免费手机号码归属地API查询接口和PHP使用实例分享 最近在做全国性的行业分类信息网站,需要用到手机号归属地显示功能,于是就穿梭于各大权威站点之间偷来了API的接口地址. 分享出来,大家可以用到就拿去呵. 一.淘宝网API 复制代码代码如下: API地址: http://tcc.taobao.com/cc/json/mobile_tel_segment.htm?tel=15850781443 参数: tel:手机号码 返回:JSON 二.拍拍API 复制代码代码如下: API地址: http:/…

免费手机号码归属地API查询接口 一.淘宝网API API地址: http://tcc.taobao.com/cc/json/mobile_tel_segment.htm?tel=15850781443 参数: tel:手机号码 返回:JSON 二.拍拍API API地址: http://virtual.paipai.com/extinfo/GetMobileProductInfo?mobile=15850781443&amount=10000&callname=getPhoneNumIn…

最近用spark的mlib模块中的协同过滤库做个性化推荐.spark里面用的是als算法,本质上是矩阵分解svd降维,把一个M*N的用户商品评分矩阵分解为M*K的userFeature(用户特征矩阵)和K*N的productFeature(商品特征矩阵),由于K远小于N和M,存储和计算获得相应的优化. 这样对于一个用户a,推荐100个商品怎么做呢?取a的特征向量(1*K)和productFeature相乘得到1*M的结果向量,向量中的值代表该商品和用户a的相关度,取结果向量中前100的商品推荐给…

从mysql数据库获取电话号码,查询归属地并插入到数据库 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import json, urllib, sys, pymysql from urllib import urlencode, urlopen reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') #调用接口,获取结果为二维字典 def getPageCode(url, params): params = urlencode…

使用pymysql pip install pymysql 创建mysql测试表 CREATE TABLE `userinfo` ( `id` int(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `phoneNum` char(11) NOT NULL, `location` char(20) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `name` (`phoneNum`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=112…

使用https://www.juhe.cn/提供的接口,查询归属地 在官网注册key即可使用. 代码如下 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import json, urllib, sys from urllib import urlencode, urlopen reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') #调用接口,获取结果为二维字典 def getPageCode(url, params): par…

需要安装pymysql,phone库 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys, pymysql, logging, phone from urllib import urlencode, urlopen reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') LOG_FORMAT = "[%(asctime)s] - %(levelname)s - %(message)s" LOG_FILE…

本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon.CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等.   那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢?个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.…

从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例,介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品(回复"推荐"阅读),58转转的宝贝为闲置物品,品类多种多样,要做统一的宝贝画像比较难,而分类别做宝贝画像成本又非常高,所以更多的是进行用户画像.分类预测推荐.协同过滤推荐等个性化推荐. 有些同学反馈,他们的产品是垂直类的O2O产品,分类单一,可以简单的实现宝贝画像,这类垂直O2O产品怎么从零开始做个性化推荐呢?这是本文要讨论的问题 一.58到家美甲简介 58到家有三大自营业务"家政&q…