利用电影观看记录数据,进行电影推荐。搜小说 https://198200.com目录利用电影观看记录数据,进行电影推荐。准备1、任务描述：2、数据下载3、部分数据展示实操1、设置输入输出路径2、配置spark3、读取Rating文件4、读取movie文件5、保存结果6、结果你可能会遇到的问题问题一：结果输出目录已存在问题二：缺少hadoop环境变量准备1、任务描述：在推荐领域有一个著名的开放测试集

今日格言：了解了为什么，问题就解决了一半。Mysql 单表适合的最大数据量是多少？我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量，自然不是说能够存储的最大数据量，如果是说能够存储的最大量，那么，如果你使用自增 ID，最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了，这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的；如果你不使用自增 id，且没有 id 最大值的限制，...

人脸应用在计算机视觉体系中占很大一块，在深度学习火起来之前，基于传统机器学习的人脸应用就已经很成熟了，有很多商用应用场景。本文用一个可以实际运行的Demo来说明人脸应用中常见的技术概念，包含‘人脸检测’、‘人脸对比’、‘人脸表征检测（五官定位）’、‘眨眼检测’、‘活体检测’以及‘疲劳检测’。人脸检测严格来讲，人脸检测只包含对照片中的人脸进行定位，人脸检测只获取照片中人脸的矩形方...

  企业应用需要打印各类单证及报表，为了方便开发此类应用作者在框架内集成了报表引擎，并且实现了基于Canvas的Web在线报表设计及基于PDFJS的报表查看与打印。一、原理浅析米妮中文网 https://m.amini.net报表模型：由Xml描述各类报表元素组成（表格、图形、条码等），通过报表设计器生成；数据源：通过推(Push)或拉(Pull)的方式填充报表所需数据，其中Pul...

通过前面两篇文章，我们已经有了一个“嗷嗷待哺”的K8s集群环境，也对相关的概念与组件有了一个基本了解（前期对概念有个印象即可，因为只有实践了才能对其有深入理解，所谓“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”），本文从实践角度介绍如何结合我们常用的Gitlab与Jenkins，通过K8s来实现项目的自动化部署，示例将包括基于SpringBoot的服务端项目与基于Vue.js的Web项目。本文涉及到的工具与技

前面我们对K8s的基本组件与概念有了个大致的印象，并且基于K8s实现了一个初步的CI/CD流程，但对里面涉及的各个对象（如Namespace, Pod, Deployment, Service, Ingress, PVC等）及各对象的管理可能还缺乏深入的理解与实践，接下来的文章就让我们一起深入K8s的各组件内部来一探究竟吧。下图是基于个人的理解梳理的一个K8s结构图，示例了各个组件（只包含了主要组

通过前面两篇文章，我们已经有了一个“嗷嗷待哺”的K8s集群环境，也对相关的概念与组件有了一个基本了解（前期对概念有个印象即可，因为只有实践了才能对其有深入理解，所谓“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”），本文从实践角度介绍如何结合我们常用的Gitlab与Jenkins，通过K8s来实现项目的自动化部署，示例将包括基于SpringBoot的服务端项目与基于Vue.js的Web项目。本文涉及到的工具与技

一.云 IDE？是新概念吗？老幺小说网 https://m.laoyao.org不不不，早在 2010 年就有成熟的产品了：Cloud9 IDE时至如今，云 IDE 已经相当常见了，比如：Cloud9：亚马逊为其云计算服务提供的 IDEEclipse Che及Eclipse Theia：老牌 IDE 的云化版本Coder：以及前不久开源的code-serverExpo Snack：React Na

最左前缀匹配原则：在MySQL建立联合索引时会遵守最左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配。　　要想理解联合索引的最左匹配原则，先来理解下索引的底层原理。索引的底层是一颗B+树，那么联合索引的底层也就是一颗B+树，只不过联合索引的B+树节点中存储的是键值。由于构建一棵B+树只能根据一个值来确定索引关系，所以数据库依赖联合索引最左的字段来构建。举例：创建一个（a,b）的联

????教程米妮中文网 https://m.amini.net一个易迁移、兼容性高的 Flutter 富文本方案复杂业务如何保证Flutter的高性能高流畅度？????插件flutter_color_modelsA wrapper for the Dart color_models plugin with added support for Flutter's Color cl...