MySQL常用命令

  • show global variables like ‘port‘;查看端口号
  • alter user ‘root’@‘localhost’ identify with mysql_native_password BY ‘password’;用SQLyog登录时错误代码2058,输入此命令
  • mysqladmin -uroot -p123456 password 123修改密码
  • mysql -h localhost -P 3306 -u root -p123连接数据库
  • show databases;显示所有的数据库文件
  • create database mysql;创建数据库
  • use mysql;使用某个数据库
  • show tables;查看数据表
  • drop database mysql;删除库
  • insert into [table_name] ([column],…) values(“name”,…);增加数据
  • delete from [table_name] where [column_name] = " ";删除数据
  • update [table_name] set [columns] = " ",[columns] = " " where;更改数据
  • select * from [tables] order by [columns] desc;查询数据
  • SELECT table_name FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = ‘goods’;
  • alter table MyClass add passtest int(4) default ‘0’;添加字段
  • alter table Person drop column age;删除字段
  • UPDATE table_name
    SET column1=value1,column2=value2,…
    WHERE some_column=some_value;修改数据
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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