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前言分享完需求，我们就按照需求去设计数据库就可以了，这里我数据库选用Mysql原因呢Mysql相对于其他数据库如ORACLE等轻巧，方便，开源，免费，好用，而且效率也够用数据库设计这里数据库设计我推荐大家一款数据库设计工具，我一直在使用觉得还不错叫PDMan多平台版本，MacWindows,Linux系统都有。总之功能非常强大，分表设计用户表

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安装环境要求PHP(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.php.net%2F) 5.6或更高(推荐使用PHP7)数据库,推荐使用MySQL(https://www.oschina.net/action/GoToLink?url

(题图:毕业旅行之决战青海湖)本文主要来源于小组内部的一个小的分享,这里整理成一篇文章po出来. 题目叫“Shell助力开发效率提升”,更切题的应该是叫“命令行”提升开发效率,这里并没有讲到Shell编程,而是主要介绍Linux或者Mac下常用的一些基本工具命令来帮助处理一些日常事务. (其实之前这篇文章Mac软件推荐(续)之

👆“Python猫”，一个值得加星标的公众号花下猫语：最新发布的Python3.9预览版合入了一个很小的改动（PEP584），关于这个特性本身不需要多说，只需要一两个示例，大家就能接受使用。但是，就像我之前介绍过的一些PEP一样，关于它的来龙去脉和引起的相关讨论，都是挺有意思的细节。今天分享的文章，对此有详尽的梳理，推荐大家一读

１基于用户的协同过滤算法：基于用户的协同过滤算法是推荐系统中最古老的的算法，可以说是这个算法的诞生标志了推荐系统的诞生。该算法在1992年被提出，并应用于邮件过滤系统，1994年被GroupLens用于新闻过滤。在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的而用户A没有接触过的物品推

引言：随着互联网的普及和信息爆炸式增长，人们面对的选择越来越多，但同时也面临信息过载和选择困难的问题。在这样的背景下，智能推荐系统应运而生，通过分析用户的历史行为和兴趣，为其提供个性化的推荐，从而提高用户的满意度和购买体验。本文将深入探讨智能推荐系统的工作

引言推荐系统在现代互联网应用中占据了极其重要的位置。无论是电商平台、社交媒体、音乐和视频流媒体服务，还是新闻和内容推荐系统，推荐系统都在提高用户体验和平台收益方面发挥着关键作用。近年来，随着人工智能和机器学习技术的迅猛发展，大模型（如GPT4、BERT等）