协同作战

提出一种作战模型的数值模拟方法，并应用该方法对三种作战模式进行模拟分析。通过对模拟结果进行统计分析，揭示了不同作战模式下关键指标的数字特征和统计规律。

利用Matlab开发模拟作战导航系统，通过在Simulink模型中的特定书签位置双击，实现对Word文档的快速访问。

用于推荐系统的协作深度学习代码，作者用 TensorFlow 做了个还挺清爽的实现，整体逻辑比原始 CDL 版本简化不少，适合想快速上手的你。训练用 Python 跑，评估还得回 Matlab 操作下，算是多语言混合玩法。代码写得比较直白，预训练和主模型拆得也清楚。要注意，这套代码主要用于演示用途，别拿它去跑线上服务哈。如果你想看完整版的 Matlab 代码或 MXNet 的轻量实现，文档里也都贴了链接，资源还是挺齐全的。

构建商品推荐系统，利用协同过滤算法，根据用户画像及购买历史，推荐相关商品，为用户提供个性化购物体验。

利用电磁兼容仿真软件FEKO与matlab协同设计天线。

SQL 性能的提升啊，真的不是一个人能搞定的活儿。开发、DBA、系统管理员、运维，得配合到位才行。谁来调整系统？还真得看情况，但你只要搞清楚数据怎么流，SQL 写得规不规范，系统监控有没有跟上，基本就能一大半的问题。 应用设计人员的设计要让别人一看就懂，数据是怎么从前端一路走到库里的，结构清晰才能避免调试时抓瞎。 开发人员写 SQL 时别乱搞，明确一下用的查询策略，不期 DBA 看都看不懂，优化就更别提了。 DBA也不轻松，得盯着系统跑，及时发现哪个语句拖了后腿，有问题就得拉开发开会，一起排查。 运维负责的硬件、软件信息也得同步出来，比如服务器负载啊、磁盘读写啊，哪怕是 IO 瓶颈也要及时反馈

Hadoop与Hive协同配置指南 本指南涵盖Hadoop 2.8.4版本（hadoop-2.8.4.tar.gz）和Hive 2.3.3版本（apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz）的协同配置步骤。 准备工作: 确保系统已安装Java环境（版本1.7或更高）。 下载Hadoop 2.8.4和Hive 2.3.3的二进制文件。 Hadoop配置: 解压Hadoop，并将其放置在合适的目录下。 编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml，hdfs-site.xml，mapred-site.xml和yarn-site.xml，设置Hadoop集群的相关参数，如

基于 Spark 的电影推荐系统.zip 是个还不错的资源，适合想深入了解推荐系统原理、顺便动手练练 Spark 的你。讲得挺系统，从数据清洗、模型训练到实时推荐都有覆盖。用的核心是协同过滤，算是推荐算法里比较经典的做法。Spark 的 MLlib用起来还蛮顺的，大规模评分数据也不在话下。整体思路清晰，代码也不复杂，跑通之后你会对推荐系统的实现有个比较扎实的理解。评分数据预部分讲得挺细，比如怎么用DataFrame缺失值、转时间戳。完了就可以搞User-Based CF或者Item-Based CF，两种方式都提到了，配合实际需求灵活切换就行。训练环节支持调参数，比如相似度怎么选、邻居数 K设

协同过滤的 RMSE 计算代码其实蛮简单易懂的。如果你正在学习 Python，想了解机器学习和推荐系统的基础，完全可以参考这个源码。它的实现不复杂，操作起来也顺手，挺适合初学者。计算 RMSE 是评估推荐系统性能的一个常用方法，代码展示了如何基于协同过滤实现这一过程。通过这个代码，能帮你更好地理解推荐系统的工作原理，尤其是如何评估推荐的准确性。 如果你对协同过滤算法有兴趣，其他相关文章也挺值得一看。比如，关于 Spark 的协同过滤实现，或者基于 Django 框架的图书推荐系统，这些都能给你更深入的视角和实践经验。 另外，协同过滤算法的应用可不止在推荐系统，电商平台、视频推荐等都有广泛应用。

Fortran 作为高性能计算领域的佼佼者，与 Matlab 强大的数据分析和可视化功能相结合，可以实现优势互补，为科学研究和工程应用提供更强大的解决方案。