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            協同過濾算法-電動折彎機數控滾圓機電動滾弧機
            添加時間:2018-12-17
            章針對中小企業云平臺在單控制節點易導致單節點故障和網絡性能及安全的問題,提出了一種基于Keepalived+多網卡綁定的解決方案以實現Open Stack云平臺的高可用。該方案將主從式雙機熱備技術和集群技術相融合,并通過多網卡綁定技術提高物理網絡的負載和容錯率實現Open Stack云平臺的高可用性。實驗證明,在一臺控制節點或鏈路中斷的情況下,Open Stack云平臺仍然能夠穩定運行協同過濾算法-電動折彎機數控滾圓機電動滾弧機張家港切管機液壓切管機,該高可用性方案具有可行性。 對ACM在線評測平臺中練習題目數量較多,新用戶選題盲目的問題,文章主要研究了基于物品(item-based)的協同過濾算法,根據在線評測推薦系統的特性采用了余弦相似性來計算題目之間的相似程度,并且在此基礎上加入時間權重和難度權重。實驗結果表明,改進后的算法比原有推薦算法的推薦質量和準確度有顯著提高。最后將改進后的推薦算法部署到在線評測平臺上 本文由公司網站全自動切管機網站采集轉載中國知網網絡整理  http://www.qieguanjixie.com.cn/,幫助用戶選到合適的題目練習,提高用戶編寫程序解決問題的能力。 推薦算法的推薦效果[3]。APC公式如下:i01APC||NiiiSPNS==∑(5)3.1數據集測試采用了信陽師范學院OJ從2017年5月至今所有用戶的正確解題數據作為實驗的數據集,截至2017年11月19日,數據庫中約有1500道題,450名用戶,總共34100條解題記錄,其中正確的解題記錄有22815條,占總解題記錄的67.5%。3.2測試對比將OJ用戶的解題數據分為訓練集和比較集,分別用優化前和優化后的協同過濾算法產生推薦結果,推薦結果和比較集對比得到平均預測覆蓋率APC,如圖1所示。測試中,訓練集和比較集的比例為8∶2,算法選取解題個數大于10的用戶解題數據,推薦給用戶題目個數為5道。通過數據比較,優化后的算法的推薦質量較原有算法有顯著提高。圖1優化前后平均預測覆蓋率對比協同過濾算法-電動折彎機數控滾圓機電動滾弧機張家港切管機液壓切管機 本文由公司網站全自動切管機網站采集轉載中國知網網絡整理  http://www.qieguanjixie.com.cn/
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