IT_销售带推荐系统 Python-Django网络应用程序，根据客户以前在公司购买的产品为客户推荐产品，推荐系统为Apriori算法。

【精品】『推荐』德国《数字议程》解读.pdf

大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行展示界面大数据课程作业视频推荐算法及其展示源码。导入大数据展示代码可运行

推荐，资源包含数据资产体系、数据资产评估指引、数据资产实施路径、数据资产模版等，供18份。

网络工程专业应届毕业生推荐信.pdf

2022数据科学峰会资料合集（38份）.zip

【推荐】华为数据治理资料合集（共24分）.zip

图书管理系统 添加读者与书籍信息 删除读者与书籍信息 记录借书人和还书人的相关信息

映射还原 好友推荐 描述 社交网站的一项常见功能是推荐人脉。 例如来自 Linkedin 的“你可能认识的人”。 基本思想是，如果A和B彼此不认识，但他们有共同的朋友，那么系统会将B推荐给A，反之亦然。 假设朋友是双向的。 如果 A 是 B 的朋友，那么 B 是 A 的朋友。在本实验中，我们将实现一个 MapReduce Java 程序来查找每对用户的共同朋友。 比如我们这里有五个用户：A、B、C、D、E。他们的好友列表存储为Person:[好友列表]，像这样 A: BCDB: ACDEC: ABDED: ABCEE: BCD 所有用户对是 AB、AC、AD、AE、BC、BD、BE、CD、CE、DE。 AB 的共同朋友是 C 和 D。AC 的共同朋友是 B 和 D。实现这一点的方法不止一种。 一种方法解释如下。 输入的每一行都是映射器的一个参数。 例如，输入的第一行是“A：BCD”。

【博主推荐】html好看的个人主页(附源码) > 附带四种风格个人主页 > 背景个人主页：带有背景图片的个人主页，可以配置不同的背景色，让个人主页更加主题； > 简洁个人主页：风格简洁，但不是色彩，极简风； > 卡片个人主页：以卡片形式展现个人主页内容，有层次感，且有空间感； > 星空个人主页：遥望星空的动态效果，配个主页内容，无限好看； 下载后直接使用，改成自己的文字就行。 效果图和代码讲解： https://blog.csdn.net/weixin_43151418/article/details/125121535