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DSCI 553：数据挖掘的基础和应用 作业概述 这项任务的目的是使您熟悉A-Prior，MinHash，本地敏感哈希（LSH）和不同类型的推荐系统。 数据 数据集主页： : 您可以使用小型数据集进行开发。 包括数据集的副本，以及拆分的训练和测试数据。 任务任务1：查找有趣的关联规则 用户对电影的评分存储在rating.csv中。 回顾基于市场的模型。 用户给予5.0评级的电影集可以视为购物篮。 任务：在这些购物篮中找到关联规则{1，2，⋯，}→，使得interest≥和support≥S .并且是movieId 。 笔记： 在此任务中仅考虑5.0评级。 您应该使用像A-Prior方法这样的高效算法。 尽管兴趣可能是正面的或负面的，但这里只考虑正面的兴趣 为了简化计算，将支持阈值应用于。 在教科书中，仅支持该支持。 j必须是单个元素。 等级： 总共20分 这是确定性

海报按以下约定整齐地命名-IMDB得分_ IMDB ID。您可创建数据集以执行图像回归任务。 Movie Posters_datasets.txt Movie Posters_datasets.zip

积分管理系统java源码 一、项目体系结构设计 1. 系统架构 业务数据库：采用MongoDB作为数据库 离线推荐部分 离线统计部分：采用 Spark Core + Spark SQL 实现对数据的统计处理 离线统计部分：采用 Spark Core + Spark MLlib 利用 ALS算法实现电影推荐 2. 项目数据流程 1. 系统初始化部分 通过 Spark SQL 将系统初始化数据加载到 MongoDB 中。 2. 离线推荐部分 离线统计：从MongoDB 中加载数据，将电影平均评分统计、电影评分个数统计、最近电影评分个数统计三个统计算法进行运行实现，并将计算结果回写到 MongoDB 中； 离线推荐：从MongoDB 中加载数据，通过 ALS 算法分别将【用 户推荐结果矩阵】、【影片相似度矩阵】回写到MongoDB 中； 3. 数据模型 Movie：电影数据表 Rating：用户评分表 User：用户表 二、基本环境搭建 项目主体用 Scala 编写，采用 IDEA 2020.1 作为开发环境进行项目编写，采用 maven 作为项目构建和管理工具。 1. 新建项目结构 新建普

AVPro Movie Capture - Ultra Edition 5.0.5 Unity跨平台录制插件

Unity录屏插件AVPro Movie Capture是一款强大的工具，专为Unity开发者设计，用于在游戏中实现高质量的屏幕录制功能。版本4.6.3提供了稳定性和性能的优化，使得开发者能够更流畅地集成到自己的项目中，将游戏窗口无损地转换为视频格式。 该插件的核心特性包括： 1. **多平台支持**：AVPro Movie Capture兼容多个平台，包括Windows、Mac、Linux、Android以及iOS等，允许开发者在不同平台上进行游戏录制。 2. **实时编码**：插件支持多种编码格式，如H.264、VP9和WebM，能够进行实时视频编码，确保录制过程中的高效和低延迟。 3. **高分辨率录制**：支持4K及更高分辨率的视频录制，满足高清视频制作的需求，同时还能处理不同的帧率，如60fps或更高的帧率。 4. **自定义输出设置**：用户可以根据需要调整输出视频的比特率、分辨率、编码质量等参数，以平衡视频质量与文件大小。 5. **音视频同步**：确保在录制过程中音频和视频保持精确同步，提供无缝的观看体验。 6. **预览功能**：在录制过程中，开发者可以实时预览录制效果，便于调整设置和检查录制质量。 7. **集成简单**：AVPro Movie Capture提供了直观的API，开发者可以通过简单的代码集成到Unity项目中，无需复杂的配置。 8. **批量处理**：插件支持连续录制，可以设置自动录制多个片段，方便后期编辑和处理。 9. **资源管理**：录制的视频可以直接保存在Unity的资源系统中，便于游戏内的回放或者作为教学内容。 10. **错误处理和调试**：提供详尽的错误报告和日志，有助于开发者快速定位并解决可能出现的问题。 在使用4.6.3版本时，需要注意的是，确保你的Unity编辑器版本与插件兼容，因为不同的Unity版本可能会有API的变化。通过导入压缩包中的`AVPro Movie Capture 4.6.3.unitypackage`文件，可以将插件添加到你的Unity项目中。导入后，按照文档说明或示例脚本进行配置和使用。 总结来说，Unity录屏插件AVPro Movie Capture 4.6.3是一个强大且灵活的解决方案，适用于需要在Unity游戏中进行高质量屏幕录制的开发者。其丰富的功能和良好的跨平台支持使其成为专业游戏开发和教育内容制作的理想选择。

AVPro Movie Capture - Ultra Edition 5.0.4

android8~9,具体看工程内部的插件文档

电影推荐系统 推荐系统是机器学习技术在企业中最成功和最广泛的应用之一。 您可以在零售，视频点播或音乐流中找到大型推荐系统。 实施和评估算法 基于内容的过滤 协同过滤 基于内存的协同过滤 用户项目过滤 逐项过滤 基于模型的协同过滤 单值分解（SVD） SVD ++ 混合模型 基于内容+ SVD 项目中包含的文件 movie_recommendation_system.ipynb：python笔记本代码文件 movie_recommendation_system.html：python笔记本的html版本 films.csv：MovieLens数据集中的电影数据 rating.csv：用户对MovieLens数据集中的电影给予的评分

Windows7没有Windows XP里的制作影片的Movie Maker，直接安装Windows Movie Maker 2.6就可以用了，如同Windows XP里的一样！！！