PSI 基于ECDH，布隆过滤器和Golomb压缩集的私有集相交协议。 要求 存在每种语言共享的整个项目的要求。 每种目标语言也可能有要求： 全球要求 这些是该项目所有目标语言的通用要求。 诸如clang，gcc或msvc之类的编译器 安装 存储库使用文件夹结构将受支持的目标彼此隔离： private_set_intersection// C ++ 参见 JavaScript 参见 去 请参阅 Python 参见Python README.md 锈 参见Rust README.md 用法 要在另一个Bazel项目中使用此库，请在WORKSPACE文件中添加以下内容： load("@bazel_tools//tools/build_defs/repo:git.bzl", "git_repository") git_repo

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协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。

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电影_推荐系统 该项目存储库基于构建电影推荐系统克隆 数据集详细信息： 提及用于构建此推荐引擎的数据集如下： 使用的数据集： MovieLens数据集 下载数据集：从以下链接下载数据集 下载Kaggle上托管的MovieLens数据集，然后使用 从其官方网站下载MovieLens数据集，然后使用 数据集文件格式： CSV文件（以逗号分隔的值）。 注意：将数据集下载并保存在input_data文件夹中 数据集类型： 完整的数据集：该数据集包含26,000,000个评分和270,000个用户将750,000个标签应用程序应用于45,000部电影。 包括在1,100个标签中具有1200万相关分数的标签基因组数据。 注意：我们将使用完整数据集为电影建立一个简单的建议。 小型数据集：该数据集包含100,000个评分和1,700个标签应用程序，这些应用程序由700位用户应用于9,000部电影。

根据用户历史观影评分数据预测出观众喜欢的电影，并予以推荐。

1. 训练要点 (1) 使用socket连接方式获取数据源。 (2) DStream的转换操作。 2. 需求说明 从一台服务器的8888端口上收到一个以换行符为分隔符的多行文本,要从中筛选出包含单词error的记录,并把它打印出来。 3. 实现步骤 (1) 启动Spark独立集群模式并启动spark-shell。 spark-shell –master local[2]

本教程展示了神经科学家如何使用 MATLAB 分析神经信号。 这包括以下方面的最佳实践1.阅读各种神经数据2.表示时间序列数据3. 过滤、平滑、重采样数据4. 使用 PCA 和高斯混合模型聚类波形5. 频域和时频分析 对于那些刚开始编程的人，可以使用 MATLAB 信号分析器应用程序完成几个步骤 - 一个生成代码的点击式界面。 对于中级程序员，本教程可以作为更复杂的信号处理和分析工作流程的起点对于专家来说，这是一个很好的教程，用于教授神经信号分析的基础知识 要运行此实时脚本，请检查您是否拥有学校或大学的 MATLAB 许可证。 如果没有，您可以下载 30 天的免费试用版。