提问。针对这些问题，百度搜索进行了整理和解答，快一起来看下吧～1，关于内容生产者的相关问题Q1：如果生产者发布的内容很优质，但是在资质上却没有相关认证，百度搜索还会认为这样的内容生产者是优质的吗？A：对于医疗、金融、法律、电商等.

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MCSA, MCSD, MCSE certifications retire; with continued investment to role-based certificationsPosted 27 Feb 2020by Alex Payne, GM, Global Technical Learning at Microsoft Worldwide LearningShare thisfacebooktwitterlinkedinUpdate: March 26, 2020. All rem

虽然在大多数的Windows 10发行版中，我们可以通过图形界面来创建账户，不过有些服务器版本的Windows 10仅提供PowerShell命令行。考虑到一些网站的运维人员可能有在服务器上新建用户帐户的需求，今天的这篇教程，我们就来讨论如何通过PowerShell命令行在Windows 10中创建一个新的用户账户。在开始之前，请确定你当前使用的帐户具有管理权限。当满足这个前提后，我们可以通过PowerShell命令New-LocalUser来创建本地用户帐户。要创建一个没有密码的帐户，请在Powe

win10引导记录中包括启动配置数据（bcd）和主引导记录（mbr）两个部分，当win10无法正常启动都是由这两个部分被破坏或无法正常访问所造成，这种情况下，可以看到“无法打开启动配置数据存储”、“找不到请求的系统设备”等类似的引导错误提示，那么win10引导记录损坏怎么办？当win10出现引导记录损坏时，通常会要求重启尝试解锁，大家可通过下述方法进行win10引导修复解决。一般情况下，系统都会自动修复引导，如果自动修复已经无法解决问题，我们可以尝试如下步骤来手动修复引导记录：1、重启计算机2至3次

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