①文字/口頭描述:
優化了基於歌曲的協同過濾演算法精度
規範化使用者註冊資訊
②展示github當日**/文件簽入記錄
③做了哪些優化和迭代
加入時間上下文資訊。使用者在較近時間間隔裡聽過的歌曲相似高要高於很長間隔才聽過的歌曲,比如昨天聽的歌曲和今天的歌曲,相似度要高於昨天聽的和前年聽的
對使用者註冊填寫的資訊規範進行優化,要求手機號格式正確,密碼符合規範
④通過自動化測試測出的bug
拉動進度條歌曲進度改變導致與定時器衝突;解決:設定布林引數定義乙個互斥變數,防止進度條與定時器衝突。滾動時,應當暫停後台定時器,滑動結束後,重新設定值
準備最終答辯
適用於歌曲數量明顯小於使用者數的場合,如果歌曲數量很多,計算歌曲相似矩陣代價很大
收穫:學習了協同過濾演算法的改進方案,對演算法原理的理解更進一步
seekbar的學習
getcurrentposition獲取當前**進度
seekto跳轉**進度的使用
疑問:無
基於歌曲的相似度推薦:
規範使用者註冊資訊:
採用apachebench 工具對歌曲api介面進行並行測試
ab -n 100 -c 100 醜八怪
看出測試和併發級別成指數增加的時候伺服器耗時和反應會變得緩慢,1w併發請求也許支撐不住(害怕伺服器崩潰)
第05組 每週小結 3 3
文字 口頭描述 優化了基於歌曲的協同過濾演算法精度 規範化使用者註冊資訊 展示github當日 文件簽入記錄 做了哪些優化和迭代 加入時間上下文資訊。使用者在較近時間間隔裡聽過的歌曲相似高要高於很長間隔才聽過的歌曲,比如昨天聽的歌曲和今天的歌曲,相似度要高於昨天聽的和前年聽的 對使用者註冊填寫的資訊...
第05組 每週小結 3 3
文字 口頭描述 優化了基於歌曲的協同過濾演算法精度 規範化使用者註冊資訊 展示github當日 文件簽入記錄 做了哪些優化和迭代 加入時間上下文資訊。使用者在較近時間間隔裡聽過的歌曲相似高要高於很長間隔才聽過的歌曲,比如昨天聽的歌曲和今天的歌曲,相似度要高於昨天聽的和前年聽的 對使用者註冊填寫的資訊...
第07組 每週小結 2 3
過去一周完成了哪些任務?展示github當日 文件簽入記錄 做了哪些優化和迭代 重點內容 1 介面的編寫,後端模組的完善。2 http服務的搭建與完善。3 利用ajax實現前端與後端的對接。通過自動化測試測出的bug 如沒有可不填 無。遇到了哪些困難?主要的困難還是在於時間方面的問題,因為遇上期末,...