網易雲演算法編程

① 網易雲音樂的歌單推薦演算法是怎樣的

「商品推薦」系統的演算法( Collaborative filtering )分兩大類，第一類，以人為本，先找到與你相似的人，然後看看他們買了什麼你沒有買的東西。這類演算法最經典的實現就是「多維空間中兩個向量夾角的餘弦公式」；第二類, 以物為本直接建立各商品之間的相似度關系矩陣。這類演算法中最經典是'斜率=1' (Slope One)。amazon發明了暴力簡化的第二類演算法，『買了這個商品的人，也買了xxx』。我們先來看看第一類，最大的問題如何判斷並量化兩人的相似性，思路是這樣 -- 例子：有3首歌放在那裡，《最炫民族風》，《晴天》，《Hero》。A君，收藏了《最炫民族風》，而遇到《晴天》，《Hero》則總是跳過；B君，經常單曲循環《最炫民族風》，《晴天》會播放完，《Hero》則拉黑了C君，拉黑了《最炫民族風》，而《晴天》《Hero》都收藏了。我們都看出來了，A,B二位品味接近，C和他們很不一樣。那麼問題來了，說A，B相似，到底有多相似，如何量化？我們把三首歌想像成三維空間的三個維度，《最炫民族風》是x軸，《晴天》是y軸，《Hero》是z軸，對每首歌的喜歡程度即該維度上的坐標，並且對喜歡程度做量化(比如： 單曲循環=5, 分享=4, 收藏=3, 主動播放=2 , 聽完=1, 跳過=-1 , 拉黑=-5 )。那麼每個人的總體口味就是一個向量，A君是 (3,-1,-1)，B君是(5,1,-5)，C君是(-5,3,3)。 (抱歉我不會畫立體圖)我們可以用向量夾角的餘弦值來表示兩個向量的相似程度， 0度角(表示兩人完全一致)的餘弦是1， 180%角(表示兩人截然相反)的餘弦是-1。根據餘弦公式, 夾角餘弦 = 向量點積/ (向量長度的叉積) = ( x1x2 + y1y2 + z1z2) / ( 跟號(x1平方+y1平方+z1平方 ) x 跟號(x2平方+y2平方+z2平方 ) )可見 A君B君夾角的餘弦是0.81 ， A君C君夾角的餘弦是 -0.97 ，公式誠不欺我也。以上是三維(三首歌)的情況，如法炮製N維N首歌的情況都是一樣的。假設我們選取一百首種子歌曲，算出了各君之間的相似值，那麼當我們發現A君還喜歡聽的《小蘋果》B君居然沒聽過，相信大家都知道該怎麼和B君推薦了吧。

② C語言學習資源整理

C語言學習資源匯總

一、C語言入門課程

1.實驗樓一C語言入門教程

教程+在線開發環境的方式，教程文檔詳細的講解C語言基礎知識，在線開發環境和本地一樣，可以梁握隨時動手跟著教程操作，動手學習的方式非常適合入門初學者。

2.gitbook一一笨方法學C

內容較完整豐富，相當於一本書籍了，適合新手入門學習。

3.菜鳥教程一C 語言教程

純在線文字教程，講解的不是那麼詳細，不過簡單易懂，適合入門初學者學習，看完後可對C語言有個大概的認知。

4.幕課網--C語言入門

教程+"環境"，講解的比較細致，也很簡單易懂，跟著教程可傻瓜式操作學習，適合入門新手。局渣盯

5.網易雲課堂一-C語言基礎入門

純視頻方式，每個視頻15分鍾左右，介紹的比較詳細，如果喜愛看視頻來學習的話，可以看看。

二、C語言實戰項目

免費的項目教程：

C語言製作2048；

C語言快速實現五子棋、鬥地主的發牌器；

C語言製作簡單計桐和算器；

用 C語言編寫自己的編程語言。

三、C語言筆記文章整理

學完基礎、做完項目之後，就會有各種問題，這個時候就需要學習筆記啦，或自己總結，或看別人的總結都可以。

1.C 語言中的指針和內存泄漏。

2.如何寫出優美的 C 代碼。

3.C語言的整型溢出問題，酷 殼 - CoolShell.cn。

4.易被遺忘的C/C++要點總結。

5.C/C++的mem函數和strcpy函數的區別和應用。

6.C語言的變數作用域及頭文件。

7.10個經典的C語言面試基礎演算法及代碼。

四、其他資源

再整理一些資源，零七碎八的，對於學習C語言的過程中會很有幫助的。

1.awesome-c(英文)、awesome-c-cn(中文版）

2.源碼閱讀--十個C開源項目。

3.一千行以下有哪些值得學習的小型開源項目? - 互聯網-知乎。

4.值得推薦的C/C++框架和庫。

5.C與 C++ 的真正區別在哪裡?

6.初學者的編程自學指南。

7.免費學習編程的10個好工具。

8.11款學習編程的好玩的瀏覽器游戲(譯)。

9.每個程序員都應該收藏的演算法復雜度速查表。

③ 網易雲音樂的私人FM和豆瓣FM的推薦演算法，哪個更好

後者，「帶用戶發現一首好歌帶來的喜悅遠遠大於自己搜索所得」，走的是電台的路線，這比播放器就多了一份驚喜。推薦演算法可不是網易雲音樂的重點，只不過是附屬功能而已。想的方向有偏差，就音樂領域而言，根據用戶畫像推薦只能是大方向，比如各個年齡層的不同偏好。前期最關鍵的應該是根據歌曲之間的關聯度進行推薦，比如喜歡李健的歌，那就給你多推薦相似歌手的音樂。後期的推薦這個比重也會占很重要的位置，這樣一來就成了誰家的音樂資料庫更全更好了。推薦是匹配的活，不僅要考慮人，也要考慮音樂、商品，這是雙方相互磨合的過程。

④ 網易雲的音樂推薦演算法適用於其他軟體嗎

網易雲音樂推薦演算法不適用於其他軟體。

很多人在使用網易雲音樂時，會感覺推薦音樂很好，質量高聽起來舒服。於是到網上去搜索，發現了幾種推薦方法。這時候我們要注意一個問題，那就是網上言論並不是公司內部答案，大多數內容都是以相似度出發，用兩三首歌曲舉例。事實上，一個平台有眾多歌曲，一個流行歌手少說也有幾十首歌曲，演算法並沒有想像中那麼簡單。就算固定答案，隨著版本更新，也會出現許多不同演算法。

3、並非萬能

在大多數情況下，推薦演算法都可以拿捏住用戶心思，畢竟平台擁有大數據，辨別用戶想法並不難。可不是所有人，都擁有同樣一種想法，有人覺得平台推薦內容准確，有人覺得推薦會造成麻煩。即使優化再完美，也無法滿足所有人。

⑤ 學python用來干什麼

學python可從事的職業就很多。

python是一門語法優美的編程語言，不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率，也可以單獨作為一項高新就業技能！所以學完Python編程之後，只要真的掌握了相關技術，想要找到好的工作還是比較容易的。

學完Python編程之後可以做的工作：

• 軟體開發，用python做軟體是很多人正在從事的工作，不管是B/S軟體，還是C/S軟體，都能做。並且需求量還是挺大的；

• 數據挖掘，python可以製作出色的爬蟲工具來進行數據挖掘，而在很多的網路公司中數據挖掘的崗位也不少；

• 游戲開發，python擴展性很好，擁有游戲開發的庫，而且游戲開發絕對是暴力職業；

• 大數據分析，如今是大數據的時代，用python做大數據也是可以的，大數據分析工程師也是炙手可熱的職位；

• 全棧工程師，如今程序員都在向著全棧的方向發展，而學習python更具備這方面的優勢；

• 系統運維，python在很多linux中都支持，而且語法特點很向shell腳本，學完python做個系統運維也是很不錯的。

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。