基于Mahout的个性化推荐系统架构

针对互联网企业的实际和用户需求,构建一种基于Mahout的个性化推荐系统架构。通过分析网站的数据特点,将数据分为静态数据和动态数据。当数据量不大时,根据数据特点选用Mahout单机内存推荐算法进行计算;当数据量很大时搭建分布式集群,将业务系统的静态数据定时地增量导入到Hadoop的HDFS中,然后用Mahout分布式推荐算法访问HDFS。计算后的结果,保存到业务系统的数据库中,与动态数据合并作为在线响应的输出。实验证明该方案可以绕过海量数据的高并发在线分析的问题,有效地缓解系统响应时间的压力。     

基于DSP正弦信号发生器设计

提出了一种基于TMS320C5402实现正弦信号发生器的设计原理与方法,介绍了所设计的正弦信号发生器硬件电路结构和软件程序流程图。结合DSP硬件特性,通过使用泰勒级数展开法得到设定参数的正弦波形输出,达到设计目的。该信号发生器弥补了通常信号发生器模式固定,波形不可编程的缺点,其具有实时性强,波形精度高,可方便调节频率和幅度、稳定性好等优点。