一些推荐系统包

下面是一些开源的推荐系统的包，希望对大家有用。

1、http://lenskit.grouplens.org/

2、http://easyrec.org/

3、http://savannah.nongnu.org/

4、http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/software

5、http://mahout.apache.org/

6、http://www.ismll.uni-hildesheim.de/mymedialite/

7、用php实现的slopeone算法，http://code.google.com/p/openslopeone/

8、用php实现的推荐器，http://sourceforge.net/projects/vogoo/

 

Implementations

你可能感兴趣的:(推荐系统)

  • Python, C ++开发全国研学基地查询与管理APP Geeker-2025 pythonc++
    以下是基于Python和C++开发全国研学基地查询与管理APP的技术方案，结合高性能数据处理、混合语言开发及教育行业合规性要求：---###**一、核心功能架构**```mermaidgraphTDA[用户端APP]-->B{API网关}C[管理端平台]-->BB-->D[Python业务微服务]D-->E[C++数据处理引擎]D-->F[时空数据库集群]E-->G[智能推荐系统]F-->H[可视
  • 因果推断推荐系统工具箱 - PRS（二） processor4d
    文章名称【WSDM-2021】【UniversityofVirginia-Google】Non-ClicksMeanIrrelevant?PropensityRatioScoringAsaCorrection核心要点上一节讲解了在unbiasL2R的场景中，基于pairwise比较的损失函数的IPS的方法存在与真实评估指标偏离的问题，这一节讲解如何环节这一问题，并学习模型参数。方法细节问题引入作者
  • 深入理解 Top-K 问题：高效的 nlogk 算法及 C++ 实现
    在日常开发和算法面试中，Top-K问题是一类非常常见的场景。例如"找出数组中前K个最大的元素"、"统计热门搜索词"、"推荐系统中的热门商品"等，都可以归结为Top-K问题。本文将详细讲解如何用时间复杂度为O(nlogk)的高效算法解决这类问题，并通过C++代码实现具体方案。一、什么是Top-K问题？Top-K问题可以抽象为：从含有n个元素的集合中，找出其中最大（或最小）的k个元素。常见的应用场景包
  • 玩转 Milvus（二）：在 Ubuntu 22.04（WSL2）上安装 Milvus 不学无术の码农 玩转Milvus：向量搜索与AI实践milvus向量数据库
    玩转Milvus（二）：在Ubuntu22.04（WSL2）上安装Milvus引言：让Milvus在你的笔记本上“起飞”在《玩转Milvus（一）》中，我们揭开了向量数据库的神秘面纱，认识了Milvus作为AI时代的“超级引擎”，如何驱动智能搜索、推荐系统和多模态应用。现在，是时候让Milvus在你的电脑上“落地生根”了！本篇博客将带你在Ubuntu22.04（WSL2）环境下安装Milvus，聚
  • 双塔模型（Two-Tower Model）推荐系统实践
    双塔模型双塔模型（Two-TowerModel）是一种常用的推荐系统或搜索排序模型架构，由两个独立的神经网络（即“双塔”）组成，分别处理用户和物品的特征，最后通过相似度计算（如点积、余弦相似度）得到匹配分数。Rust因其高性能和安全性，适合实现此类模型。双塔模型的定义双塔模型（Dual-TowerModel）是一种深度学习架构，由两个独立的神经网络塔（Tower）组成，分别处理不同的输入数据，最后
  • KNN 算法进阶：从基础到优化的深度解析 二向箔reverse 人工智能机器学习
    在机器学习的广袤领域中，K-近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）以其简洁直观的理念，宛如一颗璀璨的明星，照亮了无数初学者踏入机器学习大门的道路。自1951年由EvelynFix和JosephHodges创立，并经ThomasCover进一步完善以来，KNN算法凭借其独特的魅力，在数据挖掘、推荐系统、物联网等众多领域发挥着中流砥柱的作用，成为了监督学习算法家族中不可或缺的一员。一
  • 基于Android studio的城市景区旅游导航与推荐系统 QQ242219979 androidstudio旅游android
    随着时代的发展和进步，越来越多人选择在空闲的时间出去旅游，人们要前往陌生的城市旅游，就不可避免地会出现迷路，不知道景点等情况，基于此，旅游app变成了游客的热门选择，兼顾导航与热门景点推荐，方便游客查询路线的同时也能为游客推荐一些热门的旅游景点，让游客更加方便快捷的找到想去的地方，有一个更加舒适的旅游体验。苏州作为热门旅游城市，其中姑苏区经典密集，但是路线复杂，人流密集，游客来到这里，不知道该去哪
  • 推荐系统如何开发 一行代码通万物 python人工智能推荐系统
    推荐系统实现了基于协同过滤的推荐功能支持两种推荐模式：基于用户的协同过滤（寻找相似用户喜欢的物品）基于物品的协同过滤（寻找相似物品）主要功能：数据加载（支持自定义数据或内置的MovieLens数据集）模型训练模型评估（计算RMSE和MAE指标）为指定用户生成推荐列表使用前需要安装依赖库：pipinstallsurprisepandasnumpy可以通过修改sim_options参数来调整相似度计算
  • （附源码）计算机毕业设计SSM健康饮食推荐系统 学姐计算机毕设程序 mybatisjavamysql
    （附源码）计算机毕业设计SSM健康饮食推荐系统项目运行环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM+mybatis+Maven+Vue等等组成，B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是javajdk1.8，我们在这
  • 如何面试AI产品经理职位？
    从美团AI产品经理岗位的面试题来看，该岗位要求技术深度、产品思维和伦理意识的高度融合。以下是系统分析及准备建议：一、AI产品经理核心职责技术桥梁：将业务需求转化为技术方案（如LLM优化、推荐系统设计）全链路管理：主导AI产品从需求分析、模型选型、效果验证到上线的全流程风险控制：识别并解决模型偏见、幻觉、数据安全等伦理风险性能优化：平衡算法效果与工程约束（如推理速度、资源消耗）价值量化：设计评估体系
  • Python全站爬取与知识图谱构建实战：从数据采集到语义建模的全流程指南 Python爬虫项目 python知识图谱easyui信息可视化开发语言爬虫人工智能
    引言随着信息爆炸时代的到来，如何系统化地获取并结构化网站上的海量信息，成为数据科学和人工智能领域的重要课题。知识图谱作为将结构化数据和语义联系可视化的强大工具，正广泛应用于搜索引擎、推荐系统、智能问答等领域。本文将系统讲解如何用Python实现对目标网站的全站爬取，并结合自然语言处理技术，自动抽取实体与关系，最终构建成知识图谱。全流程涵盖爬取策略、信息抽取、知识融合及可视化，配合丰富的代码示例，助
  • 使用 QLExpress 构建灵活可扩展的业务规则引擎
    目录一、什么是QLExpress？二、推荐系统中的规则脚本应用1场景描述2推荐规则脚本（QLExpress）3系统实现4执行结果5推荐系统应用建议三、风控系统中的规则判定1场景描述2风控规则脚本（QLExpress）3系统实现4执行结果5风控系统应用建议四、设计建议在大型系统中，规则引擎的存在使业务逻辑从代码中解耦出来，使得系统具备更高的灵活性与可维护性。阿里巴巴开源的QLExpress正是一款轻
  • 基于定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序源码的搜索框个性化推荐机制研究
    摘要：本文聚焦于定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序源码场景下的搜索框个性化推荐机制。通过分析搜索框作为信息流槽位的产品形态特性，结合开源AI大模型与S2B2C模式的技术融合优势，提出基于用户强兴趣/即时兴趣的动态推荐策略。研究揭示了定制化开发在破解传统搜索框静态局限中的关键作用，并通过实证案例验证了该机制对提升用户转化率与平台GMV的显著效果，为新零售场景下的智能推荐系统设计提供了理论依
  • Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践 大数据洞察 eureka大数据云原生ai
    Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践：从理论到落地的全面解析元数据框架标题：Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践：从理论到落地的全面解析关键词：Eureka；服务治理；大数据推荐系统；分布式架构；服务发现；高可用性；动态扩展摘要：本文结合Eureka的核心特性与大数据推荐系统的需求，从第一性原理推导、架构设计、实现机制到实际应用，全面解析Eureka在推荐系统中的服务治理实践。通过
  • 向量数据库FAISS/Chromadb/ES/milvus简单概述
    FAISSFAISS（FacebookAISimilaritySearch）是一种高性能的向量相似性搜索库，用于在大规模向量数据集中快速搜索最相似的向量。它是由FacebookAIResearch开发的，旨在解决大规模向量搜索的问题，广泛应用于各种领域，如图像搜索、文本搜索、推荐系统等。FAISS的主要特点和优势如下：高效的相似性搜索：FAISS使用了一系列高效的算法和数据结构，如倒排索引、局部敏
  • AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析
    AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析关键词：用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要：本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程，从基础概念到核心技术，再到实际应用和未来趋势。我们将用通俗易懂的方式讲解用户画像如何像"数字身份证"一样工作，深入探讨特征提取、模型构建等关键技术，并通过实际案例展示用户画像在推荐系统、精准营销等场景中的应用。文章还
  • 怎么能得到各种淘宝优惠券呢？领取淘宝优惠券的平台有哪些? 氧惠评测
    要得到各种淘宝优惠券，可以通过以下几种途径：一、使用第三方优惠券平台除了直接在淘宝平台领取外，还可以使用第三方优惠券平台来获取更多的优惠券资源。这些平台通常会与淘宝商家合作，提供额外的优惠券和返利服务。以下是一些常见的领取淘宝优惠券的平台：氧惠APP特点：氧惠APP不仅提供了淘宝的优惠券，还涵盖了其他主流电商平台和生活服务平台，如美团、饿了么等。它以其全面的优惠信息和精准的推荐系统赢得了用户的喜爱
  • 智能体学习记录 一 罗同学213 学习
    智能体是什么智能体（IntelligentAgent）是一种能够感知周围环境、自主决策并执行行动以实现特定目标的智能化系统或程序。它可以是软件（如聊天机器人）、硬件（如机器人），或两者结合的实体，核心特征包括：自主性：无需人工实时干预，独立运行（如自动驾驶车辆避障）。反应性：实时感知环境变化并快速响应（如智能家居调节温度）。目标导向：基于预设目标优化行动（如推荐系统最大化用户点击率）。学习能力：通
  • java毕业设计源码案例-基于ssm+协同过滤的个性化小说推荐系统设计与实现(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等) 项目帮 springbootjava计算机毕设java课程设计开发语言
    博主介绍：✌️码农一枚，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围：：小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容：免费功能设计，开题报告、任务书、全b
  • 机器学习中的数据预处理：从入门到实践 耐思nice～ 机器学习由浅入深-吴恩达机器学习人工智能
    在当今的智能时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面。比如我们常用的推荐系统，它能根据我们的浏览记录精准推送喜欢的商品或视频，这背后就离不开机器学习的支撑。而一个优秀的机器学习模型，离不开高质量的数据，数据预处理正是保证数据质量的关键环节，它就像烹饪前的食材处理，直接影响着最终“菜品”的口感，也就是模型的性能。今天，我们就来全面学习机器学习中数据预处理的关键步骤。一、数据预处理的重要性数据预处理
  • 打造智能资讯引擎：基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析 程序员威哥 最新爬虫实战项目python开发语言
    前言：数据时代的信息洪流，如何做到“千人千面”？在信息爆炸的时代，每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯？这不仅仅是爬虫技术的问题，更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发，构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”，从数据采集（爬虫）、文本处理（NLP）、兴趣建模（TF-IDF/协同过滤/Embedding）到推荐展示，覆盖整个推荐系
  • 计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？...
    这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点，所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一．所谓计算机视觉，是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
  • RabitQ 量化：既省内存又提性能 大禹智库 《向量数据库指南》《实战AI智能体》人工智能AI自动化大禹智库AI智能体向量数据库
    突破高维向量内存瓶颈：MlivusCloudRaBitQ量化技术的工程实践与调优指南作为大禹智库高级研究员，拥有三十余年向量数据库与AI系统架构经验的我发现，在当今多模态AI落地的核心场景中，高维向量引发的内存资源消耗问题已成为制约系统规模化部署的“卡脖子”因素。特别是在大规模图像检索、个性化推荐系统和语义搜索引擎中，动辄数亿级别的向量数据需要实时处理，传统全精度索引方式会让内存资源消耗呈指数级增
  • 基于用户画像的商品推荐系统 Dush32 机器学习人工智能python推荐算法
    随着人工智能和大数据技术的进步，产品推荐系统成为了现代广告与电商平台中不可或缺的部分。通过深度挖掘用户的行为数据，能够为广告主提供精准的用户画像，从而更高效地推荐相关产品，提升购买转化率。本项目基于科大讯飞AI营销云大赛的赛题，目的是利用用户画像进行产品推荐，预测用户是否会购买相应商品。我们使用了机器学习的二分类模型，通过分析用户的性别、年龄、常驻地、机型等信息，来判断用户的付费行为。项目目标：本
  • SpringBoot服装推荐系统实战 KENYCHEN奉孝 javaAIspringboot后端人工智能
    SpringBoot服装推荐系统实例以下是基于SpringBoot实现的服装推荐系统的30个实例代码示例，涵盖核心功能和实现方法。用户注册与登录功能@RestController@RequestMapping("/api/auth")publicclassAuthController{@AutowiredprivateUserServiceuserService;@PostMapping("/re
  • 知识表示与推理：AI智能的核心技术 AIGC应用创新大全 人工智能easyui前端ai
    知识表示与推理：AI智能的核心技术1.引入与连接：AI如何"思考"世界？想象一下，当你询问智能助手："我明天需要带伞吗？"它如何得出答案？它需要理解"带伞"与"天气"的关系，需要获取天气预报信息，需要推断明天的天气状况，最终综合这些"知识"给出建议。这一看似简单的过程，背后正是AI的核心能力：知识表示（如何"记住"信息）和推理（如何"思考"问题）。从Siri到AlphaGo，从推荐系统到自动驾驶，
  • 极限挑战：用知识蒸馏压缩模型，实时推荐系统在50ms内完成推荐
    极限挑战：用知识蒸馏压缩模型，实时推荐系统在50ms内完成推荐标题极限挑战：用知识蒸馏压缩模型，实时推荐系统在50ms内完成推荐TagAI,知识蒸馏,实时推荐,模型压缩,技术挑战,高性能描述面对实时推荐系统必须在50ms内完成推荐这一极限条件，AI研发工程师团队在数据量从GB级飙升至PB级的巨大冲击下，展现出极高的技术实力和创新能力。团队通过引入先进的模型压缩和优化技术，成功在性能和精度之间找到了
  • 图机器学习（13）——图相似性检测
    图机器学习（13）——图相似性检测0.前言1.基于图嵌入的方法2.基于图核的方法3.基于GNN的方法4.应用0.前言图机器学习(machinelearning,ML)方法能广泛应用于各类任务，其应用场景涵盖从药物设计到社交网络推荐系统等多个领域。值得注意的是，由于这类方法在设计上具有通用性，同一算法可用于解决不同问题。学习图之间相似性的定量度量是一个关键问题。事实上，这是网络分析的重要步骤，同时也
  • 推荐算法召回：架构理解 Jay Kay c++推荐算法推荐算法架构算法
    一、召回服务的定位与挑战召回层是推荐系统的第一道漏斗，负责从亿级候选集中筛选出千级别的相关项，其效果直接决定推荐效果的天花板。核心挑战包括：低延迟约束：需在50ms内完成海量候选检索；高召回率要求：98%的召回率需覆盖用户多样化兴趣；数据漂移应对：实时用户行为分布变化需动态适应；误杀控制：避免优质内容被过度过滤引发用户投诉。⚙️二、召回服务核心架构1.多路召回并行召回策略实现方式适用场景规则召回基
  • 推荐系统中的归因分析 liliangcsdn 人工智能大数据
    推荐系统中，归因分析(AttributionAnalysis)分析用户完成转化前到底是哪个渠道最起决定性作用。参考网络相关资料，常用的用户转化归因分析模型有如下6种，现收录参阅。1）最后点击归因转化全部归因于用户转化前最后一次点击的渠道。用户8月1日小红书种草，8月5日搜索官网，8月10日淘宝广告点击并完成下单。“最后点击归因”将此次转化归于淘宝广告，适用电商促销季投放归因。2）首次点击归因转化价
  • apache ftpserver-CentOS config gengzg apache
    <server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=" http://mina.apache.o
  • 优化MySQL数据库性能的八种方法 AILIKES sqlmysql
    1、选取最适用的字段属性 　　MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的 性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很
  • JeeSite 企业信息化快速开发平台 Kai_Ge JeeSite
    JeeSite 企业信息化快速开发平台 平台简介 JeeSite是基于多个优秀的开源项目，高度整合封装而成的高效，高性能，强安全性的开源Java EE快速开发平台。 JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流
  • 通过Spring Mail Api发送邮件 120153216 邮件main
    原文地址：http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html 使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现，但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受，于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件，顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】 Spring Mail API都在org.spri
  • Pysvn 程序员使用指南 2002wmj SVN
    源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762 这是一篇关于pysvn模块的指南. 完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html. pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个. 该
  • 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL 357029540 SQL Server
    SELECT  R.session_id AS BlockedSessionID ,          S.session_id AS BlockingSessionID ,          Q1.text AS Block
  • Intent 常用的用法备忘 7454103 .netandroidGoogleBlogF#
    Intent     应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作（比如：view,edit,dial），以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后，只要调用startActivity()，Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序，并执行该程序。 下面列出几种Intent 的用法 显示网页:
  • Spring定时器时间配置 adminjun spring时间配置定时器
    红圈中的值由6个数字组成，中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒，第二个数字表示分钟，第三个数字表示小时，后面三个数字表示日，月，年，< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 测试的时候，由于是每天定时执行，所以后面三个数
  • POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树 aijuans 最小生成树
    来源：http://poj.org/problem?id=2421 题意：还是给你n个点，然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。 思路：对于已经有边的点，特殊标记一下，加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在，又保证了所求的结果正确。 代码： #include <iostream> #include <cstdio>
  • 重构笔记——提取方法（Extract Method） ayaoxinchao java重构提炼函数局部变量提取方法
    提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。   下面是我学习这个重构手法的笔记：   提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
  • 为UILabel添加点击事件 bewithme UILabel
        默认情况下UILabel是不支持点击事件的，网上查了查居然没有一个是完整的答案，现在我提供一个完整的代码。   UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一.redis.php <?php //实例化 $redis = new Redis(); //连接服务器 $redis->connect("localhost"); //授权 $redis->auth("lamplijie"); //相关操
  • SecureCRT使用备注 bingyingao secureCRT每页行数
    SecureCRT日志和卷屏行数设置 一、使用securecrt时，设置自动日志记录功能。 1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径），命名为Logs； 2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
  • 【Scala九】Scala核心三：泛型 bit1129 scala
    泛型类 package spark.examples.scala.generics class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) { def print() { println(k + "," + v) } } object GenericClass { def main(args: Arr
  • 素数与音乐 bookjovi 素数数学haskell
        由于一直在看haskell，不可避免的接触到了很多数学知识，其中数论最多，如素数，斐波那契数列等，很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。     闲暇之余，从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
  • Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap BrokenDreams Collections
            这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到，这个类本质应该还是一个散列表，只是前面有Identity修饰，是一种特殊的HashMap。         简单的说，IdentityHashMap和HashM
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java
  • PS人像润饰&调色教程集锦 cherishLC PS
      1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像，凸显轮廓 http://www.howzhi.com/course/retouching/   新建一个透明图层，使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点，设置透明度为21%，大小为修饰区域的1/3左右（比如胳膊宽度的1/3），再沿纹理方向（比如胳膊方向）进行修饰。   所有修饰完成后，对该润饰图层添加噪声，噪声大小应该和
  • 更新多个字段的UPDATE语句 crabdave update
    更新多个字段的UPDATE语句                    update tableA a set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
  • hive实例讲解实现in和not in子句 daizj hivenot inin
    本文转自：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html 当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法，所以只能通过left join实现。 假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户，字段只有一个uid)，这两个表都包含
  • 一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10） dsjt 算法
    这是人类算24点的方法？！！！ 事件缘由：今天晚上突然看到一条24点状态，当时惊为天人，这NM叫人啊？以下是那条状态 朱明西 : 24点，算2 3 10 10，我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生，结果跑跑同学扫了一眼说，算出来了，2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。 然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算 刚出完题，文哥的暴走之旅开始了 5秒后
  • 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题 dcj3sjt126com yiiframework
    在使用 YIi的路径管理工具时，发现了一个问题。                    <?php         
  • 对象与关系之间的矛盾：“阻抗失配”效应[转] come_for_dream 对象
    概述   “阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库（RDBMS）存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年，而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。   “阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括：类的层次关系必须绑定为关系模式（将对象
  • 学习编程那点事 gcq511120594 编程互联网
    一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！ 接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
  • Reverse Linked List II hcx2013 list
    Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass. For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4, return 
  • Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • Hadoop集群工具distcp liyonghui160com
        1. 环境描述 两个集群：rock 和 stone rock无kerberos权限认证，stone有要求认证。 1. 从rock复制到stone，采用hdfs Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端，即源端问题：报版本
  • 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本 pda158 mysql脚本
    　　主脚本（用于备份mysql数据库）： 　　该Shell脚本可以自动备份 数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中，输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。 　　 1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” 　　#mkdir /backup 　　#mkdir /oldbackup 　
  • 300个涵盖IT各方面的免费资源（中）——设计与编码篇 shoothao IT资源图标库图片库色彩板字体
    A. 免费的设计资源 Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。 Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。 Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。 Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。 Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
  • thrift总结 - 跨语言服务开发 uule thrift
    官网 官网JAVA例子 thrift入门介绍 IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架 Thrift入门及Java实例演示 thrift的使用介绍   RPC    POM： <dependency> <groupId>org.apache.thrift</groupId>
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他