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2024-12-26 13:11:16 来源:{typename type="name"/} 分类:{typename type="name"/}

1.Python和Django的源码基于协同过滤算法的电影推荐系统源码及使用手册
2.用python django开发online judge时, 测评系统能不能用c++实现?这两个最后怎么连接?

python django源码

Python和Django的源码基于协同过滤算法的电影推荐系统源码及使用手册

       软件及版本

       以下为开发相关的技术和软件版本:

       服务端:Python 3.9

       Web框架:Django 4

       数据库:Sqlite / Mysql

       开发工具IDE:Pycharm

       **推荐系统算法的实现过程

       本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。

       具体来说,源码这是源码基于协同过滤(Collaborative Filtering)的一种方法,具体使用的源码是基于项目的协同过滤。

       以下是源码ambe1000源码系统推荐算法的实现步骤:

       1. 数据准备:首先,从数据库中获取所有用户的源码评分数据,存储在Myrating模型中,源码包含用户ID、源码**ID和评分。源码使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。源码

       2. 构建评分矩阵:使用用户的源码评分数据构建评分矩阵,行代表用户,源码买卖股票公式源码列代表**,源码矩阵中的源码元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度:计算**之间的相似度矩阵,通常通过皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)来衡量。

       4. 处理新用户:对于新用户,推荐一个默认**(ID为的直播网站php源码**),创建初始评分记录。

       5. 生成推荐列表:计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度,使用这些相似度加权其他用户的评分,预测当前用户可能对未观看**的评分。

       6. 选择推荐**:从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。

       7. 渲染推荐结果:将推荐的linux源码编译安装**列表传递给模板,并渲染成HTML页面展示给用户。

       系统功能模块

       主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、Ch341源码注册、登录

       项目文件结构核心功能代码

       显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数

       系统源码及运行手册

       下载并解压源文件后,使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。

       在Pycharm中,按照以下步骤运行系统:

       1. 创建虚拟环境:在Pycharm的Terminal终端输入命令:python -m venv venv

       2. 进入虚拟环境:在Pycharm的Terminal终端输入命令:venv\Scripts\activate.bat

       3. 安装必须依赖包:在终端输入命令:pip install -r requirements.txt -i /simple

       4. 运行程序:直接运行程序(连接sqllite数据库)或连接MySQL。

用python django开发online judge时, 测评系统能不能用c++实现?这两个最后怎么连接?

       Time&Memory篇

       (一)思路:

       先利用subprocess.Popen(),调用外部命令执行程序,将.in文件输入,将程序运行结果保存在.out文件中。程序数据输入和结果保存完成了,接下来就是时间和内存的问题。通过pid获取进程号,然后利用psutil模块实现进程的控制与监听,即可完成一个简单的Time&Memory的判断。

       (二)代码:

       import time

       import subprocess

       import psutil

       dir_work = "./"

       fin = open("./main.in", "r+")

       fout = open("./main.out", "w+")

       p_cmd = { # 运行程序的命令,这里以C++、C语言为例

        "gcc": "./main",

        "g++": "./main",

       }

       def time_mem(language):

        """

        执行程序获取执行时间与内存

        """

        time_limit = 1 #second 时间限制

        mem_limit = * #kb 内存限制

        max_rss = 0 #记录最大内存

        problem_info = { } #时间单位ms 内存单位kb

        p = subprocess.Popen(p_cmd[language],shell=True,cwd=dir_work, stdin=fin, stdout=fout, stderr=subprocess.PIPE) # cwd设置工作目录

        start = time.time() #开始时间

        print("程序开始运行的时间是%s" % start)

        pid = p.pid

        glan = psutil.Process(pid) #监听控制进程

        while True:

        time_now = time.time() - start # ?

        if psutil.pid_exists(pid) is False: #运行错误

        problem_info['time'] = time_now

*

        problem_info['memory'] = max_rss/.0

        problem_info['result'] = "Runtime Error"

        return problem_info

        m_infor = glan.memory_info()

        print(m_infor)

        rss = m_infor[0] #获取程序占用内存空间 rss

        if p.poll() == 0: #运行正常结束,跳出循环,继续判断

        end = time.time()

        break