某机构收费视频（价值千元）内容主要包括： 1.项目介绍 2大数据需求分析 3.基于教务管理系统大数据清洗 4.基于教务管理系统大数据过滤分析 5.大数据可视化分析 6.推荐系统的应用

大数据 云原生 人工智能 系统架构 专注于大数据、人工智能技术应用的分享与交流。致力于成就百万数据科学家。 致力于成就百万数据科学家。定期组织技术分享直播，并整理大数据、推荐/搜索算法、广告算法、NLP 自然语言处理算法、智能风控、自动驾驶、机器学习/深度学习等技术应用文章。

机器学习与算法源代码14： 智能推荐系统.zip

java餐厅智能推荐系统源码目录 数学/统计 结石 线性代数 概率与分布 事物 离散的 连续的 电阻 点密度 pmf pdf d 点左侧的区域 发展基金 发展基金 磷 点左面积等于概率 ppf ppf q 离散，向左区域（ st.binom.cdf(2, 6, .2) ） 离散，在一点（ st.binom.pmf(2, 6, .2) ） 连续，向左区域（ st.norm.cdf(6, 5.7, .5) ） ## Plot Continuous Distribution def plot_continuous ( dist ): fig , ax = plt . subplots ( 2 , 1 , sharex = True , figsize = ( 4 , 5 )) # Plot hist rvs = dist . rvs ( size = 1000 ) ax [ 0 ]. hist ( rvs , density = True , alpha = 0.2 , histtype = 'stepfilled' ) x = np . linspace ( dist . ppf ( 0.

混合音乐推荐系统——Track Stacking——毕业设计(Demo) 本系统主要通过隐式地收集用户对歌曲的播放，下载以及收藏行为记录，进而使用基于最近邻用户的协同过滤推荐算法为当前激活用户推荐歌曲; 对于有歌词信息的歌曲(英文)，通过基于异构文本网络的词嵌入来计算歌曲之间的相似性，进而根据用户的历史记录为其推荐相似的歌曲。

项目说明 电影智能推荐系统（）前端的Vue实现，Demo 构建步骤 # install dependencies npm install # serve with hot reload at localhost:3000 npm run dev # build for production with minification npm run build 项目结构 index.html ├── main.js # 入口地址 ├── api # 对后台API的封装 │ ├── api.js # 抽取出API请求 │ └── ... # 不同模块的请求 ├── components

股票推荐系统 主要要求： 的Python 3.5.2 Keras 2.0.6 TensorFlow 1.2 pymongo tqdm nltk 谷歌翻译 安装 brew安装mongodb --with-openssl 酿造服务启动mongodb mongod --dbpath（您的项目文件夹）/数据/数据库 当使用mongodb模式存储股票数据时，可能会遇到问题，请在命令行中尝试以下代码： sysctl -w kern.maxfiles = 20480（或您选择的任何数字） sysctl -w kern.maxfilesperproc = 18000（或您选择的任何数字） launchctl限制maxfiles 1000000（或您选择的任何数字） brew服务重启mongodb mongodump -h本地主机：27017 -d DB_STOCK -o ./ 数据获取： 以Mong

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。

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云计算在健康体检项智能推荐系统中的应用与设计.pdf