5机器学习与火花ML1.介绍Spark.MLALS（交替最小二乘）。
1ºImportamostodaslalibreríasyademásestanuevafrompyspark.ml.recommendationimportALS2ºCreamosfunciónparacargarlosdatos，ylasesiondesparkdefloadMovieNames():movieNames={}#CHANGETHISTOTHEPATHTOYOURu.ITEMFILE:withcodecs.open("./data/ml-100k/u.item","r",encoding='ISO-8859-1',errors='ignore')asf:

本代码实现用协程下载m3u8文件，最后合并成MP4文件。
本文使用协程故速度还是蛮快的

大数据推荐算法之基于用户协同过滤推荐实例usercf,python版，用movielens数据作例子

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推荐系统中矩阵分解被最广泛的应用，本项目采用python并在数据集Movielens100K上进行实现。

用于flash的运用C#编程嵌入flash可用此控件控件//fileName为FLASH文件路径+FLASH文件名stringfileName=oDialog.FileName;this.axShockwaveFlash1.Movie=fileName;this.axShockwaveFlash1.Play();

用pytorch实现了AutoRec论文中的算法，将AutoEncoder用户推荐系统中的打分矩阵补全。
数据集是ml100k，可以在movielens的网站上下载。

著名的Netflix智能推荐百万美金大奖赛使用是数据集.因为竞赛关闭,Netflix官网上已无法下载.Netflixprovidedatrainingdatasetof100,480,507ratingsthat480,189usersgaveto17,770movies.Eachtrainingratingisaquadrupletoftheform.TheuserandmoviefieldsareintegerIDs,whilegradesarefrom1to5(integral)stars.[3]Thequalifyingdatasetcontainsover2,817,131tripletsoftheform,withgradesknownonlytothejury.Aparticipatingteam'salgorithmmustpredictgradesontheentirequalifyingset,buttheyareonlyinformedofthescoreforhalfofthedata,thequizsetof1,408,342ratings.Theotherhalfisthetestsetof1,408,789,andperformanceonthisisusedbythejurytodeterminepotentialprizewinners.Onlythejudgesknowwhichratingsareinthequizset,andwhichareinthetestset—thisarrangementisintendedtomakeitdifficulttohillclimbonthetestset.Submittedpredictionsarescoredagainstthetruegradesintermsofrootmeansquarederror(RMSE),andthegoalistoreducethiserrorasmuchaspossible.Notethatwhiletheactualgradesareintegersintherange1to5,submittedpredictionsneednotbe.Netflixalsoidentifiedaprobesubsetof1,408,395ratingswithinthetrainingdataset.Theprobe,quiz,andtestdatasetswerechosentohavesimilarstatisticalproperties.Insummary,thedatausedintheNetflixPrizelooksasfollows:Trainingset(99,072,112ratingsnotincludingtheprobeset,100,480,507includingtheprobeset)Probeset(1,408,395ratings)Qualifyingset(2,817,131ratings)consistingof:Testset(1,408,789ratings),usedtodeterminewinnersQuizset(1,408,342ratings),usedtocalculateleaderboardscoresForeachmovie,titleandyearofreleaseareprovidedinaseparatedataset.Noinformationatallisprovidedaboutusers.Inordertoprotecttheprivacyofcustomers,"someoftheratingdataforsomecustomersinthetrainingandqualifyin

纯java编写，不加任何外部jar支持鼠标轨迹录制生成的avi可以通过暴风，射手的主流播放媒体播放里面包含avi编码，大家可以一起研究探讨学习，/recordScreenAvi/src/com/ceict/constant/Constant.java这个类里包含简单的配置，详细配置请看注释avi保存目录为windows：newFile(System.getProperty("user.home")+File.separator+"Videos");其它：newFile(System.getProperty("user.home")+File.separator+"Movies");我的电脑是C:\DocumentsandSettings\hz001\Videos这个路径win7可能有变化，找不到保存路径的化请更改源代码，给绝对路径下载后请先用jdk1.6进行编译，便可运行run包下的主函数

Deeplearningdoesn'thavetobeintimidating.Untilrecently,thismachine-learningmethodrequiredyearsofstudy,butwithframeworkssuchasKerasandTensorflow,softwareengineerswithoutabackgroundinmachinelearningcanquicklyenterthefield.Withtherecipesinthiscookbook,you'lllearnhowtosolvedeep-learningproblemsforclassifyingandgeneratingtext,images,andmusic.Eachchapterconsistsofseveralrecipesneededtocompleteasingleproject,suchastrainingamusicrecommendingsystem.AuthorDouweOsingaalsoprovidesachapterwithhalfadozentechniquestohelpyouifyou'restuck.ExamplesarewritteninPythonwithcodeavailableonGitHubasasetofPythonnotebooks.You'lllearnhowto:CreateapplicationsthatwillserverealusersUsewordembeddingstocalculatetextsimilarityBuildamovierecommendersystembasedonWikipedialinksLearnhowAIsseetheworldbyvisualizingtheirinternalstateBuildamodeltosuggestemojisforpiecesoftextReusepretrainednetworkstobuildaninverseimagesearchserviceComparehowGANs,autoencodersandLSTMsgenerateiconsDetectmusicstylesandindexsongcollections

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。