第一章 敏捷宣言(12原则)

敏捷软件开发宣言

    个体和交互          胜过 过程和工具

    可以工作的软件 胜过 面面俱到的文档

    客户合作              胜过 合同谈判

    响应变化              胜过 遵循计划

然右项也有价值,但是我们认为左项具有更大的价值。

敏捷实践12原则

1. 我们最优先要做的是通过尽早、持续地交付有价值的软件来使客户满意。

2. 在项目的整个开发期间,业务人员和开发人员必须天天在一起工作。

3. 即使到了开发后期,也欢迎需求变化。

4. 经常性地交付可以工作的软件。

5. 可以工作的软件是主要的进度度量标准。

6. 围绕被激励起的个体来构建项目。为他们提供所需的环境和支持,并信任他们能胜任工作。

7. 最好的架构、需求和设计来自于自组织的团队。

8. 在团队内部,最有效果和最有效率的传递信息的方法是面对面地交流。

9. 敏捷过程提倡可持续的开发速度。

10. 不断地关注最优秀的技术和良好的设计能增强敏捷能力。

11. 简单是根本的。

12. 开发团队每隔一定时间,都会对如何能有效地工作进行反省,然后相应地对自己的行为进行调整。  

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
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值