strict、 transtional、frameset的区别

HTML Frameset - 以前 Table 满街走的年代、Frameset 处理 iframe 作为内容动态转换的必需 HTML 文档类别,也是 3 种文档类别中最随便的,因为支持 Microsoft 专用语法也比较多,例如 <font> 标签

HTML Transitional - HTML 当中最常见的非严格验证文档类别,例如把 <img> 没封口,它也会略过这种格式验证… 一句话就是普通开发网页会用到的 HTML 类别,只要写的别错得太过份它都会认同你的 HTML 可以通过

HTML Strict - HTML 当中最严格的文档类别,例如要是网页里有 frameset 这种 Microsoft 开发的非标准 HTML 语法、它就会认定你的 HTML 是非国际标准、然後验证不通过,HTML 专业开发者常用,页面里几乎不准使用 inline-style 的 CSS 样式
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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