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wait与sleep区别
wait与sleep区别在于： wait会释放所有锁而sleep不会释放锁资源. wait只能在同步方法和同步块中使用，而sleep任何地方都可以. wait无需捕捉异常，而sleep需要. 两者相同点：都会让渡CPU执行时间，等待再次调度！ class Allocator { private List<Object> als; // 一次性申请所有资源BUAA_OO_第四单元总结 && 学期总结
OO第四单元总结&&学期总结 第四单元的任务是实现一个UML解析器，难度相比前两个单元来讲小了很多，架构设计也较为简单。在学习这一单元之前，我仅仅是将UML作为一种画图的工具，却没有深刻的理解它的本质，UML也是一种语言，是一种统一建模的语言，这一单元的三次作业，就是要求我们准确理解类图1111
协同过滤推荐算法 迄今为止，在个性化推荐系统中，协同过滤技术是应用最成功的技术。目前国内外有许多大型网站应用这项技术为用户更加智能（个性化、千人千面）的推荐内容。 核心思想： 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根个性化召回als算法原理
最小二乘法 利用矩阵分解的结果无限逼近现有数据，得到隐含的特征 利用隐含的特征预测其余结果 表一： product1 product2 product3 user1 3.0 user2 1.0 1.0 user3 3.0 user4 1.0 假设有4个用户，对应3个产品，加入user2被采集到对pUE4插件 Advanced Locomotion System(ALS) 学习笔记-0-准备环境
学习目的 本次学习目的不是学会如何在 UE4 中运用 ALS，而是学习它对动作的 状态划分、步骤拆解、融合组织等方面的设计思路及动作资产制作经验。 为顺利的进行动捕做足前期功课。 在这之前对UE4完全是0基础，蓝图之类的概念只是听说过。 对u3d的animation和animator的使用熟练度已ALS算法
ALS算法参数: // ALS关键代码 val model =ALS.train(训练集,rank,循环次数iter,lambda) 那是怎么想到要这样设置的呢？那就要在了解算法的基础上来设置此参数； 1、训练集，数据格式：（用户id 物品id 评分(0-1) ） 2、rank，根据数据的分散情况测试出来的值，特征向量纬度，开发中召回集合的生成【笔记】
工具： 采用算法，CF，ALS，所用开发环境 spark-ml库 原始数据格式： uin|mapid|TotalDuration 用户-地图-游戏时间 步骤： 处理原始数据，用相关用户行为定义算法，处理数据得到 uin|mapid|rating 对应用户-地图评分 根据评分数据计算地图相似度（ITEM_CF,邻域算法） 用户相似采用sparkALS算法实现用户音乐打分预测
原文链接：https://my.oschina.net/u/3611008/blog/3102988 很多人在决定是否看一部电影之前都会去豆瓣看下评分作为参考，看完电影也会给一个自己的分数。每个人对每个商品或者电影或是音乐都有一个心理的分数，这个分数标明用户是否对这个内容满意。作为内payspark als
from pyspark.sql import SparkSession import math from os.path import abspath def cosSim(v1, v2): member = reduce(lambda x, y: x+y, map(lambda d: d[0]*d[1], zip(v1,v2))) t1 = math.sqrt(reduce(lambda m, n: m+n, map(lambda x: math.pow(x, 2), v1)Z/OS遇到的错误
一、 IKJ56251I USER NOT AUTHORIZED FOR SUB+ IKJ56251I YOUR TSO ADMINISTRATOR MUST AUTHORIZE USE OF THIS COMMAND 原因：没有授予用户权限，用管理员账号做如下授权，其中两条有用，JCL对应的命令就是解决无法提交作业的。 注意：授权完成以后，用户必须重新登录TSO，才能获得权spark als scala实现(二)
Vi t1.txt1,101,5.01,102,3.01,103,2.52,101,2.02,102,2.52,103,5.02,104,2.03,101,2.53,104,4.03,105,4.53,107,5.04,101,5.04,103,3.04,104,4.54,106,4.05,101,4.05,102,3.05,103,2.05,104,4.05,105,3.5 1.装载数据scala> import org.apache.spark.mllib.recommendation.{AL