转:经典之作-又见口误

1、周末回家,晚饭后烟瘾犯了,打算借口去散步。在门口换鞋时,老爸问我干吗去?我说:“去散个烟!”结果老爸从我身上搜出一包白沙,狠狠K了我一顿。

 

回复[1]2、一次从妈妈那里出来后到老婆那里去,看见老婆后,习惯性的叫了一

声:“妈!”

 

回复[2]3、早上上班,发现自行车没气了,于是想叫妈妈推到门外打气。结果我

说:“把我的轮胎推出去。”妈妈迷糊了,我笑着连忙改正,结果又说成:“帮我的汽车打点气!

 

回复[3]4、一次我开车,坐我旁边的女同事突然问:“你怎么开车不系安全套的?”

 

回复[4]5、一次在厕所方便,没纸了。就对老婆说:“把擦纸的屁股拿来!”

 

回复[5]6、一个女孩失恋了,我劝她:“两条腿的蛤蟆不好找,三条腿的男人有的是啊!”

 

回复[6]7、两个人斗嘴,突然旁边一人冒出来一句:“你们真是吃饱了事情没饭做

啊!

 

回复[7]8、同事和人争执,急了张口来了句:“你以为我吃饭长大的啊?”我一直纳闷他到底吃什么长大的。

 

回复[8]9、上电脑课,一同学的机器有问题,于是大喊;“老板,换机子!”

 

回复[10]10、边吃饭边看帖子,边念经典的给老婆听,笑死她了,于是她对我说:

“吃完饭再看吧,不然脑子消化不良!

 

回复[11]11、一次问一个近视的人眼睛多少度,他本想说400度的,结果一出口就成400瓦,肚子痛死!

 

回复[12]12、一次教育局领导视察课间操,结束后,本应由体育老师宣布“解散”,但一时情急,忘词了,憋了半天,大喊:“撤退!”

 

回复[13]13、一体育系学生上实习课时,很多老师听课,他太紧张,最后要解散队

伍时,一时脑子空白,硬憋了句:“全体注意,立正!闪!!”

 

回复[14]14、高中有一老师姓江,酷似罗家英(演大话西游唐僧的),我去问他问

题,脱口而出:“<?xml:namespace prefix = st1 />唐老师,这题……”

 

回复[15]15、有一同事,有天我开车在路上车胎没气了,问哪里有充气的,同事

说:“街上到处都是打胎的啊!”

 

回复[16]16、一次去麦当劳买甜桶,终于轮到了,我迫不及待的说:“给我两个滚

筒!”没想到那服务员对我大声的说;“两个滚筒,四块钱!”



回复[18]17、俺碰到一个心仪已久的女孩从澡堂里出来,想套近乎,憋了半天憋出

一句:“你洗澡啊,里面男的多不多啊?”

 

回复[19]18、有一老师通宵麻将,见黑板没擦,大怒:“今天谁做庄啊?黑板都不

擦!

 

回复[20]19、有一次我大叔见我小姑在搽大宝,突然大叫一声:“你皮肤这么好,还用护舒宝啊?”

 

回复[21]20、刚买了房子,兴奋中给一哥们打电话:‘我买房啦,不过就一毛房(忘说“坯”字了)还得装修。”哥们说:“就只有一厕所吗?那你住哪里啊?”

 

回复[22]21、某君考驾驶证那天,特别紧张。考官为难他,叫他在路边有一个消防

栓的地方停车。此君特紧张的说:“报告消防栓,路边有一个考官,不允许停车!”

 

回复[23]22、公司养一狗叫:小白。某天大家逗狗,同事甲拿着一饼干对狗说到:

“小白,整个办公室只有你喂我哦。”三秒钟后,整个办公室暴笑!

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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