从豆瓣批量获取看过电影的用户列表，并应用kNN算法预测用户性别 首先从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户。 获取数据 链接分析 这是看过"模仿游戏"的豆瓣成员的网页链接：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections。 一页上显示了20名看过这部电影的豆瓣用户。当点击下一页时，当前连接变为：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=20。 由此可知，当请求下一页内容时，实际上就是将"start"后的索引增加20。 因此，我们可以设定base_url='http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=',i=range(0,200,20),在循环中url=base_url+str(i)。 之所以要把i的最大值设为180，是因为后来经过测试，豆瓣只给出看过一部电影的最近200个用户。 读取网页 在访问时我设置了一个HTTP代理，并且为了防止访问频率过快而被豆瓣封ip，每读取一个网页后都会调用time.sleep(5)等待5秒。 在程序运行的时候干别的事情好了。 网页解析 本次使用BeautifulSoup库解析html。 每一个用户信息在html中是这样的： 七月 (银川) 2015-08-23   首先用读取到的html初始化soup=BeautifulSoup(html)。本次需要的信息仅仅是用户id和用户的电影主页，因此真正有用的信息在这段代码中： 因此在Python代码中通过td_tags=soup.findAll('td',width='80',valign='top')找到所有的块。 td=td_tags[0],a=td.a就可以得到 通过link=a.get('href')可以得到href属性，也就用户的电影主页链接。然后通过字符串查找也就可以得到用户ID了。

验证AD域账号登陆,获取AD域用户列表,获取用户邮箱,修改密码等AD域操作

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用户模块管理HTML页面 ⎻ 1用户列表userlist.html ⎻ 2用户注册useradd.html ⎻ 3用户修改useredit.html ⎻ 4用户信息userinfo.html

使用SSM框架实现一个用户系 功能：用户登录，显示用户列表，分页，用户的增删改查，用户角色管理，分为管理员（可以给普通用户添加限权），普通用户

商品实时推荐系统 1.系统架构v2.0 1.1系统架构图 1.2模块说明 a。在日志数据模块（flink-2-hbase）中，又主要分为6个Flink任务： 用户-产品浏览历史->实现基于协同过滤的推荐逻辑 通过Flink去记录用户浏览过这个类目下的某些产品，为后面的基于项目的协同过滤做准备实时的记录用户的评分到Hbase中，为后续离线处理做准备。 数据存储在Hbase的p_history表 用户-兴趣->实现基于碱性的推荐逻辑 根据用户对同一个产品的操作计算兴趣度，计算规则通过操作间隔时间（如购物-浏览实现基于标签的

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Java聊天室(界面完整，群聊，私聊，用户列表，Socket)，很完整的一个项目