摘要: Cygwin使用方法2010-03-08 15:46:26|分类:电子爱好者|举报|字号订阅Cygwin使用方法学习心得2009-11-25 13:21:13阅读1327评论0字号:大中小对于 UNIX 本身,也有各种称呼。IBM® 大型机用户说各种带字母 “z” 的行话,比如 IBM z/OS® 和 System z9 Virtual Machine (z/VM);嵌套系统开发人员使用 eCos 这个词;在聊天中还会提到其他许多风格的 UNIX,比如 Linux®、FreeBSD、Sun Solaris 和 Mac OS X。现代信息技术使用各种各样的方言,简直 阅读全文
posted @ 2014-03-10 18:17 Django's blog 阅读(533) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Mahout运行版本:mahout-0.5, mahout-0.6, mahout-0.7,是基于hadoop-0.20.2x的。mahout-0.8, mahout-0.9,是基于hadoop-1.1.x的。mahout-0.7,有一次重大升级,去掉了多个算法的单机内存运行,并且了部分API不向前兼容。注:“用Maven构建Mahout的开发环境”,文中的 2个例子都是基于单机的内存实现,因此选择0.6版本。Mahout在Hadoop集群中运行会在下一篇文章介绍。1. 安装Mahout svn co http://svn.apache.org/repos/asf/mahout/trunk . 阅读全文
posted @ 2014-03-10 18:03 Django's blog 阅读(315) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如果要实现Taste算法,必备的条件是:1) JDK,使用1.6版本。需要说明一下,因为要基于Eclipse构建,所以在设置path的值之前要先定义JAVA_HOME变量。2) Maven,使用2.0.11版本或以上。在eclipse上安装maven插件—m2eclipse。3)Apache Mahout,使用0.5版本。Apache Mahout -Taste Documentation中的安装步骤:[javascript]view plaincopy4.DemoTobuildandrunthedemo,followtheinstructionsbelow,whicharewrittenfo 阅读全文
posted @ 2014-03-10 18:02 Django's blog 阅读(670) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: mahout是hadoop的一种高级应用。运行mahout需要提前安装好hadoop。hadoop的安装网上很多。而且也不复杂,这里不再讲述。这里默认hadoop已经安装完成。1:下载二进制解压安装。到http://labs.renren.com/apache-mirror/mahout/0.5/ 下载,我选择下载二进制包,直接解压及可。2:配置环境变量:HADOOP_HOME,HADOOP_CONF_DIR,MAHOUT_HOME,格式如下export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-0.20.205.0export HADOOP_CONF_DIR=/usr/lo 阅读全文
posted @ 2014-03-10 17:39 Django's blog 阅读(402) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Linux用户环境变量环境变量就是系统或软件设置的一些参数,用户环境变量就是用户登录系统后,都有自已专用的运行环境。在Windows系统中用户环境变量保存在用户家目录,Linux也是同样的。本文主要是讲解Linux常用的环境变量和环境变量的设置。一、环境变量相关操作(只应用于当前,要永久保存需要写入到相关文件。)#echo $PATH显示PATH设置。#env显示当前用户变量。#set显示当前Shell变量。#export显示当前导出成用户变量的shell变量。#a=abc定义一个Shell变量。#export a=abc定义一个Shell变量,并导出成用户变量。#unset a清除环境变量# 阅读全文
posted @ 2014-03-10 17:20 Django's blog 阅读(3695) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: maven安装和环境变量配置myeclipse自带maven(Maven4MyEclipse)创建项目:新建Web Projects项目,在新建的页面上打上maven的勾。新建的项目里会多出个pom.xml文件为项目添加依赖包:右键项目,选择Maven4MyEclipse-->add Dependency。输入包名,maven会从中央库中查找。创建自己的依赖包:在pom.xml文件上右键,选择run as-->maven install。该命令将项目发布到本地的资源库中。其他项目需要用到这个资源,输入资源名称就可以找到。手动安装mavenMaven 2.2.1为例 (3.0.3没下 阅读全文
posted @ 2014-03-10 17:17 Django's blog 阅读(777) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Maven常用命令:1. 创建Maven的普通java项目: mvn archetype:create -DgroupId=packageName -DartifactId=projectName2. 创建Maven的Web项目: mvn archetype:create -DgroupId=packageName -DartifactId=webappName -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp3. 编译源代码: mvn compile4. 编译测试代码:mvn test-compile5. 运行测试:mvn test6. 产生site: 阅读全文
posted @ 2014-03-10 17:13 Django's blog 阅读(253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://www.cnblogs.com/dlts26/archive/2011/08/23/2150230.htmlmahout项目是由多个子项目组成的,各子项目分别位于源码的不同目录下,下面对mahout的组成进行介绍:1、mahout-core:核心程序模块,位于/core目录下;2、mahout-math:在核心程序中使用的一些数据通用计算模块,位于/math目录下;3、mahout-utils:在核心程序中使用的一些通用的工具性模块,位于/utils目录下;上述三个部分是程序的主题,存储所有mahout项目的源码。另外,mahout提供了样例程序,分别在taste-web和exa 阅读全文
posted @ 2014-03-10 16:44 Django's blog 阅读(219) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://log.medcl.net/item/2011/02/mahout_install/Apache Mahout是一个机器学习的框架,构建在hadoop上支持大规模数据集的处理,目前最新版本0.4。ApacheMahout简介http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-mahout/基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/Taste:http://taste.sourceforge.netMahout currently 阅读全文
posted @ 2014-03-10 15:57 Django's blog 阅读(347) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/Web 2.0 的一个核心思想就是“群体智慧”,即基于大众行为,为每个用户提供个性化的推荐。这使得如何让用户能更快速更准确的获得所需要的信息,成为了 Web 应用成败的关键。Apache Mahout 是 ASF(Apache Software Foundation)的一个较新的开源项目,提供机器学习领域的一些经典算法的高效实现。本文主要讲述如何基于 Apache Mahout 来构建社会化推荐引擎,帮助 Web 应用开发者更高效的实现个性化推荐功能,从而提高最终用户满意度。推荐引擎简介 阅读全文
posted @ 2014-03-10 15:24 Django's blog 阅读(308) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本系列的第一篇为读者概要介绍了推荐引擎,下面几篇文章将深入介绍推荐引擎的相关算法,并帮助读者高效的实现这些算法。 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。它以其方法模型简单,数据依赖性低,数据方便采集 , 推荐效果较优等多个优点成为大众眼里的推荐算法“No.1”。本文将带你深入了解协同过滤的秘密,并给出基于 Apache Mahout 的协同过滤算法的高效实现。Apache Mahout 是 ASF 的一个较新的开源项目,它源于 Lucene,构建在 Hadoop 之上,关注海量数据上的机器学习经典算法的高效实现。http://www.ibm.com/de 阅读全文
posted @ 2014-03-10 14:31 Django's blog 阅读(445) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转:http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7362908最近参加KDD Cup 2012比赛,选了track1,做微博推荐的,找了推荐相关的论文学习。“Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms”这篇是推荐领域比较经典的论文,现在很多流行的推荐算法都是在这篇论文提出的算法的基础上进行改进的。 一、协同过滤算法描述 推荐系统应用数据分析技术,找出用户最可能喜欢的东西推荐给用户,现在很多电子商务网站都有这个应用。目前用的比较多、比较成熟的推荐算法是协同过... 阅读全文
posted @ 2014-03-10 14:19 Django's blog 阅读(449) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 主要的推荐算法简介转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_602feaa80100fjq9.html在推荐系统简介中,我们给出了推荐系统的一般框架。很明显,推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。一、基于内容推荐基于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价意见,更多地需要用机器学习的方法从关于内 阅读全文
posted @ 2014-03-10 11:42 Django's blog 阅读(488) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: def connect(_host, _user, _passwd, _db, _charset, _port): conn = MySQLdb.connect(host=_host, user=_user, passwd=_passwd, db=_db, charset=_charset, ... 阅读全文
posted @ 2014-03-10 11:07 Django's blog 阅读(297) 评论(0) 推荐(0) 编辑