之前的博文使用pyspark.mllib.recommendation做推荐案例，代码实现了如何为用户做电影推荐和为电影找到潜在的感兴趣用户。本篇博文介绍如何利用因子分解出的用户特征、电影特征做用户和电影的聚类分析，以看能否找到不同于已知的、有趣的新信息。 第一步：获取用户评分数据显式因式分解后的movieFactors、userFactors。 from pyspark.mllib.recommendation import ALS,Rating #用户评分数据 rawData = sc.textFile("/Users/gao/data/ml-100k/u.data") rawRatin

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直接上代码： 方案一： 枫芸志 » 文本框textarea高度自适应增长/伸缩 textarea { height:100px; width: 300px; } 晴枫制作 http://jb51.net [Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行] 方案一在各浏览器中，文本框随内容自适应增长都没有问题；但在删除内容时收缩方面表现有所差异，IE、Opera表现正常，Firefox、Chrome、Safari不会收缩。原因是文本框内容高度小于文本框高度时scrollHeight值等于文本框高度，而不是文本框内容高度。 方案二： 代码如下: <!DOCTYPE ht

自己写的小工具，可以直接获取csdn文章并转换为markdown格式 效果图 核心代码 from PySide2.QtWidgets import QApplication,QMainWindow,QPushButton,QPlainTextEdit,QMessageBox import re import parsel import tomd import requests class CSDN(): def __init__(self): self.windows = QMainWindow() self.windows.resize(450, 300) s

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通过实现MySQL数据库镜像(复制)，可以远程实时备份MySQL数据库。这样如果主机出现故障，或者主机帐号被封，都能迅速切换zencart网店到新的服务器上。 　　数据库镜像，需要两台服务器(或者用两台VPS主机)。一台为主服务器，另一台为从服务器，所有主服务器上数据库的变化，都实时镜像到从服务器上。 　　1. 在主服务器上，创建用于数据库镜像的数据库用户，从服务器用这个帐号连接主服务器。 　　该数据库用户可以是任何数据库用户，只要有REPLICATION SLAVE权限，由于该用户名、密码将明文保存在master.info文件中，因此建议创建、使用单独的镜像用户。 　　创建一

5G时代下的VR/AR是通信产业的升级方向，产业化基础已日益完备 　　伴随2G到4G的升级，人类基于移动终端的信息交互媒介经历了文字、语音、图片、视频的演进，而在5G时代，通信的发展有望继续拓展所传递信息的纵深。因此我们认为，基于VR/AR的实景交互代表着通信产业新的发展方向。当前时点，5G的成熟为克服3D内容实时传输问题，以及因延迟造成的眩晕问题构建了网络环境，而相应光学元件、显示方案、专用芯片的推出则为终端的兴起搭建了硬件基础。此外，下半年及明年华为、苹果等大品牌终端的发布有望提振VR市场热度，推荐歌尔股份、水晶光电、利亚德、京东方A，建议关注韦尔股份、联创电子、苏大维格、汇顶科技。 　　

50个男性50个女性的每人26张图片，共计2600张人脸图片.

one-hot编码的作用 使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点 将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，是因为，在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。 sklearn的一个例子 from sklearn import preprocessing enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2