本项目是一个电影推荐系统的项目，使用两种方式来实现： 基于CNN的推荐。 基于矩阵分解的协同过滤的推荐。代码相对于慕课网的代码有一些更新，大家以这里的代码为准。

东德 Donde（ donde在西班牙语中的意思是where ）是一个简单的应用程序，用于定义地图中的点并使用类别对其进行过滤。 该项目旨在灵活并与其他应用程序集成。 用例 假设您需要创建一个网站来展示一些需要志愿者并可以接受捐赠的地方。 在这种情况下，志愿者和捐赠是可用的类别。 每个类别都有不同的项目（志愿者：医生、程序员、教师）、（捐赠：书籍、食物、衣服等）。 数据将从另一个应用程序或直接从一些 json 文件中使用，并自动显示地图和可用类别术语列表。 当用户单击某个类别时，使用该术语分类的地点将显示在地图中。 例子 你可以在这里看到一个例子： : 这个例子的源代码可以在 执照

matlab的slam代码箱形粒子过滤器 盒状粒子过滤项目的 Matlab 代码。 间隔类和模拟应用程序的实现。 目录 BPF_ND： 2D 盒状粒子过滤器实现。 BPF.m ：N 维箱形粒子滤波器模拟。 measureUpdate_ND.m ：N 维盒粒子滤波的测量更新。 stateUpdate.m ：N 维框粒子过滤的状态更新。 initBoxesArray.m ：初始化 Box 元胞数组。 由 stateUpdate 函数用于执行重采样。 findIndexes.m ：查找框数组中的哪些框与给定的输入框相交。 BPF2D： 2D 盒状粒子过滤器实现。 BPF2D.m ：2D 盒状粒子过滤器模拟。 measureUpdate.m : 2D 盒粒子过滤的测量更新。 stateUpdate.m ：2D 盒粒子过滤的状态更新。 initBoxesArray.m ：初始化 Box 元胞数组。 由 stateUpdate 函数用于执行重采样。 findIndexes.m ：查找框数组中的哪些框与给定的输入框相交。 观察：BPF2D 函数执行完整的模拟。 如果每次迭代后必须做其他事情，则必须手

过滤器在Java Web开发中的应用研究.pdf

短信过滤器 安卓手机短信过滤项目： : test-project： :

这是计算机网络中，利用winpcap来监听ftp用户名和密码，对于学生学网络底层的帧格式是很有帮助的

matlab飞行模拟代码ADSb 数据解析器 ADS-B 数据解析器基于 LL Schmidt 和 C. Bloemer-Zurborg 在不伦瑞克工业大学飞行指导研究所进行的工作。 它可用于过滤和预处理 ADS-B 数据，特别适用于格式state_vectors_data4 of 的历史交通数据。 注意事项： 当输入整个可用的原始轨迹时，数据解析器可以做到最好。 即使只有部分轨迹是感兴趣的。 需要对返回的解析轨迹进行插值，以在任何时间戳重新获得飞机状态（参见冗余过滤）。 快速入门指南 下载（并解压缩 - 如果已压缩）此存储库。 启动 MATLAB 并导航到下载的存储库文件夹中的目录“./MatlabInterface” 此步骤是可选的（需要完整性指标）：下载、重新编译和设置机场数据库 一世。 从这里下载机场数据库：并将文件保存到下载的存储库文件夹中的“./MatblabInterface/airports.csv” ii. 在 MATLAB 中使用以下命令重新编译机场数据库： javaADSbParserRecompileAirportDatabase("./airports.csv

本文使用Python实现简单的推荐系统，实践了基于用户的推荐系统，代码使用sklearn工具包实现。

我们将在MovieLens(http://movielens.org)数据集上进行实验，在实验中，我们主要利用到的数据集中的两个文件u.data和u.item，其中u.item中记录的是电影的相关信息，u.data中主要是用户对电影的评分信息，评分的范围是1-5，文件的每一列分别表示用户ID，电影ID，评分，时间戳。

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