项目名称 电影推荐系统——烂豆瓣 项目目标 打开电影网站，脑袋就开始发大，动作片，爱情片，科幻片，中国的，欧美的，日韩的，到底哪一部最合自己的口味？茫茫影海，想要找到自己的“真爱”，谈何容易？我们知道你们找得辛苦，所以我们为你量身推荐电影！ 项目任务 任务 具体任务 负责人 工作量 数据集 负责完成收集电影、用户以及评分数据集，并对数据进行清洗，建立新的数据结构。建立并维护系统数据库。 推荐引擎 负责完成推荐系统，包括基于用户历史数据的离线推荐系统以及收集用户实时行为数据，进行精准的实时推荐。 API服务 负责完成基于烂豆瓣各产品，面向开发者的开放接口（API）服务。在这里，开发者可以接入烂豆瓣电影推荐的优质内容，以及基于各种兴趣的用户关系。 web应用 负责完成一个电影推荐web应用，利用开发接口API以及酷炫的web前端页面，实现用户与推荐系统的完美交互。 数据集 本系统所需要的电影数

电影 我的《高性能单页 Web 应用程序》一书的源代码， 。 源代码包含 4 个 Web 项目。 前 3 章与本书的第 2、3 和 5 章相关。 这些章节涉及响应式网页设计技术。 源代码的最大部分是实际演示应用程序的代码， 。 这是一个示例单页应用程序，使用了我自 2010 年以来学习和创建的库和原则。我的库包括： DeepTissue - ToolbarJS - SPAJS - DollarBill - SPAHelper - Backpack - JavaScript 模块参考 - PanoramaJS - 这本书包含 20 章，估计有 395 页。 各章如下： 什么是现代 Web 应用程序？ 创建现代 Web 应用程序布局 制作电影海报的网格和列表 添加触摸 负责任的内容设计 组织应用程序资源 创建一个自实例化、可扩展的 JavaScript 模块 G

MoviesWeb_plus 此项目需要 电脑上 安装有 node+MongoDB数据库。 app.js启动node服务器。 该项目是MoviesWeb的升级版，在原有的基础上，进行了优化了项目目录 和代码。 1.加了用户的登录注册 2.以及管理员的权限管理。 3.实现了用户的修改和删除。 4.密码实现了 MD5加盐（加密） 5.用户登录会话 ，做了持久化处理。 6.增加某个电影的访客量。 7。增加了首页 ，电影的增加效果，以及美化 电影首页--localhost:3000/index 电影详情页--localhost:3000/detail 电影后台列表页--localhost:3000/film/list 电影后台录入页--localhost:3000/film/admin 用户 登录--localhost:3000/user/signin 用户 注册--localhost:3000/

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TMDb_Movies 提示：GitHub直接打开ipynb文件容易出错，请通过这个地址浏览： Hi! 这是我的第一个数据分析项目，展示了问题分解、数据清洗、数据分析与可视化的过程，最后给出了一个简单的预测模型。我从中学到了很多，在此分享出来，请多多指教！ 数据来源是Kaggle提供的Internet Movie Database（TMDb）数据集，包括了近五千部电影的信息。数据原地址：

学习参考使用！

python使用requests模块请求网址，使用lxml模块中etree抓取数据，并使用time模块延时 爬取的页面为： 运行结果如下图所示： python代码如下： 在这里插入代码片 # _*_ coding:utf _*_ # 邮箱：3195841740@qq.com # 人员：21292 # 日期：2020/3/8 11:05 # 工具：PyCharm import requests from lxml import etree import re import time headers = { 'Cookie': 'll="118375"; bid=LweMDRu6xy0; __

Accio代码教程：AngularJS＃ 更新时间：7-2-15 本教程系列将展示如何使用AngularJS的基础知识。 您将学习如何制作一个简单的网页和一个简单的Web应用程序。 什么是AngularJS AngularJS是JavaScript中的开源框架。 它是由Google创建和维护的，它可以替代其他JavaScript框架，从而简化单页应用程序。 它是一个MVC（模型-视图-控制器）框架，因此建议（但并非必须）对MVC进行简要了解才能使用本教程。 课程影片 筛选和排序 编译第1部分 编译第2部分 遮挡 Config，NgView和NgRoute 路线参数 定制供应商 注入器和调用 NgAnnotate和缩小 NgDocs 启动单页网站 设置Gulp 单页AngularJS导航 制作主页 将内容添加到主页 制作奇迹阶段子菜单 按日期解析即将上映的电影

电影应用 使用MERN堆栈的简单应用程序 入门 先决条件 该项目要求您已经安装了和 正在安装 服务器 cd server/ yarn install 客户 cd client/ yarn install 运行项目 服务器 cd server/ yarn start 客户 cd client/ yarn start 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息，请参阅文件。

本次测试基于MovieLens数据集实现的基于物品的协同过滤，目前只是在小样本上实现，主要问题是计算太耗内存，后期代码继续优化与完善。 数据集说明：movies.dat中数据是用户对电影的评分。数据格式：UserID::MovieID::Rating::Timestamp。 代码 import pandas as pd import numpy as np import math import os import time import datetime os.chdir(r'f:\zxx\pthon_work\CF') def loadData(): #读入movies.dat, r