web-dist-pro 传统模式开发的web站点，进行整站所有文件压缩及混淆处理，高级版 很多公司开发的项目或非web前端工程师开发的一些web前端页面或系统都不是基于NodeJS或当前流行的前端技术栈来开发的，对于这部分人群来说压缩混淆整个web站点还是有点难度。 我们开发了一个基于gulp的直接简单易用的整站压缩混淆工具，会保持原项目的所有目录结构，递归进行对所有文件的压缩和混淆处理，使用步骤如下： 使用 首次使用输入命令：npm install 或 cnpm install 安装依赖包 将需要压缩的站点放在src目录下，执行npm run build 命令后，结果站点会生成在dist目录下。 将dist目录拷贝至http服务容器中进行发布访问即可。 提示 gulp4 对node版本有要求，可以百度查询学习下。 如果中间有报错，按提示修改相关文件内容，直至无错误提示 部分如c

UNIX环境高级编程高清版

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为了对用户的项目进行推荐以进行历史用户评级，正在使用几种智能系统。 最常见的方法是推荐系统。 发挥主要作用的主要领域是社交网络，数字营销，在线购物和电子商务。 推荐系统由几种建议技术组成。 在这里，我们使用了众所周知的协作过滤（CF）方法。 存在两种类型的问题，协作过滤主要解决这些问题。 它们是完全冷启动（CCS）问题和不完全冷启动（ICS）问题。 作者提出了三种新颖的方法，例如协同过滤，人工神经网络以及最后的支持向量机来解决CCS和ICS问题。 基于特定的深度神经网络SADE，我们可以删除产品的特征。 通过使用顺序激活的用户和产品特性，我们可以适应最新技术CF模型，时间SVD ++的冷启动产品额定值。 拟议的系统由Netflix评级数据集组成，该数据集用于执行基线技术来对冷启动项目进行评级预测。 在ICS项上比较了两种推荐技术的计算结果，证明了该方法的适应性。 由于冷启动转移到非冷启动状态，因此所提出的方法能够转移产品。 这里采用人工神经网络（ANN）提取项目内容特征。 用户偏好之一（例如时间动态）用于将满足的特征获取到预测中以克服这些问题。 对于分类过程，与早期方法相比，我们使用了

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之前QQ群里面有人问的，这种方式非常容易处理代码，并且每个窗口互不冲突