rating

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 上面友链，下面日记 友人链 最喜欢galgameの加藤聚聚 初三一本&& \(ACG\) 姿势比我还丰厚的yx巨巨 更喜欢galgame的shadowice czx ZigZag胖胖 文文 fsy 纳尔 memset0 大佬链（抄题解对象） 苏卿念 attack yyb zsy FlashHu MashiroSky 记个网址： http://www.cs.tsinghua.edu.cn/publish/cs/4853/2019/20190508120428883934545/20190508120428883934545_.html?from=timeline&isappinstalled=0&tdsourcetag=s_pctim_aiomsg https://www.ccuut.edu.cn/admission_pku/login.php ------------2019 05 12------------- 思而不学则殆，说得还真不错……我好像已经很久没学新的东西了…… 然而问题是我完全不知道该学点啥…… ------------2019 05 06------------- 午睡睡过头了……到教室的时候已经上课了……这可海星…… 晚读的时候看到小文武从怀里掏出一本大宝贝递给了zyy 学 \(OI\) 没前途的还是早点去数竞比较好.jpg

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 首先理解云计算里，资源调度的含义： 看了很多云计算资源调度和任务调度方面的论文，发现很多情况下这两者的意义是相同的，不知道这两者是同一件事的不同表述还是我没分清吧，任务调度或者资源调度大概就是讲这样一件事情： 用户有n个计算任务(Task)，{t1,t2,t3,...tm}，将这n个任务分配到m个资源(其实就是指虚拟机，Virtual Machine)上，用这m个资源来计算这n个任务(注意，一般n>m，且很多时候n>>m)，直到所有任务都计算完成。如何分配使得这n个任务的总的计算时间最少？这里，总的计算时间是指，最后一个计算完成的任务的完成时刻，而不是每个任务的计算时间求和。 关于这个问题的准确的描述，引用王登科 李 忠《基于粒子群优化与蚁群优化的云计算任务调度算法》的描述： 举个例子： 假设某云计算系统的一台主机上运行了3个虚拟机{VM0,VM1,VM2}，它们的计算能力( 即单位时间内能够执行的指令数量,CloudSim里用mips来衡量 )分别是{3000,1000,500}. 某用户有5个计算任务{t0,t1,t2,t3,t4},任务大小( 就是要执行的指令数量，CloudSim里用length来表示 )分别是{4000,2000,2500,10000,500}，提交到cloudsim系统中进行模拟运算。

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 正则表达式 实际上爬虫一共就四个主要步骤: 明确目标 (要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索) 爬 (将所有的网站的内容全部爬下来) 取 (去掉对我们没用处的数据) 处理数据(按照我们想要的方式存储和使用) 正则表达式,又称规则表达式,通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。 正则表达式匹配规则 re 模块一般使用步骤 使用 compile() 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象 注意: re对特殊字符进行转义,如果使用原始字符串,只需加一个 r 前缀 通过 Pattern 对象对文本进行匹配查找,获得匹配结果,一个 Match 对象。 使用 Match 对象提供的属性和方法获得信息,根据需要进行其他的操作 import re text = """ 2020-10-10 2020-11-11 2030/12/12 """ #1. 使用 compile() 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象 #注意: re对特殊字符进行转义，如果使用原始字符串，只需加一个 r 前缀 #pattern = re.compile(r'\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2}') # 2020-4-11, 无分组的规则 #pattern = re.compile(r'(\d{4})-(\d{1,2

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 且视他人之疑目如盏盏鬼火，大胆地去走你的夜路. 新的一年，新的自己，也是时候，换一篇新的日记了 旧的日记地址: 流年. 2020.04.08 吃着吃着饭我弟弟突然来了一句奥利给 把我给整蒙逼了 2020.04.07 开学遥遥无期 2020.04.06 我妈：给你买一条速干裤怎么样？ 我：？？（很多问号）为什么要买速干裤？？ 我妈：夏天穿啊 我：但是为什么要买速干裤 我妈：晚上洗了白天又能穿了，省事儿，买一条就行了 我：？？？（小朋友，你是否有许多问号） 2020.04.01 屎名祭 2020.03.25 快乐的一天~ 2020.03.23 最近博客莫名多了一些浏览量，激动٩(๑>◡<๑)۶ 前几天我对我自己近来的行为进行了深刻的反思，觉得自己不应该颓废，然后非常非常非常（还有 \(n\) 个非常）的懊悔，下决心要好好学习 第二天：早上七点半起床，一上午颓过去了，一下午颓过去了，晚上颓过去了，一天都颓过去了 ………………… 我微笑着离开这人世间……果然在家好好学习是不可能的，绝对是不可能的…… 下面是分割线 在此，给大家推荐一款非常好用的自习软件———— \(ticktick\) （滴答清单） 一个帮你高效完成任务和规划时间的应用 下载手机破解版就好了！很好用！ 官网介绍： https://www.dida365.com 2020.03

　　　　在 矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用 中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 1. Spark推荐算法概述 　　　　在Spark MLlib中，推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。而基于的算法是FunkSVD算法，即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵：$$M_{m \times n}=P_{m \times k}^TQ_{k \times n}$$ 　　　　其中k为分解成低维的维数，一般远比m和n小。如果大家对FunkSVD算法不熟悉，可以复习对应的原理篇。 2. Spark推荐算法类库介绍 　　　　在Spark MLlib中，实现的FunkSVD算法支持Python,Java,Scala和R的接口。由于前面的实践篇我们都是基于Python，本文的后面的介绍和使用也会使用MLlib的Python接口。 　　　　Spark MLlib推荐算法python对应的接口都在pyspark.mllib.recommendation包中，这个包有三个类，Rating, MatrixFactorizationModel和ALS。虽然里面有三个类，但是算法只是FunkSVD算法。下面介绍这三个类的用途。 　　　　Rating类比较简单，仅仅只是为了封装用户，物品与评分这3个值

转/ 宽客在线 在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 1.Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中，推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。而基于的算法是FunkSVD算法，即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵： 其中k为分解成低维的维数，一般远比m和n小。如果大家对FunkSVD算法不熟悉，可以复习对应的原理篇。 2.Spark推荐算法类库介绍 在Spark MLlib中，实现的FunkSVD算法支持Python,Java,Scala和R的接口。由于前面的实践篇我们都是基于Python，本文的后面的介绍和使用也会使用MLlib的Python接口。Spark MLlib推荐算法python对应的接口都在pyspark.mllib.recommendation包中，这个包有三个类，Rating,MatrixFactorizationModel和ALS。虽然里面有三个类，但是算法只是FunkSVD算法。 下面介绍这三个类的用途。Rating类比较简单，仅仅只是为了封装用户，物品与评分这3个值。也就是说，Rating类里面只有用户，物品与评分三元组，并没有什么函数接口。ALS负责训练我们的FunkSVD模型

　　　　在 矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用 中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 1. Spark推荐算法概述 　　　　在Spark MLlib中，推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。而基于的算法是FunkSVD算法，即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵：$$M_{m \times n}=P_{m \times k}^TQ_{k \times n}$$ 　　　　其中k为分解成低维的维数，一般远比m和n小。如果大家对FunkSVD算法不熟悉，可以复习对应的原理篇。 2. Spark推荐算法类库介绍 　　　　在Spark MLlib中，实现的FunkSVD算法支持Python,Java,Scala和R的接口。由于前面的实践篇我们都是基于Python，本文的后面的介绍和使用也会使用MLlib的Python接口。 　　　　Spark MLlib推荐算法python对应的接口都在pyspark.mllib.recommendation包中，这个包有三个类，Rating, MatrixFactorizationModel和ALS。虽然里面有三个类，但是算法只是FunkSVD算法。下面介绍这三个类的用途。 　　　　Rating类比较简单，仅仅只是为了封装用户，物品与评分这3个值

ALS简介 ALS是alternating least squares的缩写 , 意为交替最小二乘法；而ALS-WR是alternating-least-squares with weighted-λ -regularization的缩写，意为加权正则化交替最小二乘法。该方法常用于基于矩阵分解的推荐系统中。例如：将用户(user)对商品(item)的评分矩阵分解为两个矩阵：一个是用户对商品隐含特征的偏好矩阵，另一个是商品所包含的隐含特征的矩阵。在这个矩阵分解的过程中，评分缺失项得到了填充，也就是说我们可以基于这个填充的评分来给用户最商品推荐了。 ALS is the abbreviation of squares alternating least, meaning the alternating least squares method; and the ALS-WR is alternating-least-squares with weighted- lambda -regularization acronym, meaning weighted regularized alternating least squares method. This method is often used in recommender systems based on matrix

Series基本功能： axes 返回行轴标签列表。 dtype 返回对象的数据类型(dtype)。 empty 如果系列为空，则返回True。 ndim 返回底层数据的维数，默认定义：1。 size 返回基础数据中的元素数。 values 将系列作为ndarray返回。 head() 返回前n行。 tail() 返回最后n行。 DataFrame基本功能 T 转置行和列。 axes 返回一个列，行轴标签和列轴标签作为唯一的成员。 dtypes 返回此对象中的数据类型(dtypes)。 empty 如果NDFrame完全为空[无项目]，则返回为True; 如果任何轴的长度为0。 ndim 轴/数组维度大小。 shape 返回表示DataFrame的维度的元组。 size NDFrame中的元素数。 values NDFrame的Numpy表示。 head()返回开头前n行。 tail()返回最后n行。 T(转置) 返回DataFrame的转置。行和列将交换。 实例： import pandas as pd import numpy as np # Create a Dictionary of series d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']), 'Age':pd

题目 链接：https://leetcode-cn.com/problems/count-number-of-teams n 名士兵站成一排。每个士兵都有一个 独一无二 的评分 rating 。 每 3 个士兵可以组成一个作战单位，分组规则如下： 从队伍中选出下标分别为 i、j、k 的 3 名士兵，他们的评分分别为 rating[i]、rating[j]、rating[k] 作战单位需满足： rating[i] < rating[j] < rating[k] 或者 rating[i] > rating[j] > rating[k] ，其中 0 <= i < j < k < n 请你返回按上述条件可以组建的作战单位数量。每个士兵都可以是多个作战单位的一部分。 示例 1 ： 输入：rating = [ 2 , 5 , 3 , 4 , 1 ] 输出： 3 解释：我们可以组建三个作战单位 ( 2 , 3 , 4 ) 、 ( 5 , 4 , 1 ) 、 ( 5 , 3 , 1 ) 。 示例 2 ： 输入：rating = [ 2 , 1 , 3 ] 输出： 0 解释：根据题目条件，我们无法组建作战单位。 示例 3 ： 输入：rating = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] 输出： 4 提示： n == rating . length 1 <= n <= 200 1 <= rating [