小众推算法
1. 新手怎样学网络营销
俗话说：“哪里有钱赚，哪里就有商人的影子”，所以近二十年来各种“网络营销培训班”、“网络推广课程”层出不穷，这也自然造就了一批又一批的“营销导师”如雨后春笋的出现。
互联网中流行一个词叫“割韭菜”，更过分的还有一个词叫“收智商税”，那么你们有没有因为崇拜某个“营销导师”而花几千甚至上万元去参加“网络营销推广”的课程培训呢？最后却发现被“割韭菜”了，被“收智商税”了！
这是为落地实操而准备的网络营销推广技术、技巧课程文档，只有你能落地实战，能灵活运用文档里面的各种技术、技巧才算“会了”，否则谈不上“你会了”。你要设想，如果一家企业找你合作网络营销推广，你敢签订合同吗？你能顺利解决吗？如果你不敢、你不能那么说明你还不会，请您继续学习+实操！
嗯，是的！这就是你学习网络营销知识后该有的一种结果，否则真的不用浪费时间去学！你就该有能力和各种需要互联网推广的企业签订合同，帮他们顺利完成各种网络营销推广的业务。
2. 推荐算法有哪些
应该说分为两类：个性化和非个性化，“让全局优秀的内容被大家看到”应该算是非个性化，热门榜单/最多观看这类方法可以简单解决这个问题;不同的人对于“好”的理解不一样，换句话说也就是偏好不同，所以新加入的好内容我认为是个性化问题。
个性化的两个主要思想八个字概括之：物以类聚、人以群分。主要的方法及变种应该有很多，像协同过滤、基于内容的、基于标签的等等。
3. 会计基础中抽样盘点法与技术推算法怎么区别
抽样盘点——是对于数量多，重量均匀的财产物资，通过抽样盘点，计算出单位体积或单位重量的零件个数，然后测定零件总体积或总重量，再换算出全部零件个数。这种方法适用于对单位价值很低的小型零件等实物的清查。
技术推算——适用于大量堆放，价廉笨重的物资，不易逐一清点的财产物资，将实物整理成近似某种几何体，通过量方、计尺等方法，然后按数据计算其数量重量。如大量堆放的原煤，砂石，化肥，饲料等。
4. 网易云音乐作为最晚出来的音乐软件, 为什么会这么火
其实网易云能火是必然，毕竟它具有别的流媒体没有的一些优点，我们可以从几个方面来说：1.网易云音乐包含了现在主流播放媒体所应有的功能，比如漂亮的UI，能够为用户提供多种皮肤的切换，并且网易云音乐可以用自己手机里面的图片做背景；主页整齐，分类明确。 2. 网易云音乐支持正版，可在线购买专辑，并且音源品质较高。3.支持用户上传原创音乐，不过这一点也有bug，比如抄袭的歌曲也可以上传。支持用户查缺补漏歌词。4.网易云音乐的精华部分就是歌曲评论区，经常可以在评论区看精彩故事，找生活共鸣，每当繁忙的一天过去的时候，下班坐在地铁上安静的听歌看评论是我的日常，身心可以得到放松。5.可以自己创建歌单，编辑专辑，并推广给朋友。6.提供用户互相关注，形成社群，还可以看到关注的用户收藏的歌单，逐渐形成自己的音乐爱好圈。7.网易云音乐系统的“每日推荐”与“私人FM”推荐的歌曲是根据你平时听歌的喜好进行推送。每日推荐功能在许多软件中都有，而且不仅仅在音乐领域，在视频领域，新闻领域等都存在的。而网易云音乐绝对是其中的佼佼者，它更能贴近你内心的感受，琢磨你的想法和兴趣。每每听到它推荐给自己的音乐总有一种似曾相识的感觉，让人对这个功能欲罢不能。准确的把握了用户的个人喜好。8.网易云音乐是一个小众音乐爱好者的聚集地，小众音乐的分类很清晰，音乐受众本身就略带一些文艺属性，没有一点调调的话 ，根本吸引不了优秀的用户。9.公司认真做产品，富有情怀的文化，又是媒体出身，所以火是必然的。
5. 跪求一个倒推算法，这个怎么算，想破头想不出
你既然知道这个价是怎么来的？那就设定xy。在自己的本子上演算一下。现在你已经知道很多等式了
6. 推荐算法有哪些
推荐算法大致可以分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法。 基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item，比如你看了哈利波特I，基于内容的推荐算法发现哈利波特II-VI，与你以前观看的在内容上面（共有很多关键词）有很大关联性，就把后者推荐给你，这种方法可以避免Item的冷启动问题（冷启动：如果一个Item从没有被关注过，其他推荐算法则很少会去推荐，但是基于内容的推荐算法可以分析Item之间的关系，实现推荐），弊端在于推荐的Item可能会重复，典型的就是新闻推荐，如果你看了一则关于MH370的新闻，很可能推荐的新闻和你浏览过的，内容一致；另外一个弊端则是对于一些多媒体的推荐（比如音乐、电影、图片等)由于很难提内容特征，则很难进行推荐，一种解决方式则是人工给这些Item打标签。 协同过滤算法，原理是用户喜欢那些具有相似兴趣的用户喜欢过的商品，比如你的朋友喜欢电影哈利波特I，那么就会推荐给你，这是最简单的基于用户的协同过滤算法（user-based collaboratIve filtering），还有一种是基于Item的协同过滤算法（item-based collaborative filtering），这两种方法都是将用户的所有数据读入到内存中进行运算的，因此成为Memory-based Collaborative Filtering，另一种则是Model-based collaborative filtering，包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚类，SVD，Matrix Factorization等，这种方法训练过程比较长，但是训练完成后，推荐过程比较快。 最后一种方法是基于知识的推荐算法，也有人将这种方法归为基于内容的推荐，这种方法比较典型的是构建领域本体，或者是建立一定的规则，进行推荐。 混合推荐算法，则会融合以上方法，以加权或者串联、并联等方式尽心融合。 当然，推荐系统还包括很多方法，其实机器学习或者数据挖掘里面的方法，很多都可以应用在推荐系统中，比如说LR、GBDT、RF（这三种方法在一些电商推荐里面经常用到），社交网络里面的图结构等，都可以说是推荐方法。
7. 测量计算盘点法和技术推算法的区别
盘点分为实地盘存和永续盘存
实地盘存就相当于卖鱼，开始卖之前拥有鱼的数量，加上进货的数量，最后减去卖完之后剩下的鱼的数量。用结存数来倒推减少数。
永续盘存工作量大，既要记录原有数量，还要记增加数，减少数。
技术推算是对一些价值不高，数量多，难以数清的比如煤炭，石头的实物清查。
请采纳
8. 互联网行业所说的算法是什么意思是用来搞推荐功能的么
摘要 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务
9. 船位推算法是什么
确定船位：航迹推算法和观测定位法。
航迹推算（track estimation）：以起航点或观测船位为推算起始点，根据船舶最基本的航海仪器（罗经和计程仪）所指示的航向、航程，以及船舶的操纵要素和风流要素等，在不借助外界导航物标的条件下，推算出具有一定精度的航迹和船位的方法和过程。
观测定位（positioning by observing）：航海人员利用各种航海仪器观测位置已知的外界物标，并根据观测结果确定出观测时船位的方法和过程。
航迹推算起始点（时）：驶离港口引航水域或港界，定速航行并获得准确的观测船位后立即进行。
终止（时）：抵达目的港的引航水域，或接近港界有物标或航标可供目测定位或导航时，方可终止航迹推算。
航迹推算工作不得无故中断，仅当船舶驶入狭水道、渔区、船舶密集区域需频繁使用车、舵的情况下，方可中断航迹推算工作。当恢复正常后应立即恢复航迹推算工作，推算中止点和复始点的时间和位置应在海图上画出，并记入航海日志。
船舶在沿岸水流影响显着的海区航行，应该每1小时确定一次推算船位；其它海区一般每2~4小时确定一次推算船位。
航迹推算：航迹绘算法（track plotting）和航迹计算法（track calculating）。
10. 易经卜筮法和推算法的区别
易经卜筮法和推算法的区别（李守力）
目前很多人对易经和周易的区别不清楚，对象数和义理的区别不清楚，对易经卜筮法和推算法的区别不清楚。易经卜筮法和推算法都属于象数派科学。
易经的卜筮法属于准宗教法，是人与灵界沟通的预测方法，卜筮的主持称为巫。你看，筮，是一个巫拿着竹签在占卜。卜筮法很多种：龟甲烧卜、周易大衍法、京房易、六爻纳甲、梅花易数、扑克占卜、抽帖、奇门占卜、六壬、金口诀等都是。
易经的推算法属于准科学法，是古代的天文地理代数学。这门学科是理性的，是数学统计学，与宗教神灵无关。天文星占、地理堪舆、四柱命理、相法、奇门推演（不是奇门占卜）、太乙数、五运六气等都是易经推算法。
易经的卜筮法思维方式：直觉思维和形象思维。它的特征是神秘。
易经的推算法思维方式：形式逻辑得数学推算，辩证逻辑的判断，演绎逻辑的推理，形象逻辑的描述。它的特征是理性和严密。
2006年9月23日，北京，李守力