springboot项目如果要展示静态页面，可以把html、js、css等文件放在resources目录下的static或public目录里面（如果没有可以直接创建）。 <!--连接数据库需要使用mysql驱动做测试--><dependency&g...
<!--mybatisspringboot集成--><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-b...
<!--引入spring-boot-starter-test集成单元测试--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-st...
#===================================================================#COMMONSPRINGBOOTPROPERTIES##Thissamplefileisprovidedasaguidelin...
<!--springboot热部署的依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-devtools</artif...
<projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/P...
ES6新语法什么是ES6?由于JavaScript是上个世纪90年代，由BrendanEich在用了10天左右的时间发明的；虽然语言的设计者很牛逼，但是也扛不住"时间紧，任务重"。因此，JavaScript在早期有很多的设计缺陷；而它的管理组织为了修复这些缺陷，会定期的给JS添加一些新的语法特性。J...
三句话总结：下载两个软件一个server，一个viewer，共屏软件:https://spacedesk.net/在server开启on状态下viewer去输入serverip连接原理：通过TCP/IP协议进行通信，实现扩屏 https://blog.csdn.net/qq_2810626...
为了让推荐结果符合用户口味，我们需要深入了解用户和物品。用户的兴趣是不断变化的，但用户不会不停的更新兴趣描述。最后，很多时候用户并不知道自己喜欢什么，或者很难用语言描述自己喜欢什么，因此，我们需要通过算法自动发觉用户行为数据，从用户的行为中推测用户的兴趣，从而给用户推荐满足他...
代码案例：importrecsys.algorithmrecsys.algorithm.VERBOSE=Truefromrecsys.algorithm.factorizeimportSVDfromrecsys.datamodel.dataimportDatafromrecsys.evaluatio...
什么才是好的推荐系统？这是推荐系统需要解决的首要问题。一个完整的推荐系统一般存在3个参与方：用户、物品系统者和提供推荐系统的网站。在介绍推荐系统的指标之前，首先看一下获取这些指标的主要实验方法。主要有3种：即离线实验、用户调查和在线实验1.离线实验 离线实验的方法一...
在研究如何涉及推荐系统之前，了解什么是好的推荐系统至关重要。如果想买牛肉，你有多少种方法？假设附近有一个24小时便利店，你可以走进店里，看看所有的货架，转一圈找到牛肉，然后比较几个牌子的口碑或者价格找到自己喜欢的牌子，掏钱付款。如果附近有宜家沃尔玛，你可以走进店里，按照分类指示牌走到食品2所在的楼层...
K-means通常被称为劳埃德算法，这在数据聚类中是最经典的，也是相对容易理解的模型。算法执行的过程分为4个阶段。1.首先，随机设K个特征空间内的点作为初始的聚类中心。2.然后，对于根据每个数据的特征向量，从K个聚类中心中寻找距离最近的一个，并且把该数据标记为这个聚类中心。3.接着，在所有的数据都被...
fromsklearn.metricsimportsilhouette_scorefromsklearn.clusterimportKMeansdefkmeans():"""手写数字聚类过程:return:None"""#加载数据ld=load_digits()print(l...
deflinearmodel():"""线性回归对波士顿数据集处理:return:None"""#1、加载数据集ld=load_boston()x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(ld.data,ld.target,test_size=0.2...
