项目主要内容： 1.采用Hadoop作为分布式文件文件系统存储数据 2.基于 TensorFlow 复现论文 PNN、DeepFM 3.搭建推荐系统架构，召回、过滤、精排阶段 4.使用 SparkStreaming 进行流计算，不断将用户行为反馈给模型进行计算，提供 下一次推荐服务 5.使用 SparkStreaming 对接 Kafka 源，消费 Kafka 中的实时用户行为数据 6.使用 PNN、DeepFM 进行 CTR 点击评估 目前，几大互联网厂商例如腾讯、百度、阿里已陆续开始使用推荐系统，因为在海量数据的今天，人们已经无法看清自己真正的喜好，所以推荐系统应运而生，像现在快手、抖音等平台都陆续开始引进推荐系统，这些厂商会收集大量用户的观看行为，例如点赞、评论、收藏以及视频观看时间等，基于这些数据会对用户进行分析，帮助用户进行定位自身的兴趣所在，然后基于大数据平台帮助用户拿到它们想要的视频，而且包括百度，它们正在使用广告推荐这种，当我们在搜索引擎中搜索一些关键词时，它们将会根据 query 进行分析进而将一些广告商进行关联，然后在首页为用户推荐一些广告进而增加广告的点击量。

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泰坦尼克号数据集+源代码+注释

逻辑回归泰坦尼克数据集

审图号2020(4632)中国标准底图，免费分享一下。

资源是2021年的，现在2022年也适用，在使用wxid转扫一扫的用户们，建议最近先养号！

身份证号-出生日期-性别联动

现在微信公众号一篇文章可以上传最多10音频，公众号音频怎么提取？ 我写的这段源码就可以实现了： 输入页面地址、输入文件保存目录位置，运行后自动以标题名自动创建目录，自动批量下载页面中的音频，音频保存在该子目录下。

Linux读取U盘或者移动硬盘序列号并获取U盘或者移动硬盘分区名。基本原理如下： 当有外置 USB 插入的时候，会产生 /proc/scsi/usb-storage 目录，并在其中产生数字文件（形如 1 2 3 4），此文件存储了设备相关信息。 相应的 /sys/class/scsi_device/ 目录中会有 scsi 设备的目录(ide 硬盘默认无子目录，sata硬盘默认有子目录)，以数字开头（形如 1:0:0:0 2:0:0:0） 这个数字与前面 /proc/scsi/usb-storage目录中的相对应，子目录表示sata硬盘。比如 /sys/class/scsi_device/2:0:0:0/device/block 中有USB设备，从该目录下得到U盘或者移动硬盘的分区名，比如sda1。 该demo实现了上述过程，先检查 /proc/scsi/usb-storage 目录，看是否有u盘或者移动硬盘接入，如果有则读取u盘或者移动硬盘的序列号，然后在/sys/class/scsi_device/目录下逐级查找，直到找到u盘或者移动硬盘的分区。 完整代码，可直接编译和测试，嵌入式环境下也是适应的。 在linux测试如下，id表示序列号，sdb1表示是分区名称： # ./a.out udisk dev num:0 udisk id:055CE21B ret:0 dev num:0 found dir:0:0:0:1 found dev dir:0:0:0:1,full path:/sys/class/scsi_device/0:0:0:1 sub founction found dir:sda found sd device dir:sda,full path:/sys/class/scsi_device/0:0:0:1/device/block/sda found dir:0:0:0:2 found dev dir:0:0:0:2,full path:/sys/class/scsi_device/0:0:0:2 sub founction found dir:sdb found sd device dir:sdb,full path:/sys/class/scsi_device/0:0:0:2/device/block/sdb found sd sub device dir:sdb1 found dir:0:0:0:0 found dev dir:0:0:0:0,full path:/sys/class/scsi_device/0:0:0:0 sub funciton Open Directory /sys/class/scsi_device/0:0:0:0/device/block Error：No such file or directory get name return:0,disk name:sdb1 # 因为有的USB设备会有好几个，比如把CD和U盘集成到一起，就会出现上面的情况，有多个子目录去查找。