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