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引述:IoC(控制反转:Inverse of Control)是Spring容器的内核,AOP.声明式事务等功能在此基础上开花结果.但是IoC这个重要的概念却比较晦涩隐讳,不容易让人望文生义,这不能不说是一大遗憾.不过IoC确实包括很多内涵,它涉及代码解耦.设计模式.代码优化等问题的考量,我们打算通过一个小例子来说明这个概念. 通过实例理解IoC的概念 贺岁大片在中国已经形成了一个传统,每到年底总有多部贺岁大片纷至沓来让人应接不暇.在所有贺岁大片中,张之亮的<墨攻>算是比较出彩的一部.该片讲述

前言 由于之后要做一个实验,需要用到大量豆瓣用户的电影数据,因此想到了从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户. 链接分析 这是看过"模仿游戏"的豆瓣成员的网页链接:http://movie.douban.com/subject/10463953/collections. 一页上显示了20名看过这部电影的豆瓣用户.当点击下一页时,当前连接变为:http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?st

她刚刚进公司的时候,公司组织去打球,我叫她一起去她也去了,我和她聊了很多,聊得很自然,很开心,如我是哪个学习毕业的 我出来工作多久了等,她也聊了 她自己好多,她现在在读大学,只有周日上一天课那种. 我说你明天要去上课吗,她说明天搬家.后来打球回来了,我在qq上说,我帮你搬家,她没有回. 第二天晚上我又和她聊天了,我说都是同事帮忙搬家时正常的,她说不好意思让我帮忙,她说她知道我的好意,谢谢我 . 过了几天我看见的qq签名 说想去看电影.回来我就和她聊,你喜欢看什么电影,你和谁去看电影啊,能和我一起

2892: I--免费看电影 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 30  解决: 12 题目描述 万象城星美影院开业1周年了,要举行为期一天的大酬宾,ACM队员准备去看电影.已知电影院的播放电影的各个时间阶段.要求ACM队员如何安排自己的时间,使得看的电影场次最多. 输入 测试数据第一行为n(n>=0),表示电影的场次:接着是n行,每行有两个整数,表示每场电影开始时间与结束时间. 输出 输出ACM队员最多能看的电影场次. 样例输入 11 11 14 13 15 12 14

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本文的完整源码在git位置:https://github.com/OceanBBBBbb/douban-ml 爬取豆瓣影评 爬豆瓣的影评比较简单,豆瓣没有做限制,甚至你都不用登陆就可以看全部,我这里用的bs4和urllib获取的页面信息: # 获取页面 def get_html(url): head = {} head[ 'User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, lik

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yarn模式分为两种模式: 一.Yarn-cluster模式 1.通过spark-submit提交spark jar包(Application),与RM进行通信请求启动AM 2.RM接收到请求之后,会在一个相对空闲的nodemanager中分配Container,然后再此Container中启动AM 3.AM启动之后,会向RM进行通信,请求资源用于启动nodemagaer(相当于Worker)节点中的Executor 4.RM分配一批Container容器到NM中,用于启动Executor 5.

一个恐怖题材的电影,欧美的恐怖电影给我的感觉是一点也不恐怖,只是血腥,非常血腥,看这部电影的时候我还在吃中午饭........ 开头没看懂,应该都是女主的幻觉吧,女主本来是一个年近六十多岁的老太太,然而不甘衰老的她去参加了一个基因公司的实验----返老还童,(电影是插叙或者是倒叙的,这些都是在最后知道的),然而实验失败了(不是彻底失败,女主变成了小年轻),随之而来的实验失败的后果,女主的记忆力衰退,只能记住一周的事情,但更可怕的是女主的皮肤开始变干然后衰老,非常快的衰老,女主由于失去了记忆,她去

本文测试的Spark版本是1.3.1 本文将在Spark集群上搭建一个简单的小型的电影推荐系统,以为之后的完整项目做铺垫和知识积累 整个系统的工作流程描述如下: 1.某电影网站拥有可观的电影资源和用户数,通过各个用户对各个电影的评分,汇总得到了海量的用户-电影-评分数据 2.我在一个电影网站上看了几部电影,并都为其做了评分操作(0-5分) 3.该电影网站的推荐系统根据我对那几部电影的评分,要预测出在该网站的电影资源库中,有哪些电影是适合我的,并推荐给我看 4.根据我的观影习惯和用户的一个个人信息

前面几天介绍的都是博客园的内容,今天我们切换一下,了解一下大家都感兴趣的信息,比如最近有啥电影是万众期待的? 猫眼电影是了解这些信息的好地方,在猫眼电影中有5个榜单,其中最受期待榜就是我们今天要爬取的对象.这个榜单的数据来源于猫眼电影库,按照之前30天的想看总数量从高到低排列,取前50名. 我们先看一下这个表单中包含什么内容: [插入图片,6猫眼榜单示例] 具体的信息有"排名,电影海报,电影名称,主演,上映时间"以及想看人数,今天我们主要关注前面5个信息的收集. 之前我们用正则表达式,

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