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2015年1月3日
Hadoop2.2.0 注意事项
摘要: 1.启动前必须把防火墙关了,要不然会导致nodemanager启动不了。 关闭防火墙:service iptables stop 永久关闭(重启后默认关闭):chkconfig iptables off 再续 做个小推广:程序员经常久坐,颈椎毛病比较多,特别推荐ventry颈椎保健枕
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posted @ 2015-01-03 15:31 龙种人
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2014年12月15日
为一个表增加一列,这个列能够自增加1
摘要: alter table tem_yhb add serv_id numeric(10,0) identity 做个小推广:程序员经常久坐,颈椎毛病比较多,特别推荐ventry颈椎保健枕
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posted @ 2014-12-15 14:32 龙种人
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2014年11月17日
商品推荐系统问题
摘要: 1.用户冷启动 解决:多维数据交叉利用 2.数据稀疏性 解决:商品信息粗粒度化 做个小推广:程序员经常久坐,颈椎毛病比较多,特别推荐ventry颈椎保健枕
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posted @ 2014-11-17 15:01 龙种人
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2014年11月14日
详解Pattern类和Matcher类
摘要: java正则表达式通过java.util.regex包下的Pattern类与Matcher类实现(建议在阅读本文时,打开java API文档,当介绍到哪个方法时,查看java API中的方法说明,效果会更佳). Pattern类用于创建一个正则表达式,也可以说创建一个匹配模式,它的构造方法是私有的,
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posted @ 2014-11-14 11:53 龙种人
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2014年11月13日
Java数组初始化
摘要: 1.Java 数组初始化的两种方法: 静态初始化: 程序员在初始化数组时为数组每个元素赋值; 动态初始化: 数组初始化时,程序员只指定数组的长度,由系统为每个元素赋初值。 public static void main(String[] args) { //静态初始化数组:方法一 String ca
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posted @ 2014-11-13 15:12 龙种人
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Mahout推荐算法基础
摘要: 转载自(http://www.geek521.com/?p=1423) Mahout推荐算法分为以下几大类 GenericUserBasedRecommender 算法: 1.基于用户的相似度 2.相近的用户定义与数量 特点: 1.易于理解 2.用户数较少时计算速度快 GenericItemBase
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posted @ 2014-11-13 14:59 龙种人
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2014年11月12日
基于用户的相似性度量
摘要: 一:有偏好值的相似性度量 1.基于皮尔逊相关系数的相似度 皮尔逊相关系数是一个介于-1和1之间的数,它度量两个一一对应的数列之间的线性相关程度。也就是说,它表示两个数列中对应数字一起增大或一起减小的可能性。它度量数字一起按比例改变的倾向性,也就是说两个数列中的数字存在一个大致的线性关系。当该倾向性强
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posted @ 2014-11-12 11:08 龙种人
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2014年11月11日
JVM调优(这里主要是针对优化基于分布式Mahout的推荐引擎)
摘要: -XX:+UserParallelGC 和 -XX:+UserParallelOldGC 基于一个例子演示这些JVM配置项的效果。下面这个intro.csv文件有几千万条记录 DataModel model=new FileDataModel(new File("intro.csv")); //.c
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posted @ 2014-11-11 14:52 龙种人
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C语言内存分配机制
摘要: 内存分配方式有三种: (1)从静态存储区域分配。内存在程序编译的时候就已经分配好,这块内存在程序的整个运行期间都存在。例如全局变量,static变量。 (2)在栈上创建。在执行函数时,函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建,函数执行结束时这些存储单元自动被释放。栈内存分配运算内置于处理器的指令集中
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posted @ 2014-11-11 13:12 龙种人
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一个简单的基于用户的推荐系统+缓存机制
摘要: DataModel model=new FileDataModel(new File("intro.csv")); //.csv是逗号文件 UserSimilarity similarity=new PearsonCorrelationSimilarity(model); UserNeighborh
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posted @ 2014-11-11 12:00 龙种人
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