1024程序员狂欢节特辑 | ELK+ 协同过滤算法构建个性化推荐引擎，智能实现“千人千面”

news2024/10/5 16:25:55

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需

Spring Cloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.html

Python 实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.html

Logback 详解专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271502.html

tensorflow专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_8691332.html

Redis专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9950790.html

1024程序员节特辑文章：

1024程序员节特辑 | 解密Spring Cloud Hystrix熔断提高系统的可用性和容错能力

1024程序员节特辑 | ELK+ 用户画像构建个性化推荐引擎，智能实现“千人千面”

1024程序员节特辑 | OKR VS KPI谁更合适？

1024程序员节特辑 | Spring Boot实战 之 MongoDB分片或复制集操作

Spring实战系列文章：

Spring实战 | Spring AOP核心秘笈之葵花宝典

Spring实战 | Spring IOC不能说的秘密？

国庆中秋特辑系列文章：

国庆中秋特辑（八）Spring Boot项目如何使用JPA

国庆中秋特辑（七）Java软件工程师常见20道编程面试题

国庆中秋特辑（六）大学生常见30道宝藏编程面试题

国庆中秋特辑（五）MySQL如何性能调优？下篇

国庆中秋特辑（四）MySQL如何性能调优？上篇

国庆中秋特辑（三）使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作，深度学习框架 TensorFlow 和 Keras 来实现

国庆中秋特辑（二）浪漫祝福方式 使用生成对抗网络（GAN）生成具有节日氛围的画作

国庆中秋特辑（一）浪漫祝福方式 用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）生成祝福诗词

目录

  • 一、ELK介绍
  • 二、ELK安装部署
  • 三、ELK跟不同技术结合，实现“千人千面”
  • 四、ELK + 协同过滤，用Java实现“千人千面”
  • 五、ELK + 协同过滤，用Python实现“千人千面”

在这里插入图片描述

一、ELK介绍

ELK，全称 Elasticsearch、Logstash、Kibana，是一种流行的开源日志管理和分析平台。ELK Stack 的三个主要组件分别为 Elasticsearch（分布式搜索和分析引擎）、Logstash（数据收集和处理工具）以及 Kibana（数据可视化工具）。
在这里插入图片描述

1、发展历史
ELK 的历史可以追溯到 2012 年，当时 Elasticsearch 项目创始人 Shay Banon 发布了 Elasticsearch 的首个版本。随着项目的发展，Logstash 和 Kibana 相继诞生，并与 Elasticsearch 共同构成了 ELK Stack。
2、组件详细介绍

  1. Elasticsearch
    Elasticsearch 是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，它基于 Apache Lucene 项目开发。Elasticsearch 提供了分布式、多台机器上的搜索和分析功能，能够快速存储、检索和分析大量数据。在 ELK Stack 中，Elasticsearch 负责存储和查询日志数据。
  2. Logstash
    Logstash 是一个数据收集和处理的强大工具，它可以从各种数据源（如日志文件、数据库和消息队列）收集数据，并对数据进行过滤、分析和格式化。Logstash 基于事件驱动架构，能够高并发地处理大量数据。在 ELK Stack 中，Logstash 负责从各种数据源收集日志数据，并将其发送到 Elasticsearch 进行存储和分析。
  3. Kibana
    Kibana 是一个用户友好的日志分析和可视化工具，它可以帮助用户通过图表、表格和仪表盘等直观的方式查看和分析日志数据。Kibana 基于 Web 界面，支持多种数据分析功能，如聚合、过滤和可视化。在 ELK Stack 中，Kibana 负责展示和分析 Elasticsearch 存储的日志数据。
    3、案例
  4. 日志收集和分析
    某公司有多个服务器，需要对各服务器的日志进行统一收集和分析。使用 ELK Stack，可以在各个服务器上安装 Filebeat，将日志收集到 Logstash，然后通过 Logstash 发送到 Elasticsearch 进行存储和分析。最后，通过 Kibana 进行可视化展示。
  5. 实时数据监控
    某公司在生产环境中需要实时监控各项关键指标，以确保系统的稳定运行。使用 ELK Stack，可以实时收集和分析各项指标数据，并通过 Kibana 进行可视化展示，以便实时了解系统运行状况。
  6. 安全事件分析
    某公司需要对安全事件进行实时监控和分析，以便及时发现并应对潜在的安全威胁。使用 ELK Stack，可以收集和分析安全事件数据，并通过 Kibana 进行可视化展示，以便快速识别异常并采取措施。
    4、总结
    ELK Stack 是一种强大的日志管理和分析工具，它可以帮助用户高效地收集、存储、分析和可视化大量日志数据。ELK Stack 的三个主要组件分别为 Elasticsearch（分布式搜索和分析引擎）、Logstash（数据收集和处理工具）以及 Kibana（数据可视化工具）。ELK Stack 在多个领域都有广泛的应用，如日志收集和分析、实时数据监控以及安全事件分析等。通过使用 ELK Stack，用户可以更加方便地管理和分析日志数据，从而提高运维效率。

二、ELK安装部署

ELK 是指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个开源工具的组合，通常用于大规模日志数据处理和可视化。以下是 ELK 的安装和部署步骤：

  1. 准备环境
    确保你的服务器满足以下要求：
  • 操作系统：Ubuntu 18.04 LTS
  • 内存：至少 4GB
  • 硬盘：至少 20GB
  1. 安装 Java
    在 Ubuntu 服务器上安装 Java，运行以下命令：
sudo apt-get update  
sudo apt-get install openjdk-11-jdk

检查 Java 版本：

java -version
  1. 下载并安装 Elasticsearch
    访问 Elasticsearch 官方网站下载合适版本的 Elasticsearch：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
    下载完成后，将 Elasticsearch 压缩包上传到服务器，然后解压：
sudo mkdir -p /usr/share/elasticsearch  
sudo tar -xzf elasticsearch-7.10.2.tar.gz -C /usr/share/elasticsearch --strip-components=1

设置 Elasticsearch 的环境变量：

export ES_HOME=/usr/share/elasticsearch  
export PATH=$PATH:$ES_HOME/bin

创建 Elasticsearch 配置文件：

sudo tee /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml << EOL  
cluster.name: my-cluster  
node.name: my-node  
network.host: 0.0.0.0  
http.port: 9200  
discovery.seed_hosts: ["host1", "host2"]  
cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2"]  
EOL

启动 Elasticsearch：

sudo systemctl start elasticsearch

检查 Elasticsearch 是否运行正常：

curl -X GET "localhost:9200/"
  1. 下载并安装 Logstash
    访问 Logstash 官方网站下载合适版本的 Logstash：https://www.elastic.co/downloads/logstash
    在这里插入图片描述

下载完成后，将 Logstash 压缩包上传到服务器，然后解压：

sudo mkdir -p /usr/share/logstash  
sudo tar -xzf logstash-7.10.2.tar.gz -C /usr/share/logstash --strip-components=1

创建 Logstash 配置文件：

sudo tee /etc/logstash/logstash.conf << EOL  
input {  
 beats {  
   port => 5044  
 }  
}
filter {  
 if "apache" in [$log][app] {  
   grok {  
     match => { "message" => "%{GREEDYDATA:apache_message}" }  
   }  
 } else if "nginx" in [$log][app] {  
   grok {  
     match => { "message" => "%{GREEDYDATA:nginx_message}" }  
   }  
 }  
}
output {  
 if "apache" in [$log][app] {  
   elasticsearch {  
     hosts => ["http://localhost:9200"]  
     index => "my-index-%{+YYYY.MM.dd}"  
   }  
 } else if "nginx" in [$log][app] {  
   elasticsearch {  
     hosts => ["http://localhost:9200"]  
     index => "my-index-%{+YYYY.MM.dd}"  
   }  
 }  
}
EOL

启动 Logstash：

sudo systemctl start logstash
  1. 下载并安装 Kibana
    访问 Kibana 官方网站下载合适版本的 Kibana：https://www.elastic.co/downloads/kibana
    在这里插入图片描述

下载完成后，将 Kibana 压缩包上传到服务器，然后解压：

sudo mkdir -p /usr/share/kibana  
sudo tar -xzf kibana-7.10.2.tar.gz -C /usr/share/kibana --strip-components=1

创建 Kibana 配置文件：

sudo tee /etc/kibana/kibana.yml << EOL  
server.port: 5601  
server.host: "0.0.0.0"  
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]  
EOL

启动 Kibana：

sudo systemctl start kibana

在这里插入图片描述

检查 Kibana 是否运行正常，访问 http://your_server_ip:5601，如果看到 Kibana 的欢迎页面，则说明安装成功。

  1. 配置 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 的集成
    在 Elasticsearch 的配置文件中，添加以下内容：
http.port: 9200  
discovery.seed_hosts: ["host1", "host2"]  
cluster.initial_master_nodes: ["node-1", "node-2"]

在 Logstash 的配置文件中，添加以下内容：

output {  
 elasticsearch {  
   hosts => ["http://localhost:9200"]  
   index => "my-index-%{+YYYY.MM.dd}"  
 }  
}

在 Kibana 的配置文件中，添加以下内容：

server.port: 5601  
server.host: "0.0.0.0"  
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
  1. 启动 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana
    在命令行中，分别启动 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana：
sudo systemctl start elasticsearch  
sudo systemctl start logstash  
sudo systemctl start kibana

现在，你已经成功安装并部署了 ELK。

三、ELK跟不同技术结合，实现“千人千面”

ELK 技术可以与多种技术结合，实现千人千面的需求。以下是一些建议，并结合具体案例和代码进行说明：

  1. ELK + 用户画像：
    用户画像是对用户的基本信息、兴趣爱好、消费习惯等进行建模。可以通过收集用户的行为数据，结合机器学习和大数据技术，分析用户的兴趣和需求。将分析结果存储在用户画像系统中，为用户提供个性化推荐。
    案列：
  • 收集用户行为数据，如搜索记录、浏览记录、购买记录等。
  • 使用机器学习算法（如决策树、SVM、聚类等）分析用户行为数据，构建用户画像。
  • 将用户画像与 ELK 结合，实现基于用户画像的个性化推荐。
  1. ELK + 协同过滤：
    协同过滤是一种基于用户历史行为数据的推荐算法，可以挖掘用户之间的相似性以及物品之间的相似性。通过协同过滤算法，可以为用户提供个性化推荐。
    案列：
  • 收集用户的历史行为数据，如评分、购买记录等。
  • 使用协同过滤算法（如基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤等）挖掘用户和物品之间的相似性。
  • 将协同过滤的结果与 ELK 结合，实现基于协同过滤的个性化推荐。
  1. ELK + 深度学习：
    深度学习可以在大规模数据上学习用户的兴趣和需求，为用户提供个性化推荐。可以通过神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等算法进行深度学习。
    案列：
  • 收集用户行为数据，如点击记录、浏览记录等，并将其转化为适合深度学习模型输入的数据格式。
  • 使用深度学习模型（如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等）训练模型。
  • 将深度学习模型的输出与 ELK 结合，实现基于深度学习的个性化推荐。
    以上仅为示例，实际应用中可以根据业务需求和场景进行调整。在实际项目中，ELK 通常作为整个推荐系统的基础设施，与其他技术（如用户画像、协同过滤、深度学习等）相结合，实现千人千面的个性化推荐。

四、ELK + 协同过滤，用Java实现“千人千面”

ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）是一个大数据处理和可视化平台，而用户画像则是根据用户的行为、兴趣、喜好等信息构建的用户模型。实现千人千面，即为目标用户提供个性化的内容和服务。
要实现 ELK + 用户画像的千人千面，你需要完成以下步骤：

  1. 收集用户数据：收集用户的行为数据、兴趣数据、喜好数据等。这些数据可以从用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等渠道获取。
  2. 构建用户画像：根据收集到的用户数据，使用机器学习算法（例如决策树、支持向量机等）构建用户画像。用户画像包括用户的年龄、性别、职业、地域、消费水平等信息。
  3. 存储用户画像：将构建好的用户画像存储在 Elasticsearch 中，以便后续的查询和推荐。
  4. 实现推荐算法：使用 Logstash 处理用户行为数据，然后结合用户画像，实现个性化推荐。推荐算法可以使用基于内容的推荐、协同过滤、矩阵分解等。
  5. 输出推荐结果：将推荐结果可视化在 Kibana 中，提供给用户。
    Elasticsearch、Logstash 和 Kibana（简称 ELK）是一个流行的开源大数据处理平台，可以用于收集、存储和分析大量日志数据。协同过滤算法是一种用于推荐系统的常见算法，可以用于根据用户的行为数据预测他们可能感兴趣的内容。
    要实现一个包含 Java 协同过滤算法的 ELK 项目，你可以按照以下步骤进行：
  6. 首先，确保你已经正确安装并配置了 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。如果还没有安装，可以参考官方文档进行安装和配置：
  • Elasticsearch: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/install-elasticsearch.html
  • Logstash: https://logstash.org/docs/logstash/2.6/get-started/installation/
  • Kibana: https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/install-kibana.html
  1. 准备数据源。为了训练协同过滤算法，你需要大量的用户行为数据，例如用户评分、观看电影等。这里假设你已经有一个包含用户行为数据的 MySQL 数据库。
  2. 创建一个 Java 项目，并添加以下依赖：
<dependencies>  
   <dependency>  
       <groupId>org.elasticsearch</groupId>  
       <artifactId>elasticsearch</artifactId>  
       <version>7.15.1</version>  
   </dependency>  
   <dependency>  
       <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>  
       <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>  
       <version>7.15.1</version>  
   </dependency>  
   <dependency>  
       <groupId>mysql</groupId>  
       <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>  
       <version>8.0.26</version>  
   </dependency>  
</dependencies>
  1. 创建一个 Java 类，用于与 Elasticsearch 进行交互。以下是一个简单的示例：
import org.elasticsearch.action.search.SearchRequest;  
import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;  
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;  
import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;  
import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;  
import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.TermsAggregationBuilder;  
import org.elasticsearch.search.aggregations.metrics.AvgAggregationBuilder;
import java.io.IOException;  
import java.util.List;
public class ElasticsearchClient {
   private RestHighLevelClient client;
   public ElasticsearchClient(String host, int port) {  
       client = new RestHighLevelClient(RestClient.builder(host, port));  
   }
   public void close() {  
       client.close();  
   }
   public SearchResponse search(String index, String query, List<String> aggregations) throws IOException {  
       SearchRequest searchRequest = new SearchRequest(index);  
       searchRequest.source(query);
       TermsAggregationBuilder termsAggregation = AggregationBuilders.terms("bucket");  
       termsAggregation.field("rating");
       AvgAggregationBuilder avgAggregation = AggregationBuilders.avg("averageRating");  
       avgAggregation.field("rating");
       searchRequest.aggregations(termsAggregation, avgAggregation);
       return client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);  
   }  
}
  1. 创建一个 Java 类，实现协同过滤算法。这里我们使用皮尔逊相关系数作为度量标准：
import java.util.ArrayList;  
import java.util.List;  
import java.util.Random;
public class CollaborativeFiltering {
   public static void main(String[] args) {  
       // 创建模拟数据  
       List<double[]> ratings = new ArrayList<>();  
       ratings.add(new double[]{1, 1, 1, 1});  
       ratings.add(new double[]{1, 2, 3, 4});  
       ratings.add(new double[]{2, 3, 4, 5});
       // 训练集和测试集划分  
       int[] trainIndexes = new int[ratings.size() - 2];  
       int[] testIndexes = new int[2];  
       for (int i = 0; i < ratings.size(); i++) {  
           if (i % 2 == 0) {  
               trainIndexes[trainIndexes.length - 1] = i;  
           } else {  
               testIndexes[testIndexes.length - 1] = i;  
           }  
       }
       // 计算皮尔逊相关系数  
       double pearsonCorrelation = calculatePearsonCorrelation(ratings, trainIndexes, testIndexes);  
       System.out.println("Pearson Correlation: " + pearsonCorrelation);  
   }
   /**  
    * 计算皮尔逊相关系数  
    *  
    * @param ratings 所有评分数据  
    * @param trainIndexes 训练集索引  
    * @param testIndexes 测试集索引  
    * @return 皮尔逊相关系数  
    */  
   public static double calculatePearsonCorrelation(List<double[]> ratings, int[] trainIndexes, int[] testIndexes) {  
       int userCount = ratings.size() / 2;  
       double[] userMeans = new double[userCount];
       // 计算每个用户的平均评分  
       for (int i = 0; i < trainIndexes.length; i++) {  
           userMeans[i] = calculateMean(ratings.get(trainIndexes[i]));  
       }
       // 计算预测值  
       double[] predictedRatings = new double[testIndexes.length];  
       for (int i = 0; i < testIndexes.length; i++) {  
           double prediction = predict(ratings.get(testIndexes[i]), userMeans);  
           predictedRatings[i] = prediction;  
       }
       // 计算皮尔逊相关系数  
       double pearsonCorrelation = 0;  
       for (int i = 0; i < testIndexes.length; i++) {  
           double realRating = ratings.get(testIndexes[i])[0];  
           double predictedRating = predictedRatings[i];  
           pearsonCorrelation += (realRating - predictedRating) * (realRating - predictedRating);  
       }  
       pearsonCorrelation /= testIndexes.length;
       return pearsonCorrelation;  
   }
   /**  
    * 计算预测值  
    *  
    * @param item 物品  
    * @param userMeans 用户平均评分  
    * @return 预测值  
    */  
   public static double predict(double[] item, double[] userMeans) {  
       double prediction = 0;  
       for (int i = 0; i < item.length; i++) {  
           prediction += userMeans[i] * item[i];  
       }  
       return prediction / item.length;  
   }
   /**  
    * 计算均值  
    *  
    * @param ratings 评分数据  
    * @return 均值  
    */  
   public static double calculateMean(double[] ratings) {  
       double mean = 0;  
       for (double rating : ratings) {  
           mean += rating;  
       }  
       return mean / ratings.length;  
   }  
}

这个 Java 类实现了协同过滤算法，使用皮尔逊相关系数作为度量标准。在 main 方法中，我们创建了一个模拟数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后计算皮尔逊相关系数，并输出结果。

五、ELK + 协同过滤，用Python实现“千人千面”

Elasticsearch、Logstash 和 Kibana（简称 ELK）是一个流行的开源大数据处理平台，可以用于收集、存储和分析大量日志数据。协同过滤算法是一种用于推荐系统的算法，可以结合 Python 实现。下面将分别介绍如何使用 ELK 和 Python 实现协同过滤算法。
首先，确保已安装 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。然后，安装 Python 及其相关库，如 elasticsearch 和 pandas。

  1. 安装 Elasticsearch
pip install elasticsearch
  1. 安装 Logstash
pip install logstash
  1. 安装 Kibana
pip install kibana
  1. 安装相关库
pip install pandas numpy

接下来，实现协同过滤算法。这里我们使用一个简单的 Python 代码示例，你可以根据自己的需求进行修改：

import numpy as np  
import pandas as pd  
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean  
from elasticsearch import Elasticsearch
# 假设你有以下数据，存储在一个 DataFrame 中  
data = {  
   'user_id': [1, 1, 1, 2, 2, 2],  
   'item_id': [1, 2, 3, 1, 2, 3],  
   'rating': [4, 5, 3, 4, 5, 3]  
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将数据存储到 Elasticsearch 中  
es = Elasticsearch()  
df.to_json(df.reset_index().to_dict(), orient='records', index=False)  
es.index(index='ratings', doc_type='doc', body=df.reset_index().to_dict())
# 计算余弦相似度  
def cosine_similarity(user_id1, user_id2):  
   # 获取用户评分的向量  
   user1 = es.mget(index='ratings', ids=[user_id1], doc_type='doc')  
   user2 = es.mget(index='ratings', ids=[user_id2], doc_type='doc')  
     
   # 计算两个用户评分向量的点积  
   dot_product = sum([user1[0]['_source'][field] * user2[0]['_source'][field] for field in user1[0]['_source'].keys()])  
     
   # 计算两个向量的模长  
   user1_norm = sum([value ** 2 for value in user1[0]['_source'].values()]) ** 0.5  
   user2_norm = sum([value ** 2 for value in user2[0]['_source'].values()]) ** 0.5  
     
   # 计算余弦相似度  
   return dot_product / (user1_norm * user2_norm)
# 计算两个用户的相似度  
similarity = cosine_similarity(1, 2)  
print(similarity)

上面的代码只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求修改数据和算法。这里我们使用的是基于余弦相似度的协同过滤算法。
最后，通过 Kibana 分析和可视化结果。在 Kibana 中，选择 “Management” -> “Kibana” -> “Index Patterns”，创建一个名为 “ratings” 的索引模式。然后，在 “Visualize” 选项卡中选择 “Time Series” 图表类型，选择 “Aggregation” 功能，并使用 “metric” 字段进行聚合。在 “Style” 选项卡中，可以选择图表样式和颜色。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/1124536.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

推荐一款支持异步批量下载图片的chrome插件——图片助手(ImageAssistant) 批量图片下载器

推荐一款支持异步批量下载图片的chrome插件——图片助手(ImageAssistant) 批量图片下载器

https://chrome.google.com/webstore/detail/imageassistant-batch-imag/dbjbempljhcmhlfpfacalomonjpalpko/related?hlzh-CNhttps://chrome.google.com/webstore/detail/imageassistant-batch-imag/dbjbempljhcmhlfpfacalomonjpalpko/related?hlzh-CN 安装后直接点击 会根据…
阅读更多...
第五章Maven依赖的特性-进阶篇

第五章Maven依赖的特性-进阶篇

文章目录 第一节 重新认识MavenMaven 的完整功能项目管理功能的具体体现 POM 的四个层次超级 POM父 POM有效 POM概念查看有效 POM 小结 属性的声明与引用help 插件的各个目标使用 help:evaluate 查看属性值通过 Maven 访问系统属性Java 系统属性一览使用 Maven 访问系统属性 访…
阅读更多...
Django 注册及创建订单商品

Django 注册及创建订单商品

注册功能的实现 user/views from rest_framework.generics import GenericAPIView from rest_framework.views import APIViewfrom apps.user.models import User from apps.user.serializers import UserSerializer from utils import ResponseMessage from utils.jwt_auth …
阅读更多...
Unity OnGUI调试工具

Unity OnGUI调试工具

背景 在产品开发过程中调试数据是必不可少的过程之一&#xff0c;那么涉及到频繁的设置数据、运行unity等一系列繁琐的操作&#xff0c;有没有更好的办法呢&#xff1f;答案是肯定有更好的办法。这里我所用到的是unity自带的OnGUI相关的工具可以实时的更改数据调试。 代码 usi…
阅读更多...
有没有人声和背景音乐分离的神器？

有没有人声和背景音乐分离的神器？

做视频剪辑&#xff0c;二次创作的朋友&#xff0c;需要去除视频中的背景音乐&#xff0c;保留人声&#xff1b;或者去除人声&#xff0c;保留背景音乐。随着用户需求的增多&#xff0c;科技的发展&#xff0c;让我们能通过智能的人声分离软件来实现&#xff0c;下面就来看看如…
阅读更多...
基于AT89C51+DS1302+LCD1602的实时时钟proteus仿真设计

基于AT89C51+DS1302+LCD1602的实时时钟proteus仿真设计

一、DS1302简介&#xff1a; DS1302 可慢速充电实时时钟芯片包含实时时钟/日历和 31 字节的非易失性静态 RAM。它经过一个简 单的串行接口与微处理器通信。实时时钟/日历可对秒&#xff0c;分&#xff0c;时&#xff0c;日&#xff0c;周&#xff0c;月&#xff0c;和年进行计数…
阅读更多...
无人驾驶智能改造机场“人货场”

无人驾驶智能改造机场“人货场”

机场作为国家的门户&#xff0c;承载着众多旅客与货物的流动&#xff0c;其运行效率直接关系到整个国家的发展和繁荣。随着科技的进步&#xff0c;无人驾驶技术日益成熟&#xff0c;智能交通革新将成为现实&#xff0c;将其应用于机场会为我们带来更加便捷、高效的出行体验&…
阅读更多...
【Javascript】数组练习（在排好序的数组⾥，按照⼤⼩顺序插⼊数据）

【Javascript】数组练习（在排好序的数组⾥，按照⼤⼩顺序插⼊数据）

var array[1,4,5,7,9,17]; console.log(array);比如要插入一个数16 var array[1,4,5,7,9,17];var num16; var indexnull; var i; for(i0;i<array.length;i){if(array[i]<num){indexi;} } console.log(index);首先通过循环找出最后一个比自定义的num小的值&#xff0c;并…
阅读更多...
Vue.js中的高级概念：渲染函数和渲染无内容组件的深度探讨

Vue.js中的高级概念：渲染函数和渲染无内容组件的深度探讨

文章目录 前言渲染函数&#xff08;Render Functions&#xff09;示例使用场景渲染无内容组件&#xff08;Renderless Components&#xff09;示例使用场景总结 ✍创作者&#xff1a;全栈弄潮儿 &#x1f3e1; 个人主页&#xff1a; 全栈弄潮儿的个人主页 &#x1f3d9;️ 个人…
阅读更多...
基于springboot实现地方废物回收机构平台管理系统【项目源码+论文说明】计算机毕业设计

基于springboot实现地方废物回收机构平台管理系统【项目源码+论文说明】计算机毕业设计

基于springboot实现地方废物回收机构平台管理系统演示 摘要 网络的广泛应用给生活带来了十分的便利。所以把地方废物回收机构管理与现在网络相结合&#xff0c;利用java技术建设地方废物回收机构管理系统&#xff0c;实现地方废物回收机构的信息化。则对于进一步提高地方废物回…
阅读更多...
腾讯云优惠券免费领取入口整理分享

腾讯云优惠券免费领取入口整理分享

腾讯云作为国内领先的云服务提供商&#xff0c;为了回馈用户的支持和信任&#xff0c;经常推出各种优惠活动&#xff0c;并提供优惠券供用户使用。本文将整理和分享腾讯云优惠券的免费领取入口&#xff0c;帮助用户在购买腾讯云产品时享受更多的优惠和福利。 一、腾讯云优惠券介…
阅读更多...
VPN（虚拟专用网）攻略大全，你一定会用到！

VPN（虚拟专用网）攻略大全，你一定会用到！

你们好&#xff0c;我的网工朋友。 今天想和你聊聊VPN。 在VPN出现之前&#xff0c;企业分支之间的数据传输只能依靠现有物理网络&#xff08;例如Internet&#xff09;。 但由于Internet中存在多种不安全因素&#xff0c;报文容易被网络中的黑客窃取或篡改&#xff0c;最终…
阅读更多...
wordpress搬家后，更改固定链接404文章无法打开，找不到网页与解决办法

wordpress搬家后，更改固定链接404文章无法打开，找不到网页与解决办法

出现这个问题的原因可能是服务没有设置伪静态设置&#xff0c;需要配置nginx服务器或者apach服务器 1.问题描述 WordPress中修改固定链接&#xff0c;如下。 保存后再打开网页出现类似于如下404错误。 2.解决办法 打开Nginx的配置文件(如果你没有自己写过那就是默认的nginx.…
阅读更多...
JAVA毕业设计101—基于Java+Springboot的电影购票微信小程序带后台管理(源码+数据库)

JAVA毕业设计101—基于Java+Springboot的电影购票微信小程序带后台管理(源码+数据库)

基于JavaSpringboot的电影购票微信小程序带后台管理(源码数据库)101 一、系统介绍 本系统是小程序前台&#xff0c;带后台管理 本系统分为管理员、用户两种角色 管理员功能&#xff1a; 登录、统计分析、密码修改、用户管理、广告管理、影院管理、分类管理、电影管理、场次…
阅读更多...
找不到vcruntime140.dll,无法继续执行代码的详细解决方案

找不到vcruntime140.dll,无法继续执行代码的详细解决方案

找不到vcruntime140.dll,无法继续执行代码&#xff1f;遇到这种问题&#xff0c;你知道要怎么去解决么&#xff1f;其实在我们开始讨论解决方案之前&#xff0c;需要首先了解什么是vcruntime140.dll文件。它是由Microsoft公司开发的一种DLL&#xff08;动态链接库&#xff09;文…
阅读更多...
ExoPlayer架构详解与源码分析（6）——MediaPeriod

ExoPlayer架构详解与源码分析（6）——MediaPeriod

系列文章目录 ExoPlayer架构详解与源码分析&#xff08;1&#xff09;——前言 ExoPlayer架构详解与源码分析&#xff08;2&#xff09;——Player ExoPlayer架构详解与源码分析&#xff08;3&#xff09;——Timeline ExoPlayer架构详解与源码分析&#xff08;4&#xff09;—…
阅读更多...
Dynamic DataSource 多数据源配置【 Springboot + DataSource + MyBatis Plus + Druid】

Dynamic DataSource 多数据源配置【 Springboot + DataSource + MyBatis Plus + Druid】

一、前言 MybatisPlus多数据源配置主要解决的是多数据库连接和切换的问题。在一些大型应用中&#xff0c;由于数据量的增长或者业务模块的增多&#xff0c;可能需要访问多个数据库。这时&#xff0c;就需要配置多个数据源。 二、Springboot MyBatis Plus 数据源配置 2.1、单数…
阅读更多...
K8S集群实践之九: Ceph

K8S集群实践之九: Ceph

Rook is an open source cloud-native storage orchestrator, providing the platform, framework, and support for Ceph storage to natively integrate with cloud-native environments.1. 说明 因香橙派和树莓派资源所限&#xff0c;转移到基于VirtualBox建立的VMs继续实践…
阅读更多...
YOLO目标检测——密集人群人头检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

YOLO目标检测——密集人群人头检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

实际项目应用&#xff1a;在公共场所&#xff0c;如车站、商场、景区等&#xff0c;可以通过人头目标检测技术来监测人群流量数据集说明&#xff1a;人头检测数据集&#xff0c;真实场景的高质量图片数据&#xff0c;数据场景丰富标签说明&#xff1a;使用lableimg标注软件标注…
阅读更多...
Android组件化实现，理解吸收

Android组件化实现，理解吸收

什么是组件化&#xff1f; 一个大型APP版本一定会不断的迭代&#xff0c;APP里的功能也会随之增加&#xff0c;项目的业务也会变的越来越复杂&#xff0c;这样导致项目代码也变的越来越多&#xff0c;开发效率也会随之下降。并且单一工程下代码耦合严重&#xff0c;每修改一处…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023