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CMO, Command Modern Operations 注册表文件 导入注册表即可脱离Steam运行

蒸汽推荐系统 基于Steam用户库数据集中的协同过滤（皮尔逊相似系数）的推荐系统。 Pandas用于大多数数据操作，其中一些字符串函数用于非Unicode，非字母数字文本清除。 此外，Flask和JS用于前端。 数据整理 在建立此推荐系统时使用了两个数据集。 首先是来自Kaggle的。 这是为了将游戏名称标识为其应用程序ID，这是必需的，因为其他数据集（不包含应用程序ID）以用户每个游戏小时的小时数的形式包含隐式评级。 用户数据集也来自Kaggle。 隐式评级 用户数据集包含每个用户的数据 玩游戏 为了 小时。 我所做的是将隐式的评分时间转换为从1到5的显式评分。 只需将额定值线性映射到范围即可实现 在哪里 是平均游戏小时数 在整个数据集中播放。 端点数据集 此数据集是使用我们数据集中的游戏者的appid与包含游戏标头图像的媒体数据集的内部连接生成的。 该数据集用于检索浏览器中前端的媒

Steam ++工具箱 「Steam ++」是一个包含多种Steam工具功能的工具箱，此工具的大部分功能都是需要您下载安装Steam才能使用。 Steam ++ 效果展示 核心功能 1.反代Steam的社区网页重置能正常访问 功能类似羽翼城大佬的 ，使用开源项目进行本地反代，使国内用户可以正常访问Steam社区页面，其中的302工具具有启动速度，并支持简单的脚本注入。 （还顺便支持了Pixiv，Discord，Twitch等网站的反代支持） 2.快速切换当前PC已经记住登陆的Steam账号 该功能是读取蒸汽路径下存储的本地用户登录记录直接展示操作，可以多账号切换无需重新输入密码和令牌。

项目Steam游戏推荐系统 1概述 关键字：推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS 1.1引言 推荐系统在最近几年变得越来越流行，并且广泛用于电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和产品等各个领域。 推荐系统或推荐系统是信息过滤系统的子类，其试图预测用户将给予商品的“等级”或“偏好”。 在这个项目中，我通过Spark的ALS（交替最小二乘）API（pyspark.mllib.recommendation.ALS）在Spark上使用协作过滤算法，实现了游戏推荐系统。 协作过滤方法是基于收集和分析有关用户的行为，活动或偏好的大量信息，并基于与其他用户的相似性来预测用户的喜好。 1.2架构 整个项目分为三个阶段： 通过Web爬网程序收集数据 Spark上的游戏推荐引擎 Web UI实施 该项目的体系结构如下所示：

Java 针对 Steam API 接口的开发，欢迎拿去学习，主要针对Steam社区、steamid操作等……

Steam++ 用于Github OneDrive Steam等程序的加速访问

steamlink-android.apk steamlink-android最新版

FMETP Steam v2配置好的可以运行的Node配置文件 其中有3000端口和3001端口

注：电脑第一次使用本工具的离线模式会先自动登录在线模式并自动进入离线。