基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip已获导师指导并通过的高分项目 安装教程 创建数据库并导入sql脚本 运行com.cy.store.StoreApplication 主程序 打开浏览器 localhost:8081 访问 大数据运行: 解压 hadoop推荐算法 zip 搭建Hadoop然后运行,数据已经分析导入mysql,不再赘述 软件架构 大数据架构: 基于物品的协同过滤算法主要有两步: 1、计算物品之间的相似度:可依据物品共现次数、余弦夹角、欧氏距离这三种方法计算得到物品之间的相似度。 2、根据物品的相似度和用户的历史购买记录给用户生成推荐列表 最终推荐的是什么物品,是由推荐度决定的。 核心:找出所有两两同时被购买商品出现的次数, 现在其中有用户购买了其中一个商品,推荐该商品组合另外一件商品 后端架构: springboot + mybatis 框架 前端架构: HTML Ajax 基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库
基于Hadoop Hive健身馆可视化分析平台项目源码+数据库文件.zip启动方式 环境启动 hadoop hive2元数据库 sql导入 导入hivesql脚本,修改application.yml 启动主程序 HadoopApplication 基于Hadoop Hive健身馆可视化分析平台项目源码+数据库文件.zip启动方式 环境启动 hadoop hive2元数据库 sql导入 导入hivesql脚本,修改application.yml 启动主程序 HadoopApplication 基于Hadoop Hive健身馆可视化分析平台项目源码+数据库文件.zip启动方式 环境启动 hadoop hive2元数据库 sql导入 导入hivesql脚本,修改application.yml 启动主程序 HadoopApplication 基于Hadoop Hive健身馆可视化分析平台项目源码+数据库文件.zip启动方式 环境启动 hadoop hive2元数据库 sql导入 导入hivesql脚本,修改application.yml 启动主程序 HadoopApplication
将jpg或者png文件转换为h5文件的源码,python文件(可直接运行)
2022-12-07 12:27:32 889B python 脚本
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java swing学生宿舍管理系统 Java swing+mysql,轻松配置即可用 代码清晰,功能划分明显,具备完善的增删改查,附带运行视频,eclipse或idea简单配置均可用,部分功能如下图
2022-12-03 22:15:07 3.32MB swing
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1、基于yolov5算法实现电动自行车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、4张3080ti显卡,5000多张图像数据(8000多个电动车目标)训练迭代200次,模型拟合较好。 4、识别一个类别,分别是“电动自行车” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
1、基于深度学习+opencv实现抽烟打电话识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、4000多张图片数据训练,7000多个目标,迭代200次,模型拟合较好。 4、识别2个类别,分别是“打电话”和“抽烟” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
1、基于yolov5算法实现跌倒识别检测告警源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次,模型拟合较好。 4、识别一个类别,“跌倒” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、9000多张图片数据集训练,迭代200次,模型拟合较好。 4、识别一个类别,“truck” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
1、基于yolov5算法实现道路坑洼检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明.7z 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次,模型拟合较好。 4、识别2个类别,分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷” 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。
基于yolov5算法实现交通灯识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 1、基于yolov5车交通灯识别检测模型_附评估指标曲线(高mAP、召回率)及使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次,模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题,可以私信留言跟博主沟通。