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。

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股市探索数据分析笔记本 使用库Numpy，Matplotlib和Pandas进行股票市场数据集探索性数据分析的Jupyter Notebook。 数据集具有以下功能： serial_number：每个变量的唯一标识符 time_stamp：捕获数据的日期 open_value：指定日期的期初值 maximum_value：在特定日期达到的索引的最高值 minimum_value：特定日期的索引的最低值 resolve_value：结算当天的值 volume_sell：卖出指数的数量

【插件简介】 阅读模式加网页剪藏，一个插件包含多个丰富功能，未登录状态点击插件即可立即开启阅读模式，类似于手机上的阅读模式，将整个页面转换成更适合阅读的文本模式，去除多余的元素或广告，沉浸式阅读体验。在注册登录后，可开启剪藏功能，可以选择整个页面关键内容缩放剪藏、页面内链接剪藏、或是图片、截图剪藏，在以后需要的时候回看剪藏的内容，简单且更高效的网上冲浪。 【插件网站】 https://zoho.com/notebook 【插件更新】 2021-02-04 15:19:27 【插件版本】 2.0.2 【插件标签】 热门 工具 办公效率 Chrome插件 【插件安装教程】 请下载文件后先解压，然后进入页面： chrome://extensions/ 将文件拖拽到该页面，完成安装。 具体步骤: https://t.csdnimg.cn/NxMv 【热门插件】 ·CSDN 浏览器助手： https://plugin.csdn.net/

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英语版本，没有译本，好不容易花钱从国外网站搞到的资料，值得收藏 1903年至1914年 ，拉马努金在笔记本上记录了他的许多数学发现，但没有提供证明。 虽然他的许多研究成果已经在文献中发表，但更多的还没有。 拉马努金于1920年去世近十年后，G 沃森和威尔逊开始编辑这些笔记本，但从未完成任务。 1957年，孟买塔塔基础研究所出版了未经编辑的影印版。 本压缩包包含了四卷致力于编辑拉马努詹的笔记 。 第一部分出版于1985年，在第二本笔记本中包含了第一章到第九章的描述，以及对拉马努詹季度报告的描述。 如果一个结果是已知的，我们在文献中提供可以找到证据的参考文献; 如果一个结果是未知的，我们就试图去证明它。 除了拉马努金的意图不明确的少数情况外，我们在这六章中已经能够确定每一个结果。 结果不仅令人着迷，而且在大多数情况下，Ramanujan的方法仍然是一个谜。

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