Netflix Neo4j 使用Python编程语言创建Neo4j图形的代码。 在UCI的第一季度之前,我自愿参加了一个基于患者的初创公司,并与Anne和Mauricio合作使用Python和Neo4j可视化数据。 观看视频演示: :
2021-11-30 11:38:51 162KB Shell
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适用于Netflix Conductor Server的Spring Boot包装器 使用嵌入式持久性安全性(OAuth2),数据库(MariaDB)和Elasticsearch(V5.5.2) 具有外部安全性(OAuth2和ADFS),数据库(MariaDB和MySQL)和Elasticsearch支持 使用Docker和ELK日志通过Docker Compose / Kubernetes进行聚合 开始之前,有关Netflix Conductor的详细信息,请参阅 自述文件涵盖了Conductor Boot的操作部分。 有关代码级演练/开发人员观点的更多详细信息,请参阅 笔记 • Only MySQL (Till version 5.7) is supported as external Database Or • Embedded MariaDB4j is sup
2021-11-04 17:32:17 231KB Java
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Netflix电影推荐系统 在以下链接中查看有关构建推荐系统的博客: 业务问题 Netflix致力于将人们与他们喜爱的电影联系起来。 为了帮助客户查找这些电影,他们开发了世界一流的电影推荐系统:CinematchSM。 它的工作是根据他们喜欢或不喜欢其他电影的程度来预测某人是否会喜欢该电影。 Netflix使用这些预测来根据每个客户的独特口味提出个人电影推荐。 尽管Cinematch的表现不错,但总可以做得更好。 现在,netflix尚未尝试过很多有趣的替代方法来显示Cinematch的工作方式。 有些在文献中有所描述,有些则没有。 我们很好奇,其中任何一项能否通过做出更好的预测来击败Cinematch。 坦率地说,因为如果有更好的方法,可能会对我们的客户和我们的业务产生重大影响。 积分: : 问题陈述 Netflix提供了许多匿名评级数据,并且其预测准确度要比Cinematch在
2021-09-23 02:12:48 2.34MB 系统开源
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本文介绍了美国流媒体服务商巨头Netflix的商业模式,作为龙头老大如何保持了连续8年的业务持续增长。
2021-09-13 16:00:55 12.22MB Netflix Business Model Video
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硕士论文,Netflix数据集上的协同过滤算法
2021-09-01 16:00:48 505KB netflix 协同过滤 推荐
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使用HTML,CSS和JavaScript重新创建Netflix界面。 在平台上进行的实际挑战:重新创建。
2021-08-30 10:27:52 759KB css js netflix dio
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Spring Cloud Spring Boot and Netflix OSS.pdf
2021-08-26 14:07:39 216KB reactive spring5
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Netflix Culture:Freedom & Responsibility.pptx
2021-08-21 13:01:58 373KB netflix
Linux Profiling at Netflix.pdf
2021-08-21 13:01:57 5.57MB netflix
Netflix文化:自由与责任(中英文双语对照版) 从某文库转载过来的,对于这种应该大家分享的文档,下载分什么的还是不应该有的~
2021-08-13 08:31:06 894KB netflix 自由与责任
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