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计算机毕业设计Hadoop+Spark电影推荐系统 电影用户画像系统 电影大数据 电影可视化 电影爬虫 电影数据分析 电影大屏echarts 大数据毕设 大数据毕业设计

本章详细介绍了本系统的需求分析。本系统旨在实现一个用户不仅能方便地查看电影信息，而且能获取自己感兴趣的推荐电影的系统。本系统的功能应当是较为完善的，推荐结果应当较为精准化，推荐效率应当高效，并且面对不断增长的电影数据和用户数据应当有着良好拓展性。此外，本系统应当以web页面为最终呈现方式，以便于用户在PC端或移动端等设备上随时访问本系统。 2022年12月增加Spark大屏统计驾驶舱、Web后台管

人工智能 2025年05月09日 200 点赞 0 评论 7495 浏览

如何检验自己的学习成果，让知识真正变成自己的呢？

怎样检验学习成果，让知识真正变成自己的呢？ 这我觉得是大多数的学习者困惑的问题，同时也是大多数学习者想解决的问题。以前，我们在学校的时候，很少有这个困惑，因为每学期会有有各种测试、考试，在一定时间断内就可以检验自己学没学会，会就是会，不会就是不会。回到我们平日所学，并不完全在于知识记没记住，而在于这个知识是不是有用，是否嵌入到真实的生活中，那如何才能把所学知识变成自己生活里能用的东西

人工智能 2025年06月15日 193 点赞 0 评论 7510 浏览

多元函数-行列式，高阶导数，积分的微分法

image.png 行列式是关于方阵的函数，方阵可以对应于算子，所以，行列式就是关于算子的函数。行列式为零代表算子不可逆，奇异，退化。 9.33 首先是定义，这个定义是逆序数，或者说是序列的奇偶性。如果要完全理解这个概念，就需要引入置换群的概念，，其中包括奇置换群和偶置换群，相关的内容还是比较多的。 image.png 行列式的定义，非常抽象。

人工智能 2025年06月15日 83 点赞 0 评论 7530 浏览

Java并发编程——CompletableFuture源码解析

前言 JDK8 为我们带来了 CompletableFuture 这个有意思的新类，它提供比 Future 更灵活更强大的回调功能，借助 CompletableFuture 我们可以更方便的编排异步任务。 由于 CompletableFuture 默认的线程池是 ForkJoinPool，在讲 CompletableFuture 之前觉得有必要先简单介绍一下 ForkJoinPool。 一、For

人工智能 2025年05月01日 144 点赞 0 评论 7557 浏览

R语言编程-Tidyverse 书籍 - 数据清洗

1 描述统计 不同概率分布就是不同随机现象规律性的数学描述。 统计学最常用的四大概率分布：正太分布，t分布， 卡方分布，F分布。 数据分布形状的统计量： 偏度（skewness, 是否对称）， 峰度（Kurtosis,以标准正太分布为基准） 多个统计参数分析- rstatix::get_summary_stats(), dlookr::desicribe() 列联表- janitor包提供的ta

人工智能 2025年04月18日 37 点赞 0 评论 7614 浏览

WPS Office AI智能化办公：技巧、案例与实战全攻略

前言在数字化与智能化飞速发展的今天，办公软件早已不再是简单的文档处理工具，而是融合AI技术的高效生产力平台。WPS Office作为国内领先的办公软件，凭借其强大的AI功能，正在重新定义现代办公方式——从繁琐的手动操作转向智能化的自动处理，从单一的工具应用升级为全方位的效率解决方案。无论是职场新人还是资深人士，掌

人工智能 2025年04月24日 70 点赞 0 评论 7676 浏览

“PatMax RedLineTM图案”工具

机器视觉原理与案例详解 工控帮教研组编著 电子工业出版社 2020.7 ISBN 978-7-121-39084-5 一、“PatMax RedLineTM图案”工具 “PatMax RedLineTM图案”工具的应用步骤如下： 1、在“位置工具”下选择“PatMax RedLineTM图案”工具 ，如图10-4所示。 图10-4 2、从“模型”下拉列表中选择 选择模型区域类型（

人工智能 2025年05月31日 162 点赞 0 评论 7760 浏览

将所有员工的名字映射成一个新的流对象

import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; public class MapDemo { public static void main(String[] args) { List<Employee> list = Employee.getEmpLi

人工智能 2025年04月21日 45 点赞 0 评论 7821 浏览

跟着NatureMetabolism学作图：R语言ggplot2转录组差异表达火山图

论文 Independent phenotypic plasticity axes define distinct obesity sub-types #Sec15 s42255-022-00629-2.pdf 论文中没有公开代码，但是所有作图数据都公开了，我们可以试着用论文中提供的数据模仿论文

人工智能 2025年05月20日 178 点赞 0 评论 7863 浏览

心理学研究方法（20）

中原焦点团队坚持分享第1082天（20230121） 判别函数分析是根据各种预测变量的情况来预测它们的组合效应需要解决三方面问题：决定两组以上分数差异的统计显著性；对变量进行一定组合，使组间判别最大；决定各组成员的特征。 主成分分析主要应用于没有规定自变量和因变量的多变量问题，对整个相关矩阵进行分析，从而发现变量中的子集。 因素分析又分成探索型和验证型。探索型因素分析旨在通过变量组合而总结数据，为

人工智能 2025年04月23日 83 点赞 0 评论 7914 浏览