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C#和ACCESS开发的通讯录软件，易于操作。可分组、查询、编辑，还设有备忘录和时钟功能，方便个人使用和开发参考。

恒源好用进销存系统，专为中小型企业、店铺、专卖店等销售行业量身定制。 软件特点* 界面友好美观，易学易用，无需培训，快速上手。* 功能涵盖进货、销售、库存、商品、VIP会员管理以及统计分析。* 支持条码标签打印、多样性收款以及条码枪、小票打印机、条码打印机等硬件。* 用户无需复杂编码，即可进行商品销售和库存管理。* 提供直观的经营利润与进销存数据分析，数据交互式呈现。* 整合条码标签编辑及打印功能，商品入库与吊牌标签打印一站式完成。* 基于微软.NET技术平台，性能卓越，无需昂贵硬件/网络设备。* 结合C/S与B/S架构，终身在线升级，一键自动升级至最新版本，不影响现有数据。 适用行业商店、超市、专卖店、便利店、体育用品、玩具、音像图书店、母婴用品、精品饰品、化妆品店、家电通讯、电脑及配件、眼镜店、日用百货、食品饮料店、汽车配件、五金、建材店等。

SQL.Prompt.V4 版本，经多次测试安装稳定可用。 虽然已测试最新试用版本，但功能不如V4轻便好用，且5.x破解版似乎缺少格式化功能。

《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。

在线推荐系统帮助用户找到电影、工作、餐馆，甚至是浪漫伴侣！结合统计数据、人口统计学和查询术语的艺术，可以实现让用户满意的结果。学习如何正确构建推荐系统：这可能是您应用程序的成败之关！

现有的关联规则推荐技术在数据提取时主要侧重于关联规则的提取效率，缺乏对冷、热门数据推荐平衡性的考虑和有效处理。为了提高个性化推荐效率和推荐质量，平衡冷门与热门数据推荐权重，对关联规则的Apriori算法频繁项集挖掘问题进行了重新评估和分析，定义了新的测评指标推荐非空率以及k前项频繁项集关联规则的概念，设计了基于k前项频繁项集的剪枝方法，提出了优化Apriori算法且适合不同测评标准值的k前项频繁项集挖掘算法，降低频繁项集提取的时间复杂度。理论分析比较与实验表明，k前项剪枝方法提高了频繁项集的提取效率，拥有较高的推荐非空率、调和平均值和推荐准确率，有效地平衡了冷、热门数据的推荐权重。

本项目利用Spark推荐算法开发了一套电影推荐系统，后端采用了SpringBoot，前端则使用微信小程序进行展示。系统涵盖了数据处理、推荐算法、分布式计算、微服务架构和移动端开发等多个IT领域知识点。具体包括Spark的RDD和DataFrame API用于高效处理大规模用户行为数据，以及协同过滤、矩阵分解等经典推荐算法的应用。SpringBoot框架简化了后端开发，提供了高内聚低耦合的特性，而微信小程序则通过优秀的用户体验和轻量级特性增强了前端展示。

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利用Spark大数据技术构建电影推荐系统，提供实际代码演示。