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男主角现实中死了,但通过一个实验在另外一起事件中的网源另外一个人(教师)身上去寻找爆炸嫌疑人,后来找到了,码电而且阻止了爆炸事件的影网源码发生。阻止爆炸后的电影多语所有人都活了下来,男主跟他的网源lanp源码编译安装思维融合在了一起,在现实中继续生活,码电所以片子结尾的影网源码那个大金属球的反光里可以看到,里面的电影多语男主是另外一个人。爆炸是网源发生在这个实验之前,所以男主最后一次穿越给那个女军官发了短信,码电告诉她这个实验的影网源码结果和阻止爆炸的事情(后来女军官证实是真的),爆炸也从没发生过(办公室两个人的电影多语对话也说明这个实验以后也许会用的到)。所以这个结局是网源个很完美的,男主死后的码电意识在现实中找到了宿主,并跟这个宿主的女朋友生活在了一起。所以这是一个实验改变未来的故事,有一点可以认证这个逻辑,c数学库源码就是军官去看了一眼男主,他那个时候还活着,如果男主没有改变未来或者说男主是生活在源代码里,那么男主应该已经被女军官给安息了,但她看到男主的时候,男主还活着的,因此是男主通过实验改变了未来,也改变了自己(在现实中以另外一个身份活了下来),短信中有提到等中尉醒来的时候告诉他:一切都会慢慢好起来的,这也许是另外一个故事的开始,无限的去扮演另外一个自己,拯救更多的人,找到另外一个自己。
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Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册
软件及版本
以下为开发相关的技术和软件版本:
服务端:Python 3.9
Web框架:Django 4
数据库:Sqlite / Mysql
开发工具IDE:Pycharm
**推荐系统算法的实现过程
本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。
具体来说,这是基于协同过滤(Collaborative Filtering)的一种方法,具体使用的是基于项目的协同过滤。
以下是系统推荐算法的实现步骤:
1. 数据准备:首先,从数据库中获取所有用户的评分数据,存储在Myrating模型中,包含用户ID、**ID和评分。使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。
2. 构建评分矩阵:使用用户的评分数据构建评分矩阵,行代表用户,列代表**,矩阵中的元素表示用户对**的评分。
3. 计算**相似度:计算**之间的相似度矩阵,通常通过皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)来衡量。
4. 处理新用户:对于新用户,推荐一个默认**(ID为的**),创建初始评分记录。
5. 生成推荐列表:计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度,使用这些相似度加权其他用户的评分,预测当前用户可能对未观看**的评分。
6. 选择推荐**:从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。
7. 渲染推荐结果:将推荐的**列表传递给模板,并渲染成HTML页面展示给用户。
系统功能模块
主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录
项目文件结构核心功能代码
显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数
系统源码及运行手册
下载并解压源文件后,使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。
在Pycharm中,按照以下步骤运行系统:
1. 创建虚拟环境:在Pycharm的Terminal终端输入命令:python -m venv venv
2. 进入虚拟环境:在Pycharm的Terminal终端输入命令:venv\Scripts\activate.bat
3. 安装必须依赖包:在终端输入命令:pip install -r requirements.txt -i /simple
4. 运行程序:直接运行程序(连接sqllite数据库)或连接MySQL。
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