摘要: 大数据催生了互联网,电子商务,也导致了信息过载.信息过载的问题可以由推荐系统来解决.推荐系统可以提供选择新产品(电影,音乐等)的建议.这篇论文介绍了一个音乐推荐系统,它会根据用户的历史行为和口味向用户推荐歌曲.本文介绍一种基于用户和物品的协同过滤技术.首先,建立一个用户-物品相关矩阵来形成用户集群和物品集群.然后,使用这些集群找出和目标用户最相似的用户集群和物品集群.最后,系统会根据最相似的用户和物品集群来推荐音乐.该算法将在基准数据集Last.fm上进行实施.实验结果显示该算法的表现要

之前一段时间读到了这篇博客,其中描述了作者如何用java实现国外著名音乐搜索工具shazam的基本功能.其中所提到的文章又将我引向了关于shazam的一篇论文及另外一篇博客.读完之后发现其中的原理并不十分复杂,但是方法对噪音的健壮性却非常好,出于好奇决定自己用python自己实现了一个简单的音乐搜索工具—— Song Finder, 它的核心功能被封装在SFEngine 中,第三方依赖方面只使用到了 scipy. 工具demo 这个demo在ipython下展示工具的使用,本项目名称为Song

前言 经过2节对MovieLens数据集的学习,想必读者对MovieLens数据集认识的不错了:同时也顺带回顾了些Spark编程技巧,Python数据分析技巧. 本节将是让人兴奋的一节,它将实现一个基于Spark的推荐系统引擎. PS1:关于推荐算法的理论知识,请读者先自行学习,本文仅介绍基于ALS矩阵分解算法的Spark推荐引擎实现. PS2:全文示例将采用Scala语言. 第一步:提取有效特征 1. 首先,启动spark-shell并分配足够内存: 2. 载入用户对影片的评级数据: // 载

给定数据集data,数据集对应的标签label index = [i for i in range(len(data))] random.shuffle(index) data = data[index] label = label[index] (1)首先,获得数据集的所有index,其实就是0,1,2,....,num-1(这里的num是数据集中含有的examples的个数,注意,python的索引是从0开始的,所以,第一个元素索引为0,最后一个元素索引为num-1) [数据集中函数的样本个

听歌识曲,顾名思义,用设备"听"歌曲,然后它要告诉你这是首什么歌.而且十之八九它还得把这首歌给你播放出来.这样的功能在QQ音乐等应用上早就出现了.我们今天来自己动手做一个自己的听歌识曲 我们设计的总体流程图很简单: 录音部分 我们要想"听",就必须先有录音的过程.在我们的实验中,我们的曲库也要用我们的录音代码来进行录音,然后提取特征存进数据库.我们用下面这样的思路来录音 # coding=utf8 import wave import pyaudio class r

效果图: 实现的功能 1.首页 2.底部播放控件 3.播放页面 4.播放列表 5.排行榜 6.音乐搜索 输入搜索关键词,点击放大镜图标 7.侧边栏 目录结构 开发心得与总结 1.轮播图 首先感谢作者ShanaMaid/vue-image-scroll开源的代码,我把代码copy下来自己进行了一点修改(没有手指滑动效果),因为这是移动端,少不了的手指滑动切换,所以添加了vue-touch(偷偷告诉你,vue-touch的next分支还是支持vue2.0的). 地址:https://github.c

http://mp.weixin.qq.com/s/KpXT9X46AMlUVXQvpHuXGQ 效果图: 实现的功能 1.首页 2.底部播放控件 3.播放页面 4.播放列表 5.排行榜 6.音乐搜索 输入搜索关键词,点击放大镜图标 7.侧边栏 目录结构 开发心得与总结 1.轮播图 首先感谢作者ShanaMaid/vue-image-scroll开源的代码,我把代码copy下来自己进行了一点修改(没有手指滑动效果),因为这是移动端,少不了的手指滑动切换,所以添加了vue-touch(偷偷告诉你,

前些日子,和群友交流时提及shp文件创建单一网络数据集的创建问题. 由于项目需求,用shp文件创建网络合适,所以不得不去找一些古老的代码资料... 以前的研究中,创建网络数据集是根据IDatasetContainer2.CreateDataset()方法创建的,参数是一个IDEDataset对象,返回一个IDataset引用. IDatasetContainer2可以根据IFeatureDataset接口(若为地理数据库要素数据集创建网络)或IWorkspace接口(若为shp文件创建单一网络)

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

github地址:https://github.com/wzpziyi1/MusicPlauer 这个Demo,关于歌曲播放的主要功能都实现了的.下一曲.上一曲,暂停,根据歌曲的播放进度动态滚动歌词,将当前正在播放的歌词放大显示,拖动进度条,歌曲跟着变化,并且使用Time Profiler进行了优化,还使用XCTest对几个主要的类进行了单元测试. 已经经过真机调试,在真机上可以后台播放音乐,并且锁屏时,显示一些主要的歌曲信息. 首页: 歌曲内部播放: 当拖动小的进度条的时候,歌曲也会随之变化.

LibRec是一个用于实现推系统 RS 的Java库包,实现推荐系统的两个经典问题: rating prediction(评分排行预测) 和 item ranking (项目排行),其内置了经典的机器学习算法.目前支持很多推荐算法包括:UserKNN, ItemKNN, RegSVD, PMF, SVD++, BiasedMF, BPMF, SocialMF, TrustMF, SoRec, SoReg, RSTE, TrustSVD等 官网:A Leading Java Library for

今天我们看的是一个使用纯HTML+CSS+JS实现音乐播放器的例子,效果还是很赞的: codePen地址 HTML部分 首先我们要思考一下,一个播放器主要包含哪些元素.首先要有播放的进度信息,还有播放/暂停或者上一首下一首等必要的按钮,同时还要显示一些当前播放的音乐名称等信息.播放多首歌曲时,要显示播放列表...因此,从语义上可以构造出基本的HTML结构: // 背景区块,用于显示当前播放音乐的图片 <div class='background' id='background'></di

自己在用fast rcnn和ssd跑自己数据集过程中都遇到了bug,fast rcnn中是loss下降但值较高,并且测试出来结果一直不对,ssd是loss从一开始到后面loss都一直为0. 遇到这种情况,最好是先把数据集换成一张图去跑,并且定位bug. 更明显的例子,自己在fast rcnn中,修改了坐标的那个bug,感觉ap值应该很高,但ap值依旧很低,后来发现是ap实现代码出错.当时自己使用一个图片的数据进行ap测试,发现结果是正确的,但多个就错了,从而在后面定位了代码在哪里出错.

前言 Blazor正式版的发布已经有一段时间了,.NET社区的各路高手也创建了一个又一个的Blazor组件库,其中就包括了我和其他小伙伴一起参与的AntDesign组件库,于上周终于发布了第一个版本0.1.0,共计完成了59个常用组件,那么今天就来聊一聊如何在ASP.NET Core MVC项目中使用这些Blazor组件吧 环境搭建 .NET Core SDK 3.0.301 Vistual Studio 2019.16.6.3 调用Blazor组件 创建ASP.NET Core MVC项目,如

报表中,数据集的名字DataSet_CZ, 这里报表这样加载,视乎是的. reportViewer1.LocalReport.DataSources.Add(new Microsoft.Reporting.WinForms.ReportDataSource("DataSet_CZ", 表名)); 但是绝对是: 正确的应当是: reportViewer1.LocalReport.DataSources.Add(new Microsoft.Reporting.WinForms.Report

#include <iostream> // cout #include <algorithm> // is_heap, make_heap, pop_heap #include <vector> // vector using namespace std; int main () { vector<,,,,,,,,}; if (!is_heap(foo.begin(),foo.end())) make_heap(foo.begin(),foo.end()); c

1.封装music-lsit组件: <template> <div class="music-list singer-detail"> <div class="songList-top" :style="bgStyle"> <div class="top-title"> <i class="iconfont callback-icon" @click=&

1 import java.text.SimpleDateFormat; 2 import org.apache.hadoop.fs.*; 3 4 public class E_RecursiveReadFile { 5 public static void ReadFilesStatus(FileStatus fileinfo) 6 { 7 SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat( 8 "yyyy-MM-dd HH:mm:ss")

一.JNDI 名词解释 JNDI 是Java 命名和目录接口(Java Naming and Directory Interface,JNDI)的简称.从一开始就一直是 Java 2 平台企业版(JEE)的核心技术之一.在JMS,JMail,JDBC,EJB等技术中,就大量应用的这种技术. 命名服务:它提供了为给定的数据集创建一个标准名字的能力.它允许把名称同Java对象或资源关联起来,而不必指出对象或资源的物理ID.基本的名字操作包含在Context接口中. 目录服务:目录服务是一种特殊类型的

  简单介绍   JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和文件夹接口)是SUN公司提供的一种标准的Java命名系统接口.JNDI提供统一的clientAPI,通过不同的訪问提供者接口JNDI服务供应接口(SPI)的实现,由管理者将JNDI API映射为特定的命名服务和文件夹系统,使得Java应用程序能够和这些命名服务和文件夹服务之间进行交互.文件夹服务是命名服务的一种自然扩展.两者之间的关键区别是文件夹服务中对象不但能够有名称还能够有属性(