大电影站

光CMS是专为建设大电影站点而设的管理系统，以高效、稳定和易用著称。源码集成了光CMS核心和仿迅雷的网站模板，使得网站在设计上与迅雷电影站高度相似，并增加了迅雷电影站的独特功能。\"自动采集\"是其特殊功能之一，能快速获取网络上的电影资源信息，自动填充到网站数据库中，大大提升了内容更新速度和丰富度。光CMS核心包括内容管理、用户管理、权限控制、模板引擎和数据缓存等核心模块。精仿迅雷模板设计提供用户熟悉的浏览体验，包括清晰分类、热门推荐等功能。安装教程详细覆盖了从源码下载到网站部署的全过程，适合技术水平不同的用户。

Oracle回收站是存储已删除数据的区域。 了解回收站的机制有助于数据恢复和管理。 该指南详细介绍了回收站的原理、操作和恢复方法。

利用Spark大数据技术构建电影推荐系统，提供实际代码演示。

利用JPG格式图片批量制作电影的需求日益增加。MATLAB开发了一种简便的工具，使用户能够轻松裁剪每张图像，并将它们合成为完整的电影。

这份文档详细说明了 2019 网站 Sitemap 列表的使用方法，供测试用途。

PythonStudy：基于实践的Python学习平台 PythonStudy项目使用 Python 语言，基于 Django1.7 + Bootstrap3.3 框架开发，致力于提供 Python 数据抓取、处理、挖掘、分析和机器学习等方面的学习资源。 项目特色 理论结合实践: 从理论讲解到实际数据处理，每个主题都配有 Demo 演示。 经验分享与交流: 汇总学习经验，并为 Python 学习者提供交流平台，共同学习和成长。 主要功能模块 Web 爬虫: 从网络抓取实时数据，并存储到 MySQL 数据库，目前已完成天气数据和二手房房源数据采集。 机器学习: 使用 scikit-learn 库实现聚类、分类、回归等功能。 数据分析: 使用 pandas 进行数据分析处理。 数据可视化: 涵盖 EChart、D3、HighChart 等常用可视化库。 主要参考文档 (请在此处添加主要参考文档的具体内容，使用 Markdown 格式)

演示站点链接：http://taoniupincom.uz.taobao.com 后台管理路径为：/admin/view/index.php 主要功能包括：商品管理、批量搜索、品牌打折活动、文章管理、店铺管理、推荐位管理、分类管理、频道管理、友链管理、积分礼品兑换管理、免费白拿抽奖管理。

电影推荐人系统作业是SCE 2015数据挖掘课程的一部分。该系统允许注册用户评价电影，基于MovieLens数据集获得电影推荐。

电影分类器_v1.1是一款用Java编写的程序，将文本形式的电影情节进行分类，包括动作、浪漫、喜剧等类型。该程序使用KNN（K-最近邻算法）进行分类，首先从IMDB网站获取每部电影的名称及其流派，然后将电影情节提取到相应的文件中。每个流派（如action.txt、comedy.txt）都包含了相应流派的所有电影情节。利用R脚本进行数据挖掘，程序能够准确地分类每个电影情节。

深入理解MySQL核心知识点 涵盖数据库设计、优化、管理等主题 便捷的笔记格式，方便复习和查阅