1.Python实现在线电影推荐系统 基于用户、评分评分项目的系统系统协同过滤推荐在线电影系统 代码实现源代码
2.Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册
3.Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top250的相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）
4.Java源码规则引擎：jvs-rules 8月新增功能介绍
5.pat是什么文件
6.处理器性能测试基准平台与测试指标

Python实现在线电影推荐系统 基于用户、项目的源码源码用协同过滤推荐在线电影系统 代码实现源代码

       Python实现在线**推荐系统基于用户、项目的评分评分协同过滤推荐

       项目简介

       开发工具和实现技术采用pycharmprofessional版本，Python3.8版本，系统系统Django3.1.1版本，源码源码用西游伏妖录源码MySQL8.0.版本。评分评分通过Bootstrap样式、系统系统JavaScript脚本、源码源码用jQuery脚本、评分评分layer弹窗组件、系统系统webuploader文件上传组件来构建系统界面。源码源码用

       项目目录、评分评分数据库结构详细设计，系统系统包含auth_group、源码源码用auth_group_permissions等表，用于权限管理，django_admin_log表记录操作记录，django_session保存会话信息，以及自定义的user、movie、type等表。

       代码实现包括前台登录、注册、首页、**详情等前端功能，以及基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法的后端逻辑。

       系统配置文件settings.py，设置项目全局配置，如数据库连接、静态文件路径等。

       实现界面

       包括前台登录、注册、首页、**详情页面，以及用户个人信息、修改个人信息、评分记录等功能。后台界面提供登录、首页、**列表管理、odoo 10 源码编辑或添加**等功能。

       专业团队长期研究协同过滤推荐算法，欢迎交流学习。后续将更新更多推荐算法，关注qq以获取最新动态。

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。换军装源码

       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。

Python数据分析实战-爬取豆瓣**Top的相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）

       在操作系统的Windows 环境配置中，以python版本3.为例，实现对豆瓣**Top的详细信息爬取，包括但不限于**详情链接、链接、中文**名、外国**名、评分、评价数量、概述、导演、主演、上映年份、地区、类别等项关键信息。

       将获取的信息整合并写入Excel文件中，实现数据的自动化整理与存储。

       主要分为三部分代码实现：

       scraper.py

       编写此脚本用于网页数据抓取，利用库如requests和BeautifulSoup进行网页内容解析，提取出所需**信息。

       writer.py

       负责将由scraper.py获取的数据，通过库如openpyxl或者pandas写入Excel文件中，实现数据结构化存储。

       main.py

       集成前两部分，设计主函数协调整个流程，确保脚本从运行开始到数据写入Excel文件的全过程流畅无误。

       实现的最终效果为：

       自动化抓取豆瓣**Top数据

       自动完成数据解析与整理

       数据存储于Excel文件中

       便于后续分析与使用

       通过上述代码实现，实现了对豆瓣**Top数据的高效、自动化处理，简化了数据获取与存储的流程，提高了数据处理的效率与准确性。

Java源码规则引擎：jvs-rules 8月新增功能介绍

       JVS-rules作为JAVA语言下的规则引擎，是jvs企业级数字化解决方案中的核心配置化工具，主要应用于金融信贷风控判断、商品优惠折扣计算、员工考核评分等场景。8月，JVS-rules进行了一系列优化与功能迭代，xampp项目源码现简要介绍如下：

       1、交互操作优化，提升规则清晰度，适用于复杂规则配置。

       2、新增数据源配置功能，支持API、数据库等多方式接入，通过JVS体系多数据源管理接入规则引擎。

       3、增加数据库接入时的参数查询配置，用于规则引擎中查找相关数据。

       4、引入复合变量处理能力，支持多行数据的加工处理，如累计消费总额。

       5、规则节点判断结果配置化，设置“通过”或“不通过”条件，简化决策流程。

       6、优化变量入参配置操作，支持多数据源选择。

       7、决策流优化调试模式，提供界面化调试功能，便于查看决策执行过程。

       8、改进赋值节点处理能力，支持基础赋值、映射赋值、条件赋值等多种方式。

       9、增加评分卡使用内容展现，提供评分卡预置设置选项。

       、系统UI交互操作优化，提升用户体验。

       通过上述更新，JVS-rules为用户提供更高效、语玩源码灵活的规则配置与执行能力。在线演示地址：frame.bctools.cn/，开源地址：gitee.com/software-mini...

       JVS-rules的迭代优化展示了其在规则引擎领域的持续进步，致力于为企业提供更完善、高效的解决方案。关注我们，了解更多产品信息与操作介绍。

       规则引擎往期干货：

       了解决策流的自定义权限控制

       掌握JVS-rules 2.1.8版本新功能

       深度解读JVS-rules规则引擎功能

       探索更多JVS-rules规则引擎功能应用

       学习JVS-rules规则引擎的全面功能

pat是什么文件

       PAT是一种编程能力测试文件。

       PAT，全称为Programming Ability Test，即编程能力测试，是由浙江大学计算机科学与技术学院创办的一项面向大学生的程序设计竞赛。PAT不仅是一场竞赛，更是一种计算机程序设计能力的考试，旨在培养和考察学生的算法设计、编程实现以及工程实践能力。PAT的考题范围广泛，包含算法设计、数据结构、软件工程等多个方面，不仅要求学生具备扎实的编程基础，还要具备灵活的问题解决能力。

       PAT考试形式为在线编程，考生需要在规定的时间内在线完成编程题目，并提交源代码。评判系统会对提交的源代码进行自动编译和执行，并根据运行结果给出评分。PAT的评分系统非常严格，不仅要求程序能够正确运行，还要求程序具有良好的性能和可读性。

       PAT的成绩不仅反映了学生的编程能力，还可以作为学生计算机水平的一个重要指标。许多高校和企业都将PAT成绩作为评价学生编程能力和选拔人才的重要依据。同时，PAT也为广大学生提供了一个展示自己编程才华的平台，吸引了众多热爱编程的学生积极参与。

       总的来说，PAT是一种非常重要的编程能力测试文件，它不仅能够帮助学生提高编程能力，还可以为学生的未来发展提供有力的支持。

处理器性能测试基准平台与测试指标

       SPEC，全称为标准性能评估公司（Standard Performance Evaluation Corporation），是由计算机厂商、系统集成商、大学、研究机构、咨询等多家公司组成的非营利性组织。该组织旨在建立和维护一套用于评估计算机系统的标准。

       SPEC CPU是SPEC组织推出的CPU子系统基准测试程序，测试程序以源码形式发布，包含多种改进后的实际应用程序，可以在多种体系结构上运行。在SPEC CPU测试中，测试系统的处理器、内存子系统和使用到的编译器都会影响最终的测试性能，而I/O（磁盘）、网络、操作系统和图形子系统对于SPEC CPU 的影响非常小。目前，SPEC CPU的最新版本是SPEC CPU ，最早的是SPEC CPU 。

       SPEC CPU测试类型包括两种：整型运算和浮点运算。

       SPEC CPU性能测试包括两个部分：速度测试和吞吐量测试。它们分别被称为speed模式和rate模式。其中speed是针对单任务的计算速度测试，rate针对系统运行多任务的吞吐量进行测试。默认使用SPEED模式进行测试，如需使用RATE模式进行测试，需要在runspec的参数中加上--rate。

       每种模式都有基值(Base)和峰值(Peak)两个性能衡量指标，base测试对编译有严格的规定，比如仅允许使用一种编译器、编译优化选项不能超过4个等等；而peak测试中可以针对不同的测试项目使用不同的编译器和不同的优化选项，从而让各项测试的测试结果达到最优。

       1.1 SEPC CPU

       SPEC CPU 中包含两套测试套件：CINT和CFP。其中CINT共有个测试项目，用于评估CPU整型运算的性能；CFP共有个测试项目，用于评估CPU浮点运算的性能。这个测试项目使用了C、C++、Fortran共三种语言。

       1.1.1 测试内容

       SPECCPU默认使用base进行测试，用户可以在runspec的参数中，加上—tune=base或者—tune=peak手动指定测试模式，如果两种模式都需要测试，则可以指定—tune=all。

       整型测试项

       浮点型测试项

       1.1.2 测试数据

       报告地址：spec.org/cpu/result...

       参数解释：

       Seconds：对于speed测试，表示基准测试运行的时间，单位s；

       对于rate测试，表示吞吐量运行时第一个副本开始到最后一个副本结束之间的时间量。

       Ratio：基准运行时间与参考平台运行时间的比率，即被测计算机的执行时间除一个参考处理器的执行时间，目的是将被测计算机的执行时间标准化，Ratio值越大，表示性能越强。

       Copies：吞吐量测试时，同时运行的基准测试副本的数量。

       Base与peak的计算：测试三次，选择每组测试的中位数，再计算每项测试Ratio的几何平均值。

       1.2 SEPC CPU

       1.2.1 测试内容

       整型测试项

       浮点测试项

       1.2.2 测试数据

       报告地址：spec.org/cpu/result...

       参数含义同1.1.2。

       1.3 优化内容

       以性能为主，不考虑功耗的问题，以结果发布为目的。

       2. Geekbench

       Geekbench是一款跨平台的处理基准测试程序，评分系统可分为单核与多核性能，以及模拟真实使用场景的工作负载能力。有geekbench2、geekbench3、geekbench4以及最新geekbench5，geekbench4以i7-U的结果分为基准，geekbench5以i3-U的结果分为基准，分数越高，性能越好。

       2.1 测试内容

       Geekbench5通过执行任务和应用程序的测试来评估硬件性能，分数越高性能越好，分数加倍表示性能加倍。

       2.2.1 CPU Workloads

       Geekbench5将CPU workload分为两个部分：单核workload和多核workload。

       Crypto：加密工作负载通过执行大量使用加密指令的任务衡量计算机的加密指令性能。

       Integer：整型工作负载通过执行大量使用整型指令的处理器密集型任务来衡量计算机的整型指令性能。所有的软件都使用了大量的整数指令，因此整型分数越高表示整体性能越好。

       Floating Point：浮点型工作负载通过执行大量使用浮点运算的各种处理器密集型任务来评估浮点计算性能。浮点计算性能在视频游戏、数字内容创建和高性能计算应用程序中尤为重要。

       CPU benchmark分数用于评估和优化CPU和内存性能，使用的workload包括数据压缩、图像处理、机器学习和物理模拟。对于各种应用程序（包括web浏览器、图像编辑器和开发人员工具）来说，这些workload的性能或者很重要。

       Geekbench5提供两个综合分数：单核与多核。这些分数是通过分段分数的加权平均数计算的。分段分数是使用该分段中包含的workload分数的几何平均值计算的。

       2.2.2 CPU Compute Workloads

       计算Benchmark分数用于使用包括图像处理、计算摄影、计算机视觉和机器学习在内的workload来评估和优化 GPU 计算性能。 这些workload中的性能对于包括相机、图像编辑器和实时渲染器在内的各种应用程序都很重要。

       Geekbench 5按照测试内容运行workload，默认情况下，每个workload运行次。Geekbench 5的总分有各个Compute workload的得分求几何平均值得到。

       每个Compute workload对每个受支持的Compute API都可以实现，API之间的分数也可以比较，但是有由于Compute API的性质，性能差异可能不仅受底层硬件的影响，GPU驱动程序也可能对性能产生巨大影响。

       3. CoreMark

       CoreMark是一个综合基准，用于测量嵌入式系统中使用的中央处理器(CPU)的性能。它是在年由eembc的shay gal-on开发的，旨在成为一个行业标准，取代过时的dehrystone基准。代码用C编写，包含以下算法：列表处理(增删改查和排序)、矩阵操作(公共矩阵操作)、状态机(确定输入流是否包含有效数字)和CRC。

       CoreMark的测试方法是，在某个配置参数组合下单位时间内跑了多少次CoreMark程序，其指标单位为CoreMark/MHz。CoreMark数值越大，性能越强。

       3.1 测试内容

       3.1.1 链接列表

       函数

       描述

       此Benchmark所做的项目：

       3.1.2 矩阵操作基准

       函数

       描述

       Matrix manipulation benchmark构成了许多更复杂算法的基础。紧密的内部循环是许多优化（编译器以及基于硬件）的重点。

       此Benchmark所做的项目：

       3.1.3 状态机基准

       函数

       CoreMark中使用状态机的主要目的是为了测试switch/if的运转情况

微信小程序毕业设计-评分系统项目开发实战(附源码+论文)

       本文介绍微信小程序毕业设计项目——评分系统，适用于计算机专业学生和小程序学习者。项目包含源码、数据库、演示录像等，可直接用于毕设。

       开发环境包括前端微信小程序工具和后端Java。

       项目设计包含管理员和用户角色，管理员功能如个人中心、用户管理、产品分类管理、产品信息管理、评分信息管理、留言反馈管理、系统管理等。用户则能进行注册、登录、产品信息搜索与查看、评论、评分、收藏操作，同时查看评论留言回复。

       系统设计分为功能模块和数据库设计两大部分。功能模块设计清晰展现管理员功能结构，数据库设计通过Visio工具完成。

       系统项目截图展示了管理员后台实现，包括用户管理、产品信息管理、产品分类、评分信息等页面操作。小程序功能实现则包括首页、产品信息、产品评分和我的页面。

       核心代码部分展示了评分系统的关键实现。

       如需源码或论文全文，请联系获取。项目可直接用于毕设或实战练习，欢迎关注，了解更多。

有哪些开源的在线考试系统？支持源码交付自主开发

       在线考试系统，作为网络技术与教育的结合产物，极大地提升了考试的效率与便利性。不受地域限制的在线考试，让远程参与者能够足不出户完成考试。个性化设置使考试根据考生能力调整难度，提供更为公平的评估。

       在线考试系统主要由考试管理系统与考试平台两个组件构成。考试管理系统负责考试的创建与管理，包括设置考试时间、规则，创建题库，生成考试安排与监控过程。考试平台则是考生进行在线考试的界面，提供友好的操作环境，支持试题显示与答案解析，自动提交答案并计算分数，确保考试过程流畅。

       在线考试系统具备多项优势。操作灵活便捷，自动评分减少人工核对的时间与成本，实时反馈与数据分析，为考生与教育者提供全面、精准的评估结果。广泛应用在教育机构、培训机构以及企业中，成为高效、可靠且安全的考试与评估工具。