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  • JDK8+Java+常用版本

    说明 jdk8虽然出现很久了,但是可能我们还是有很多人并不太熟悉,本文主要就是介绍说明一些jdk8相关的内容。 主要会讲解: lambda表达式 方法引用 默认方法 Stream 用Optional取代null 新的日志和时间 CompletableFuture 去除了永久代(PermGen) 被元空间(Metaspace)代替

    2020-10-26
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  • ediary.zip

      俗话说的好,好记性不如烂笔头,在如今这个信息爆炸的年代谁还没有点东西需要记下来,显然Windows自带的记事本并不能较好的满足我们的需要,那么我们就需要一款专业的笔记软件。     之前也使用过不少软件,比如mybase,everNote,oneNote等等,虽说每个软件各有优缺点,但是经历这些年的试用,最终还是觉得eDiary在各方面做的都比较不错,一直坚持使用这款软件。 下面谈谈我自己关于这款软件的感受 国产、免费(要是我是作者,怎么也卖个10块8块的)且提供绿色版,良心

    2020-10-14
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  • navicat15.zip

    Navicat Premium 是一套数据库开发工具,让你从单一应用程序中同时连接 MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、Oracle、PostgreSQL 和 SQLite 数据库。它与 Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon Redshift、Microsoft Azure、Oracle Cloud、MongoDB Atlas、阿里云、腾讯云和华为云等云数据库兼容。你可以快速轻松地创建、管理和维护数据库。

    2020-07-27
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  • 大数据spark笔记.zip

    spark项目:数组也是一种复杂数据类型,表示一组有序的值的列表,可以通过数值索引来访问其中的值。数组的值也可以是任意类型——简单值、对象或数组 JSON数组也没有变量和分号,把数组和对象结合起来,可以构成更复杂的数据集合 [注意]数组或对象最后一个成员的后面,不能加逗号

    2019-12-22
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  • 离线大数据分析hadoop.zip

    数据分析平台七大业务分析 ①具体的七大业务分析,针对不同的数据 ②将数据收到 HDFS/Hive/HBase,使用MapReduce和Hive离线分析,其中涉及地域分析、用户相关信息分析及外链分析等。 ③依据业务深入MapReduce使用 ④数据处理时,针对不同问题如何优化调整等

    2019-12-01
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  • java众筹网项目.zip

    从应用场景来看,基于内容的推荐算法更多地适用于用户根据关键字或者电影名字来搜索相应的电影,然后推荐系统来进行相应的推荐。 基于需求个性角度来看,基于内容的推荐算法还不够个人化,用户需要的是更加符合个人偏好的推荐结果,可以根据用户之前的打分情况,更有针对性地推荐一些可能喜欢的电影,这种情况下,应用最多的就是协同过滤算法。 本设计着重讨论基于协同过滤算法的电影推荐系统设计。

    2019-12-01
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  • dtd_xsd.zip

    其次解决编译依赖问题的投资回报率过低,在一个依赖关系已经十分“盘根错节”的项目中试图解决其依赖问题显然需要投入大量的人力和时间成本。在问题得到解决后,你自认为一切都已经步入正轨,却突然发现刚刚提交的新代码又轻轻松松地产生了编译依赖问题并且这样的代码还越来越多,这个时候你恐怕只能发出“人间正道是沧桑”的感慨了。

    2019-11-17
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  • 电影推荐系统.zip

    本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务。 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐网站、电影网站等等等等,有人的地方就有推荐。根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐。比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的。 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就是信息超载问题。为了解决这个问题,推荐系统应运而生。 协同过滤是推荐系统应用较广泛的技术,该方法搜集用户的历史记录、个人喜好等信息,计算与其他用户的相似度,利用相似用户的评价来预测目标用户对特定项目的喜好程度。优点是会给用户推荐未浏览过的项目,缺点呢,对于新用户来说,没有任何与商品的交互记录和个人喜好等信息,存在冷启动问题,导致模型无法找到相似的用户或商品。

    2019-11-17
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  • BaiduNetdiskDownload.zip

    尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

    2019-11-11
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  • BaiduNetdiskDownload.zip

    Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

    2019-11-11
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  • 分享宗师

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