简单的歌曲建议系统 在我们的示例中使用的“百万首歌曲”数据集,其中使用“百万首歌曲”数据集创建了简单的歌曲推荐系统; 来自各种网站的歌曲的混合,用户在听完歌曲后给出的乐谱,包含数据集和数据集。 例如其内容: 合并两个数据集 在我们合并的数据集的内容中打印数据(行)和属性(列)的数量 显示数据集的内容 分离数据集作为训练和测试数据 创建不基于定制的基于受欢迎度的推荐类的示例 尝试使用基于相似度的建议类别示例来预测用户喜欢的歌曲列表 通过歌曲标题建议类似歌曲的示例 根据用户输入的歌曲给出建议的部分 资源利用 该示例的屏幕截图: 数据集内容中的数据(行)和属性(列)数: 数据集包含: 基于受欢迎程度的建议,无需定制: 基于相似度的建议: 根据歌曲名称建议相似的歌曲: 根据用户输入的歌曲的建议:
2024-03-25 09:51:11 139KB Python
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2024-03-25 09:46:17 3KB python 爬虫
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Python电影推荐系统+爬虫+可视化(协同过滤推荐算法)(包含项目源码+数据库文件+文档)计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据,可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库,可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板
2024-03-24 16:11:40 57.66MB 毕业设计 python 电影推荐系统 推荐系统
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本资源是基于 UDP 协议与 OpenCV 库实现网络视频传输的实现代码,使用 Python 语言实现,分为服务器端和客户端两个文件,启动前需要修改 host IP 地址为实际的 IP 地址,同时需注意先运行服务器端代码,再运行客户端代码。想停止视频传输时,需在客户端按 ESC 键退出。
2024-03-23 21:48:14 2KB opencv 网络协议 Python 视频处理
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简明Python教程,A Byte of Python中文版
2024-03-23 17:57:41 785KB python
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爬虫(Web Crawler)是一种自动化程序,用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储,以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤: URL收集: 爬虫从一个或多个初始URL开始,递归或迭代地发现新的URL,构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页: 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求,获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现,如Python中的Requests库。 解析内容: 爬虫对获取的HTML进行解析,提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据,如文本、图片、链接等。 数据存储: 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中,以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则: 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制,爬虫需要遵守网站的robots.txt协议,限制访问频率和深度,并模拟人类访问行为,如设置User-Agent。 反爬虫应对: 由于爬虫的存在,一些网站采取了反爬虫措施,如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用,包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而,使用爬虫需要遵守法律和伦理规范,尊重网站的使用政策,并确保对被访问网站的服务器负责。
2024-03-23 16:19:45 118KB python 爬虫 数据收集
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由于最近学习tensorflow的需要,tensorflow是在Linux环境下,使用的是Python。为了方便程序的调试,尝试在Windows下的Pycharm远程连接到虚拟机中Centos下的Python环境。(这里我采用的是ssh的远程连接) 1、准备工作: 固定centos的IP,这里我的固定IP为 192.168.254.128 。 centos中安装ssh。(这里我采用的是ssh的远程连接) centos中Python环境已安装。 2、打开Pycharm,File—>Settings—>Project—>Project Interpreter 选择Add Remote,如下图
2024-03-23 15:27:28 322KB ar arm
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数据集包含了从-20dB 到+18dB 总共 20 个信噪比(步长为 2)下的 11 种调制信号, 包括 AM-DSB、 AM-SSB 和 WBFM 三种模拟调制信号,以及 BPSK、 QPSK、 8PSK、 CPFSK、 GFSK、 PAM4、 QAM16 和 QAM64 八种数字调制信号。其中信号的中心频率为 200KHz,采样频率为 1Msamp/s,且每个信噪比下每种调制信号包含 1000 个信号。其中每个信号包含 IQ 两路数据,且每一路数据都包含有 128 个采样点。
2024-03-22 20:17:37 259.37MB python
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主要介绍了python基于WordCloud制作词云图,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2024-03-22 14:07:24 94KB python wordcloud
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本代码对应着我发布的文章。 代码语言:python 开发环境:pycharm 实验数据:船舶AIS数据
2024-03-22 12:59:59 2.97MB python
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