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最新推荐文章于 2025-12-02 19:01:55 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-02 19:01:55 发布 · 538 阅读 · 0 ·
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04-24 750
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Strategic__的博客
11-08 123
想起第一次去公司就让我们手写分布式master和slave，刚开始是一个master对应多个slave，到后面多个master对应多个slave带数据备份，数据分段处理，任务下发各种功能，如果分布式理念用到安全，渗透等开发我们可以做什么，另一个大数据demo中我再说。大数据开发，在线%图书分析%系统开发，基于html,css,jquery,echart,python,django,hadoop,mapreduxe,yarn,hdfs,hive,推荐算法协调过滤，mysql数据库。
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Strategic__的博客
09-29 634
经验心得。
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04-08 143
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计算机毕业设计hadoop+spark+hive直播推荐系统 体育赛事推荐系统 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)
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09-27 781
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计算机毕业设计hadoop+spark+hive租房推荐系统 58同城租房视化 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+ 讲解)
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05-16 585
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基于协同过滤的电影推荐与大数据分析的可视化系统
lhyandlwl的博客
06-26 674
通过本文，我们展示了如何使用Python进行数据爬取，如何将数据导入Hive进行分析，如何使用ECharts进行数据可视化，以及如何使用协同过滤算法进行电影推荐。这个流程展示了从数据采集、数据分析到数据可视化和推荐系统的完整数据处理流程。
计算机毕业设计hadoop+spark+hive视频推荐系统 视频弹幕情感分析 视频可视化(源码+文档+PPT+讲解)
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04-13 980
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06-06 588
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09-29 794
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Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
11-29 418
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1850
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
w987333120的博客
12-01 341
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。
python中快速更新ini文件之方法~
最新发布
英布之剑的优快云 Blog
12-02 89
Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 463
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 545
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
Java学习之旅第三季-27：模块系统（一）
摸鱼的老谭
11-29 937
Java模块系统自Java 9引入，通过module-info.java文件定义模块名称、依赖关系和导出包，实现依赖管理、JRE精简和访问控制。模块分为标准模块和非标准模块，前者由JCP管理，后者为JDK特有。创建模块化项目时，需在src/main/java下添加module-info.java文件，使用requires声明依赖、exports控制包可见性。模块命名建议采用反向域名格式，与包名保持一致但无强制要求。模块系统提升了代码组织性、安全性和开发效率。
python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求
云霄IT的博客
12-01 158
【代码】python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求。
检查cuda是否安装成功
easyboot的专栏
11-28 129
cuda安装完成后输入nvcc --version查看cuda是否安装成功。在cmd命令窗口中输入nvidia-smi查看需要安装的CUDA版本。
基于Python+Spark+Hadoop的用户画像电影推荐系统设计
本资源标题为“Python+Spark+Hadoop大数据基于用户画像电影推荐系统设计”，结合其描述“源码设计，具体请到资源详情查看使用前必读”以及所附标签如“Python、Spark、Hadoop、用户画像、电影推荐系统、大数据、推荐...
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