一、TOPSIS方法 TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution） 可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法 TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息， 其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。 基本过程为
java:景点游览 题目 问题描述 小明来到一个景区游玩，但是他的时间有限，没办法逛遍所有的景点，所以他从网上下载了每个景点的评分，他希望能够使游览的景点的评分总和最高，于是他希望你帮他对于N个景点排下序。 输入格式 输入的第一行包含一个正整数N，表示N个景点。 第
开篇词 大家好！以下是我在 2020 年 1 月 20 日至 26 日的所见、所闻、所学和所悟。 现在，我把它们安利给你们。 定期更新 原创专栏： 一文搞定 Linux 管理员手册：既简单又深刻 官方授权： Baeldung Java 周评 符合官方许可： Spring 官方指南 动态 从我的英文博客翻
算法训练 景点游览 问题描述 小明来到一个景区游玩，但是他的时间有限，没办法逛遍所有的景点，所以他从网上下载了每个景点的评分，他希望能够使游览的景点的评分总和最高，于是他希望你帮他对于N个景点排下序。 输入格式 输入的第一行包含一个正整数N，表示N个景点。 第二
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转载，原文：https://www.cnblogs.com/lijinze-tsinghua/p/10768033.html 在这篇博客中，作者介绍了九个数据集，其中一些是推荐系统中常用到的标准数据集，也有一些是非传统意义上的数据集（non-traditional datasets），作者相信，这些非传统数据集更接近真实场景的数据。 首先，先说明下推荐系统数
场景 效果 注： 博客： https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书、教程推送与免费下载。 实现 将布局改为LinearLayout，并通过android:orientation="vertical">设置为垂直布局，然后添加一个RatingBar,并通过 android:rating="5"
完备数据集下的贝叶斯网络结构学习： 基于依赖统计分析的方法—— 通常利用统计或是信息论的方法分析变量之间的依赖关系，从而获得最优的网络结构 对于基于依赖统计分析方法的研究可分为三种： 基于分解的方法（V结构的存在） Decomposition of search f
场景1 循环显示评分： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>laofan-Layui</title> <meta name="renderer" content="webkit"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible
前言 下面将对数据利用支持向量机算法得到结果。 代码 #标准化数据 from sklearn import preprocessing from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #读取文件 # readFileName="d
原文:UWP开发---DIY星级评分控件 【需求来源】# 在开发韩剧TV UWP过程中,遇到了星级评分的控件问题,在安卓和html中很容易用现有的轮子实现星级评分，搜索了一下目前UWP还未有相关文章，在WPF的一篇文章中使用Photo shop+VS blend+ProgressBar使用自定义进度条的方式实现了自
一、组长博客链接 点这里 组名：十一根小腿 本组成员 姓名 学号 杨雨丝（组长） 031702102 林郁昊（副组长） 081700209 郑木平 111700233 于婕 031602342 许钰梅 031702503 张铮 031702123 朱玥轩 031602347 宋娟 181700134 李钒效 031702245 吴崎 031702144
一、组长博客链接 点这里 组名：十一根小腿 本组成员 姓名 学号 杨雨丝（组长） 031702102 林郁昊（副组长） 081700209 郑木平 111700233 于婕 031602342 许钰梅 031702503 张铮 031702123 朱玥轩 031602347 宋娟 181700134 李钒效 031702245 吴崎 031702144
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老师：福大软工柯逍，助教：出了bug的小布丁 提交作业 Deadline1: 2019-12-6 23:00pm 提交作业标题：第0X组 Beta冲刺（2/5）（如再出现提交作业标题不按照规则来的情况，该同学本次作业扣5分） 每组一份博客，组内共享，每人都需提交 完成博客后记得要点击提交博客，从本次作业开始不再二次开
第四次冲刺 （1）SCRUM部分☁️ 成员描述： 姓名 李星晨 完成了哪个任务 进行注册的时候若不输入手机号，提醒用户的是未输入登录名，进行更改 花了多少时间 1.2h 还剩余多少时间 1.8h 遇到什么困难 没有困难 这两天解决的进度 2/2 后续两天的计划 还是继续界面优化 ⏳
第五次冲刺 （1）SCRUM部分☁️ 成员描述： 姓名 李星晨 完成了哪个任务 界面优化 花了多少时间 2h 还剩余多少时间 2h 遇到什么困难 没有 这两天解决的进度 2/2 后续两天的计划 完成文档编写 ⏳ 姓名 唐财伟 完成了哪个任务 修改个人信息增加表单验证 花
隐语义模型（Latent factor model，以下简称LFM），是推荐系统领域上广泛使用的算法。它将矩阵分解应用于推荐算法推到了新的高度，在推荐算法历史上留下了光辉灿烂的一笔。本文将对 LFM 原理进行详细阐述，给出其基本算法原理。此外，还将介绍使得隐语义模型声名大噪的算法FunkSVD和在其基础上
效果图： 图片： 完整代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>星级评分</title> <style> *{ padding:0; margin: 0;
架构相关 从零开始学架构（李运华） 豆瓣评分8.3，极客时间有专栏，跟着做，你也可以成为架构师。 企业IT架构转型之道：阿里巴巴中台战略思想与架构实战 豆瓣评分8.2，本书从阿里巴巴启动中台战略说起，详细阐述了共享服务理念给企业业务发展带来的业务价值。接着会分享阿里巴巴在建设共享服务体
团队项目-需求分析报告 整体计划安排 截止时间任务 11.01 前端和后端商议确定接口，UI完成首页，前后端完成项目构架搭建，确定模块并分配任务 11.15 完成前端主体部分，对接后端接口 11.18 测试，修改，改善性能，检查代码，发布Alpha版本 11.23 项目完善+用户使用反馈+测试计划
组长 整体计划安排 截止时间 任务 11.01 前端和后端商议确定接口，UI完成首页，前后端完成项目构架搭建，确定模块并分配任务 11.15 完成前端主体部分，对接后端接口 11.18 测试，修改，改善性能，检查代码，发布Alpha版本 11.23 项目完善+用户使用反馈+测试计划改进 12.1 根据反馈和
整体计划安排 截止时间任务 11.01 前端和后端商议确定接口，UI完成首页，前后端完成项目构架搭建，确定模块并分配任务 11.15 完成前端主体部分，对接后端接口 11.18 测试，修改，改善性能，检查代码，发布Alpha版本 11.23 项目完善+用户使用反馈+测试计划改进 12.1 根据反馈和需求进
整体计划安排 截止时间任务 11.01 前端和后端商议确定接口，UI完成首页，前后端完成项目构架搭建，确定模块并分配任务 11.15 完成前端主体部分，对接后端接口 11.18 测试，修改，改善性能，检查代码，发布Alpha版本 11.23 项目完善+用户使用反馈+测试计划改进 12.1 根据反馈和需求进
“笔者有幸于几天前去到ETS位于普林斯顿的总部学习，聆听了他们关于托福考试的发展和变革的说明，在这里向大家汇报一下此行的收获。” 当从车上下来那一刻起，我们便被那辽阔的绿草地和宜人的风景所吸引，伴随着ETS老师的一句 “Welcome to our campus！”（欢迎来到我们的园区），我们开
