实用标准文案 课题 第一课 从 Hello Kitty 开始 课时 1 教 学 通过参考程序设计的经典案例 Hello Word 并根据 AppInventor 的自身特性融入趣味性 内容 设计一个 Hello Kitty 的应用 (App) 通过该案例的设计开发了解 App 程序设计开发的 分析 一般步骤初步熟悉 App Inventor2 开发环境的功能与界面 1.通过任务的实施掌握 AI2
2022-12-12 23:07:17 520KB 文档 互联网 资源
软件压力测试报告.doc
2022-12-12 18:02:09 380KB 互联网
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(完整word版)编译原理算符优先分析C++源代码.doc
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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
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基于hadoop-yarn的在线离线混部资源管理系统项目源码.zip基于Hadoop-yarn的在离线混部资源管理系统提供对在线任务和离线任务在同一个集群下的混合调度。云计算是互联网时代信息基础设施的重要形态和信息技术发展的重要模式。随着云计算数据中心承载业务种类越来越丰富,从结构上,现有调度框架往往采 用两层调度机制,资源管理层侧重管理资源使用信息,并在数据中心资源池层面分配资源;不同任务负载拥有独立的任务调度器,造成了一定的资源浪费。为了 更有效的利用数据中心资源,资源调度正呈现多粒度,多负载混合调度的特征。如Mesos,Yarn 等,通过不同粒度及负载的混合调度,实现资源的有效利用。 该项目就是在上述背景下进行研发,主要面向大规模数据中心,通过统一的资源管理和调度实现对在线离线任务的混合调度。基于hadoop-yarn的在线离线混部资源管理系统项目源码.zip基于hadoop-yarn的在线离线混部资源管理系统项目源码.zip基于hadoop-yarn的在线离线混部资源管理系统项目源码.zip基于hadoop-yarn的在线离线混部资源管理系统项目源码
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Spark大型项目实战—基于spark电商用户可视化行为分析大数据平台开发实战.zip该平台以 Spark 框架为核心, 对电商网站的日志进行离线和实时分析。 该大数据分析平台对电商网站的各种用户行为( 访问行为、购物行为、广告点击行为等)进行分析,根据平台统计出来的数据, 辅助公司中的 PM(产品经理)、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况, 并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。 本项目使用了 Spark 技术生态栈中最常用的三个技术框架, Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming, 进行离线计算和实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问 session 分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告流量实时统计 4 个业务模块。通过合理的将实际业务模块进行技术整合与改造, 该项目几乎完全涵盖了 Spark Core、Spark SQL 和 Spark Streaming 这三个技术框架中大部分的功能点、知识点,学员对于 Spark 技术框