音乐

Description 小Z是一个小有名气的钢琴家，最近C博士送给了小Z一架超级钢琴，小Z希望能够用这架钢琴创作出世界上最美妙的 音乐。 这架超级钢琴可以弹奏出n个音符，编号为1至n。第i个音符的美妙度为Ai，其中Ai可正可负。 一个“超级 和弦”由若干个编号连续的音符组成，包含的音符个数不少于L且不多于R。我们定义超级和弦的美妙度为其包含的 所有音符的美妙度之和。两个超级和弦被认为是相同的，当且仅当这两个超级和弦所包含的音符集合是相同的。 小Z决定创作一首由k个超级和弦组成的乐曲，为了使得乐曲更加动听，小Z要求该乐曲由k个不同的超级和弦组成。 我们定义一首乐曲的美妙度为其所包含的所有超级和弦的美妙度之和。小Z想知道他能够创作出来的乐曲美妙度最 大值是多少。 Input 第一行包含四个正整数n, k, L, R。其中n为音符的个数，k为乐曲所包含的超级和弦个数，L和R分别是超级和弦所 包含音符个数的下限和上限。 接下来n行，每行包含一个整数Ai，表示按编号从小到大每个音符的美妙度。 N<=500,000 k<=500,000 -1000<=Ai<=1000,1<=L<=R<=N且保证一定存在满足条件的乐曲 Output 只有一个整数，表示乐曲美妙度的最大值。 Sample Input 4 3 2 3 3 2 -6 8 Sample Output 11 【样例说明】

组长博客地址 NABCD分析 Need 需求 用户群体 主要针对人群：热爱音乐游戏的普通玩家群体 需求分析 普通玩家：对于那些热爱音乐游戏的玩家群体来说，现有的音游大多数都比较硬核，过高的操作难度往往使他们望而却步（@Stolf 也是一位音乐爱好者，但他玩osu!依旧还在打2星图）。 硬核玩家：狂热的音乐爱好者不局限于听音乐和玩音乐，他们在听音乐的过程中总是伴随着丰富的想象力，继续寻找一个独特的平台分享他们对某首音乐的想象。 Approach 途径 对于普通玩家群体，我们决定开发安卓平台应用，简化用户的操作以降低游戏的难度。同时引入剧情模式，让玩家在剧情的依托下能更好的融入音乐之中，享受音乐的魅力。 对于硬核玩家群体，我们考虑建设一个关卡制作器和一个仅仅针对这款游戏的高质量玩家社区，并整合到游戏之中。普通玩家可以在社区中分享对音乐、剧情的感想，而硬核玩家可以在关卡制作器中制作自己的游戏，并在这里分享他们制作的图谱。 Benifit 好处 用户群体 好处 普通玩家群体 寻求到一款不是非常硬核的音乐游戏，在娱乐时间内可以沉浸在音乐新体验之中 硬核玩家群体 寻找到一个可以分享自己想法的音乐平台 Competitors 竞争 比较 OSU! Demo Mush Dash 优势 丰富的剧情模式 游戏难度相对亲民 游戏玩法相对新颖 可持续游玩性大 高质量的玩家社区 不能随意调节游戏难度 劣势

组长博客地址 NABCD分析 Need 需求 用户群体 主要针对人群：热爱音乐游戏的普通玩家群体 需求分析 普通玩家：对于那些热爱音乐游戏的玩家群体来说，现有的音游大多数都比较硬核，过高的操作难度往往使他们望而却步（@Stolf 也是一位音乐爱好者，但他玩osu!依旧还在打2星图）。 硬核玩家：狂热的音乐爱好者不局限于听音乐和玩音乐，他们在听音乐的过程中总是伴随着丰富的想象力，继续寻找一个独特的平台分享他们对某首音乐的想象。 Approach 途径 对于普通玩家群体，我们决定开发安卓平台应用，简化用户的操作以降低游戏的难度。同时引入剧情模式，让玩家在剧情的依托下能更好的融入音乐之中，享受音乐的魅力。 对于硬核玩家群体，我们考虑建设一个关卡制作器和一个仅仅针对这款游戏的高质量玩家社区，并整合到游戏之中。普通玩家可以在社区中分享对音乐、剧情的感想，而硬核玩家可以在关卡制作器中制作自己的游戏，并在这里分享他们制作的图谱。 Benifit 好处 用户群体 好处 普通玩家群体 寻求到一款不是非常硬核的音乐游戏，在娱乐时间内可以沉浸在音乐新体验之中 硬核玩家群体 寻找到一个可以分享自己想法的音乐平台 Competitors 竞争 比较 OSU! Demo Mush Dash 优势 丰富的剧情模式 游戏难度相对亲民 游戏玩法相对新颖 可持续游玩性大 高质量的玩家社区 不能随意调节游戏难度 劣势

NABCD分析 Need 需求 用户群体 主要针对人群：热爱音乐游戏的普通玩家群体 需求分析 普通玩家：对于那些热爱音乐游戏的玩家群体来说，现有的音游大多数都比较硬核，过高的操作难度往往使他们望而却步（@Stolf 也是一位音乐爱好者，但他玩osu!依旧还在打2星图）。 硬核玩家：狂热的音乐爱好者不局限于听音乐和玩音乐，他们在听音乐的过程中总是伴随着丰富的想象力，继续寻找一个独特的平台分享他们对某首音乐的想象。 Approach 途径 对于普通玩家群体，我们决定开发安卓平台应用，简化用户的操作以降低游戏的难度。同时引入剧情模式，让玩家在剧情的依托下能更好的融入音乐之中，享受音乐的魅力。 对于硬核玩家群体，我们考虑建设一个关卡制作器和一个仅仅针对这款游戏的高质量玩家社区，并整合到游戏之中。普通玩家可以在社区中分享对音乐、剧情的感想，而硬核玩家可以在关卡制作器中制作自己的游戏，并在这里分享他们制作的图谱。 Benifit 好处 用户群体 好处 普通玩家群体 寻求到一款不是非常硬核的音乐游戏，在娱乐时间内可以沉浸在音乐新体验之中 硬核玩家群体 寻找到一个可以分享自己想法的音乐平台 Competitors 竞争 比较 OSU! Demo Mush Dash 优势 丰富的剧情模式 游戏难度相对亲民 游戏玩法相对新颖 可持续游玩性大 高质量的玩家社区 不能随意调节游戏难度 劣势

组长博客地址 NABCD分析 Need 需求 用户群体 主要针对人群：热爱音乐游戏的普通玩家群体 需求分析 普通玩家：对于那些热爱音乐游戏的玩家群体来说，现有的音游大多数都比较硬核，过高的操作难度往往使他们望而却步（@Stolf 也是一位音乐爱好者，但他玩osu!依旧还在打2星图）。 硬核玩家：狂热的音乐爱好者不局限于听音乐和玩音乐，他们在听音乐的过程中总是伴随着丰富的想象力，继续寻找一个独特的平台分享他们对某首音乐的想象。 Approach 途径 对于普通玩家群体，我们决定开发安卓平台应用，简化用户的操作以降低游戏的难度。同时引入剧情模式，让玩家在剧情的依托下能更好的融入音乐之中，享受音乐的魅力。 对于硬核玩家群体，我们考虑建设一个关卡制作器和一个仅仅针对这款游戏的高质量玩家社区，并整合到游戏之中。普通玩家可以在社区中分享对音乐、剧情的感想，而硬核玩家可以在关卡制作器中制作自己的游戏，并在这里分享他们制作的图谱。 Benifit 好处 用户群体 好处 普通玩家群体 寻求到一款不是非常硬核的音乐游戏，在娱乐时间内可以沉浸在音乐新体验之中 硬核玩家群体 寻找到一个可以分享自己想法的音乐平台 Competitors 竞争 比较 OSU! Demo Mush Dash 优势 丰富的剧情模式 游戏难度相对亲民 游戏玩法相对新颖 可持续游玩性大 高质量的玩家社区 不能随意调节游戏难度 劣势

音乐真的很神奇，它可以让人心情好，让人赶走很多烦恼和疲惫。 此篇专门记录一些好的音乐和一些好的音乐设备。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3619392/blog/3135730

来源： CSDN 作者： 坚持669jjk 链接： https://blog.csdn.net/cpongo5/article/details/97922354

这里我想给大家介绍另外一种推荐系统，这种算法叫做潜在因子（Latent Factor）算法。这种算法是在NetFlix（没错，就是用大数据捧火《纸牌屋》的那家公司）的推荐算法竞赛中获奖的算法，最早被应用于电影推荐中。这种算法在实际应用中比现在排名第一的算法误差（RMSE）会小不少，效率更高。我下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法。 这种算法的思想是这样：每个用户（user）都有自己的偏好，比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素（latent factor），如果一首歌（item）带有这些元素，那么就将这首歌推荐给该用户，也就是用元素去连接用户和音乐。每个人对不同的元素偏好不同，而每首歌包含的元素也不一样。我们希望能找到这样两个矩阵： 一，用户-潜在因子矩阵Q， 表示不同的用户对于不用元素的偏好程度，1代表很喜欢，0代表不喜欢。比如下面这样： 二， 潜在因子-音乐矩阵P ，表示每种音乐含有各种元素的成分，比如下表中，音乐A是一个偏小清新的音乐，含有小清新这个Latent Factor的成分是0.9，重口味的成分是0.1，优雅的成分是0.2…… 利用这两个矩阵，我们能得出张三对音乐A的喜欢程度是：张三对 小清新 的偏好*音乐A含有 小清新 的成分+对 重口味 的偏好*音乐A含有 重口味 的成分+对 优雅 的偏好*音乐A含有 优雅 的成分+…… 即：0.6*0.9+0.8*0

网易云音乐参数加密算法 通常我们再写自己的音乐播放器的时候，都会在网上找一些比较主流的音乐播放器api，例如QQ音乐、网易云音乐、百度音乐等等，而在使用网易云音乐api的时候，由于他的参数时需要加密无法直接使用的，所以我们必须要知道他是怎么进行加密的，这篇文章就是对参数进行加密的java代码。* import javax . crypto . Cipher ; import javax . crypto . spec . IvParameterSpec ; import javax . crypto . spec . SecretKeySpec ; import java . math . BigInteger ; import java . util . Arrays ; import java . util . Collections ; import java . util . HashMap ; import java . util . List ; import org . apache . commons . codec . binary . Base64 ; import org . apache . commons . lang . StringUtils ; /** * 网易云音乐参数加密算法 */ public class JavaEncrypt {

​本文选自网易云音乐推荐算法负责人-肖强前辈在全球人工智能峰会上的分享，主要介绍了三方面：关于网易云音乐，AI算法在音乐推荐中的应用和AI场景下的音乐思考。这里拿来分享给大家，并加上自己的理解，希望对大家有所帮助。 首先说明我是网易云音乐的深度用户，目前级别LV9，每天都会去听日推。喜欢网易云音乐的原因不仅是友好的用户交互设计，而且还是因为在网易云音乐中能看到一个个陌生的故事。虽不知这些故事是真是假，但总会找到一些共鸣，在这里像是一个心灵的寄托一样。我相信大多数人和我一样，喜欢在敲代码的时候戴上耳机，来一个燥一点的音乐，所有的事情与我无关，我只想专心写代码，哈哈，开篇小小的题外话，下面进入正题。 关于本文的PDF，可关注公号 合作=>私信 获取小编微信 ，私聊获取！ 本文将从三个方面介绍AI算法在网易云音乐推荐中的应用： 关于网易云音乐 AI算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的AI思考 关于网易云音乐 关于网易云音乐的介绍就不用多说了，相信大家都知道这个产品。但是这个产品里边也有很多其他的业务，如下这些。当然推荐也会在各个业务线进行应用，最大化的提高用户体验。 AI算法在音乐推荐中的应用 除了上图中介绍的三个场景以外，推荐在云音乐还有其他很多的应用，比如推荐的MV/视频，推荐的电台，推荐的Look直播等。 几乎所有的推荐系统或者业务系统的分析和底层数据支持都离不开用户的行为日志