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大家好，我叫kelly，码剖awz官方源码正在按照《Spark机器学习实战》一书的源码k源计划，逐章复习Spark与机器学习的码剖内容，其中第2章是源码k源关于Spark线性代数库的学习。 在使用Spark机器学习库时，码剖重要的源码k源是理解Scala的Vector、Matrix与Spark自带的码剖MLlib Vector和Matrix的区别，后者是源码k源基于RDD的数据结构，提供了分布式、码剖并发和弹性计算的源码k源支持。线性代数是机器学习和数学规划的基础，掌握这些工具对理解算法核心至关重要。影视UI源码 接下来，我们详细介绍Spark中的线性代数库：首先，要导入相关的包，如DenseVector和SparseVector，它们用于存储特征向量，DenseVector提供密集存储，而SparseVector则利用稀疏表示节省空间。
DenseMatrix和SparseMatrix分别对应本地矩阵，前者全填充，后者适合大量零元素的数据处理。
BreezeVector用于本地Vector的操作，如特征汇总和线性代数运算。
Matrix在分布式计算中扮演核心角色，如ALS和SVD等算法都依赖于它。
RowMatrix和IndexedRowMatrix则提供了分布式计算的灵活性和容错性。
CoordinateMatrix适用于处理3D坐标系统数据，源码比对网站BlockMatrix则用于构建复合矩阵。
如果你对这些内容感兴趣，可以在我的公众号上查看更多更新，一起深入学习Spark线性代数库。期待与你共同探讨。大数据项目之**推荐系统（上）
**推荐系统设计：此项目依托于MovieLens数据集与某科技公司**网站的真实业务数据架构，构建了一个集成离线与实时推荐体系的**推荐系统。系统综合协同过滤算法与基于内容推荐的方法，提供混合推荐，涵盖了前端应用、后台服务、算法设计实现与平台部署的全方位闭环业务实现。
用户可视化：主要功能在于实现用户交互与业务数据展示，通过AngularJS2进行前端开发，并部署在Apache服务器上；综合业务服务，基于JavaEE进行整体业务逻辑实现，slast指标源码由Spring框架构建，对接业务需求，部署在Tomcat服务器。
项目数据流程：系统初始化，离线推荐与实时推荐的流程设计，以及业务系统的集成。
数据模型：包含**数据表、用户评分表、**标签表、用户表等关键表，以及最近**评分个数统计表、**评分个数统计表、**平均评分表、**相似性矩阵、用户**推荐矩阵、用户实时**推荐矩阵等。标注助手源码
创建项目并初始化业务数据：主体使用Scala语言编写，IDEA作为开发环境，Maven作为项目构建和管理工具。在IDEA中创建maven项目，命名为MovieRecommendSystem，构建结构并初始化业务数据。
数据加载准备：将数据文件复制至资源文件目录，并定义样例类，通过SparkContext从文件读取数据至DataFrame，利用Spark SQL进行分布式插入。
离线推荐服务建设：离线推荐服务基于历史数据，利用离线算法和推荐算法进行周期性结果统计与保存。服务主要分为统计性算法、基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticSearch的内容推荐算法。离线服务主要提供统计、基于ALS的推荐矩阵和**相似性矩阵。
基于LFM的离线推荐模块：采用ALS算法进行协同过滤推荐，计算用户**推荐矩阵和**相似度矩阵。生成用户**推荐矩阵与**相似度矩阵，分别用于用户推荐和实时推荐系统。
模型评估和参数选取：通过计算均方根误差（RMSE）对模型进行评估，并通过调整参数值选取最优模型参数。
项目整体通过明确的体系架构、数据流程、模型构建与评估，实现了高度集成的**推荐系统，旨在提供精准、高效的**推荐服务。
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似曾相识 ss
我自己写的，中文音译歌词~~~
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this is more than the present
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侬比腾 男细急嫩 抗呀n呢ki
洗杆你梦群地摊尼
哭养ki 哭梦亲 多嘎嘎以
挪所挪过恰过西坡
姑德想一，孙你哦所哦嫩地哟 somebody there i never start
滚不多给轮牧度 寂寞拉多 气死哦不缩
you touched me baby
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qio 其哟过皮哦那嫩挲琅qio落
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哦滴也送干 梦的谈
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苏米gi落桑多奇迹昂那
男落起速~哦不所
哦急挪吗嫩 哦他嫩 挪类嘟噜哎迷其奈木素
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扩几根qio落breaking the scene
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di bi di bi dip dip di bi di bi dip dip
扩qio落 breaking the scene
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