《易学C++》是一本面向初学者的C++编程教程，旨在帮助读者轻松入门C++编程语言。这本书的特点在于其结合了理论与实践，通过丰富的实例和习题，让学习过程更加生动有趣。源代码的提供使得读者可以直接运行和调试程序，加深对编程概念的理解。同时，附带的习题解答对于自学者来说是一大福音，能够帮助他们在遇到困难时迅速找到解决方法，巩固所学知识。 C++是一种强大的、通用的、面向对象的编程语言，由Bjarne Stroustrup于1979年在贝尔实验室创建。它继承了C语言的特性，并引入了类、模板、异常处理等面向对象编程的概念，使得程序员可以编写更高效、更灵活的代码。C++不仅适用于系统软件、应用软件，还在游戏开发、图形用户界面、科学计算等领域有着广泛应用。 《易学C++》的源代码部分涵盖了基础语法、控制结构（如if语句、switch语句、循环）、函数、数组、指针、类和对象、继承、多态等核心概念。每章节的源代码都与书中的讲解紧密关联，读者可以通过实际操作来理解这些概念，从而更好地掌握C++的基础知识。 习题部分则是检验学习效果和提升编程能力的关键。书中提供的习题涵盖了各种难度级别，从简单的语法练习到设计简单的类和对象，再到实现更复杂的算法。通过解题，读者可以不断挑战自己，逐步提高编程思维和问题解决能力。习题解答则为初学者提供了及时的帮助，避免他们在学习过程中因困惑而停滞不前。 此外，C++的学习还需要理解编译器的使用。例如，使用G++或GCC编译器将源代码编译成可执行文件，学习如何通过命令行输入参数，以及如何调试程序等。这些都是《易学C++》可能会涉及的重要实践技能。 《易学C++》是一本全面且实用的C++入门教程，它通过实例和习题的方式，帮助读者快速掌握C++的基础知识和编程技巧。结合源代码和习题解答，无论是自学还是课堂教学，都能为学习者提供一个良好的学习环境和资源支持。在学习过程中，不断实践和解决问题是关键，这将有助于培养出扎实的编程基础，为未来深入学习更高级的C++特性或转向其他编程语言打下坚实基础。

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1.本项目以相关平台音乐数据为基础，以协同过滤和内容推荐算法为依据，实现为不同用户分别推荐音乐的功能。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、MySQL 环境和 VUE 环境。需要安装的依頼包为: Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0、gensim 3.6.0 3.项目包括4个模块：数据请求及存储、数据处理、数据存储与后台、数据展示。其中数据处理部分包含计算歌曲、歌手、用户相似度和计算用户推荐集。数据存储与后台部分主要在PyCharm中创建新的Django项目及5个模板，即主页、歌单、歌手、歌曲和用户。前端实现的功能包括：用户登录和选择偏好歌曲、歌手；为你推荐(用户行为不同，推荐也不同) ;进入各页面时基于内容的推荐算法为用户推荐歌单，协同过滤算法为用户推荐歌曲、歌手；单击时获取详细信息，提供单个歌单、歌曲、歌手、用户的推荐；个性化排行榜(将相似度由大到小排序)；我的足迹。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132335950

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协同过滤算法（Collaborative Filtering）是一种经典的推荐算法，其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见，一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类： 基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括： 无需事先对商品或用户进行分类或标注，适用于各种类型的数据。 算法简单易懂，容易实现和部署。 推荐结果准确性较高，能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而，协同过滤算法也存在一些缺点： 对数据量和数据质量要求较高，需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响，即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题，即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用，如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中，协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据，推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容，从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来，协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统，以充分发挥各算法的优势。

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基于内容的新闻推荐系统 实现功能 （1）前台功能模块 前台用户可以进行分类查看各模块下的新闻概要列表并显示基于新闻评论量推荐的新闻列表，点击新闻 封面、标题等可直接进入新闻详情页进行阅读、评论，显示基于词语的新闻推荐列表，搜索框输入来搜 索感兴趣的新闻。 （2）后台功能模块后台管理主要包括系统设置、用户列表管理、系统日志以及新闻管理四个模块。系统设置里面包括进行 菜单按钮增删改查的菜单管理、增删改角色信息的角色管理和修改密码；用户信息管理里面包含了一个 详细的用户信息可以对每个人的详细资料进行了增删或者修改操作；系统日志里面包含了一个日志清 单，可以对日志进行增删操作；新闻管理模块里包括进行增删改查分类信息的分类管理、增删改查新闻 的标题、封面等信息的新闻管理以及增删改新闻的任意一条评论的评论管理。 1、技术栈 Java EE 、Mysql8.0 、 Spring SpringMVC Mybatis JavaScript、 EasyUI、 TF-IDF算法 2、推荐算法 基于内容推荐算法： TF-IDF 基本原理：根据用户的浏览行为，获得用户的兴趣偏好度，为用户推荐跟他

编译原理作为计算机专业的一门核心课程，在教学中占据十分重要的地位，本教材篇幅适中，参考学时60-80。PDF格式。