#怎么样处理孩子的心气问题

来至:一刻 | 卢静怡:怎么着处理孩子的激情

委屈是健康的,我们的靶子是帮扶子女学会怎么遭遇困难,挫折。

中央是表明格局,从儿女的角度看问题,认可他接下来协助她分析问题,从而培育孩子处理问题能力。

1.
调整好温馨的心境,分析自己对子女闹心绪这件事的感想。从儿女角度出发考虑;她和大家的历史观不平等,她正好的急需是何等?

  1. 让孩子跟自己发生共鸣,帮他识辨真正的感觉到。让他感觉到祥和的接头。

  2. 一头座谈解决问题的法子。

智能推荐

纯算法的“智能推荐”,咱们并不能够说它是一个伪需求,“豆瓣FM”的产出,阐明了寄托大数量的智能推荐格局并非没有市场。这也是为何从这未来,类“猜你欢喜”功能也日益在各样音乐APP中冒出。

而引进的算法方面,近期主流的有两种艺术,一种是以“豆瓣FM”为代表的“以人为本”模式,一种是以“虾米歌曲漫游”为代表的“以歌为本”格局。二种算法拥有互补性,新浪云音乐自然也都用在了APP里:“以人为本”算法在“个性化推荐”的“私人FM”和“每一天歌曲推荐”中显现,“以歌为本”算法在“个性化推荐”的其余歌单中表现。

这二种算法也各有优缺点,而微博云音乐则聪明地躲避了几乎所有缺点。我们先来梳理一下这二种算法及她们的利害:

这些体系将会不定期更新,这里将会采集我对有的迷惑的摸索与结论,或者本身个人肯定的见地等。希望与大家分享。

此外优化指出

如此这般看来,天涯论坛云音乐确实在算法上下足了功夫。是否还有地方值得优化?

自身抛砖引玉一下,先说第一点,也是本人日常碰着的不快问题,我想我们也势必碰到过。当使用其他一款音乐APP一段时间后,“我爱好的音乐”里一定塞了不少首上千首风格各异的歌曲,有一天自己走在街上,使用随机播放效果播放“我喜欢的音乐”歌单,此时心思是安静的,相当想听一些宁静的曲子,然则不志得意满。我不停的切歌,却连续找不到自己想听的歌曲,于是将手机从口袋中掏出,找了半天终于找到了这首我最想听的歌曲,播放完全曲后,没悟出随机跳到的下一首歌又是自身不想听的粗暴歌曲,不停切换后如故这么。那么可能此时自我的心境便没有刚起始时安静了。我引进的做法是,在巨型歌单中,随机播放情势下,使用“以歌为本”算法,当用户流露出分明的对一些Tag的歌曲表现出不欣赏时,长期内不再播放这个Tag的歌曲。而对此听完全曲的歌曲,可以把这首歌的切近歌曲,大大提高随机播放到的几率。然则这贯彻起来也许会相比较劳累,因为急需把算法和Tag从服务端下载到本地才能兑现,但也许还有此外实现情势本身没悟出。

第二个需要优化的地点相信我们也会赶上,在较大歌单中,我们日常保有一些曾经破旧早已听腻的歌曲,只是忘记删除,但连接会被任意播放出来,对于这种歌一般都会被及时切换。我们是不是能在这点上拓展优化?比如,当网易云音乐发现一首歌已经到达一定的再一次播放次数(具体次数可从大数目中剖析),并在最后五遍广播中被急忙切换,就收缩自由到该歌曲的几率。也许就可以化解那个题目。

究竟,对用户体验的言情是永无止尽的,我相信和讯云音乐依然会在用户体验上延续下足功夫,让我们拭目以待吧。

怎么着方法是有目共睹有效的呢?

  1. 平衡的餐饮

叶酸,omega-3,对胎儿头部发育有脍炙人口的功用。

  1. 适宜的有氧运动

运动有利于分娩,同时对减压有成效。

  1. 压缩压力

试行求证,二姨长时间的下压力会影响婴孩智力的发育。因为二姑觉得巨大压力时会释放激素,直接影响婴孩的大脑发育和压力感应系统。

  1. 体重

越重的小宝宝智力越高,<=3.6kg

事在人为推荐

而“人工推荐”则是今日头条音乐编辑人士人为推荐的歌单和电台。人工推荐在博客园云音乐中,如故占着较为主导的效劳。原因很简短,私人艺术偏好属于非常感性的问题,有些工作没有正规编辑做推荐确实会略显单调。也许大数据时代是来了,但在人类较感性的问题上,统计机也许还并未怎么太好的办法。但“人工推荐”仍有瓶颈,因为编辑那么些生意的干活导向,必然造成推荐的歌单非凡的福特化,满足的是大部分人,而偏小众品味的用户,则就需要智能推荐来协理了。

孩子就要降生,面对琳琅满目标胎教产品,五花百门的育儿概念,作为准父母,总有点束手无策。

博客园云音乐在我看来在各地方都是相比可观的音乐APP,网上也有各样体验报告、产品分析,但都相比较偏向交互和前端。所以,我决定对其靠后端大职能“推荐音乐和算法”稍作一些探索。也是因为个人喜好问题,包括我做PD的时候,也欢喜接一些靠后端的项目,所以本文也不太涉及到界面交互方面的事物。

#胎教机是否有用?

来至:《Brain rules for baby》约翰 Medina 第一章
安静的子宫孕育健康的大脑

科学,来至:一刻-卢静怡 怎么样处理孩子的激情

先来结论:没有科学证据注明胎教机对胎儿暴发积极的成效。

在五个月前,宝宝的触觉、嗅觉、听觉、视力、味觉、平衡感所属的神经社团都在高效成长,在这在此以前,除了部分成人了的区域,大部分都是没有反应的。这时应该给宝贝一个心平气和的条件。

多少个月后,宝宝会具有各方面的感知能力;而这阶段给予的振奋,都会影响到宝宝的下意识。她会铭记在子宫内接受的全体还要对此进一步平易近人。例如,嗅觉,在孕中期,婴儿鼻孔的不通协会会变成一块薄膜,同时阿姨的腹部也愈加开放,从而宝宝会闻到一些口味;味觉,胎儿可以从吸食羊水的长河中,接受味道,这样会潜移默化出生后的膳食偏好;听觉也是如此,在孕期最后,她会铭记在子宫内听到的声息,当宝宝出生后,这个声音将更可以安慰他对陌生世界的害怕。

“以人为本”算法

“以人为本”最早的施用场景出自于Amazon的购物推介,也就是俗称的“喜欢这些商品的人,也喜欢XX”。后来,这个算法被“豆瓣FM”拿来,用在了音乐推荐上。

那么,这多少个算法到底是什么的啊?举个非凡简单的事例:  

A喜欢x,y,z三首歌。

B喜欢x,y。那么我得以想见,B一定也喜欢z这首歌。

当然,这也是最好简单的图景了。

还有特别多的case,比如“喜欢”怎样定义?用户“不喜欢”如何是好?

想必“喜欢”下的用户作为包括:点击“喜欢”、评论、下载、收藏到歌单、点击“相似推荐”、分享、查看MV、听这首歌的效能、是否播放整曲等。

而“不欣赏”的用户作为有可能包括:5秒内切换、扔进垃圾桶、移出歌单、删除等。

在维度特别多的情形下,我们就需要对用户的每个行为引入权重机制。

“以人为本”的益处是非常显明的,那种算法不需要专门大的人力成本,只需要写好一个基础算法,并不停优化就可以了。而弱点总而言之:

先是个毛病是用户在使用最初会碰着的意况,在用户刚来的时候,对于算法来说用户是一张白纸,那么算法首先会给她有些多数人喜爱的歌曲,因为这一个歌曲喜欢的几指点先其他,但恰恰此用户的品味较为奇葩,左试右试没有匹配到,那么这些用户可能会沦为苦闷,甚至没有。

其次个毛病是用户在行使较久将来会赶上的处境,听到的歌曲风格越来越十分的同质化,就拿我自身来举一个无限的例证,我的品味比较奇怪,又喜好说唱,又喜好金属核。那么在算法知道了我爱不释手重打击乐了未来,给自己推荐了海量的民歌,我也逐一点击了“喜欢”,然后我会在风格方面越来越专一。致使自己永久不可能听到我爱好的金属核。这种境况在“豆瓣FM”中进一步显明。

其五个缺陷是对一个人的尝试转移响应速度较慢。再举个最好的例证,比如自己初中的时候还喜欢蔡依林,高一的时候猛然爱上了工业金属。而累积了海量“类蔡依林歌曲”曲库的自身,在签到后一定会惊慌,也一致会导致自家烦恼地四遍一回的切换着歌曲。

依托于虎扑云音乐现有的歌曲搜索和收藏功效,“以人为本”的前2个缺陷被知乎云音乐轻松制伏。

关于第五个毛病什么战胜呢?咱们从转变机制上得以看出,“个性化推荐”下的“私人FM”和“天天歌曲推荐”的这五个歌单的做法略显不同,“私人FM”和“豆瓣FM”的行事规律几乎等同,是在用户切换歌曲的立刻,通过用户的听歌历史来控制播放的歌曲,所以在“私人FM”下,无法切换回上一首。

而“天天歌曲推荐”里有一句文案表露了贯彻模式,“按照你的音乐口味变化,天天6:00更新”。这注解这多少个歌单的做事形式,一定是每一天在后台数据库通过用户最新的歌曲喜好和对应公式,来生成歌单。并在天天深夜的6点放到线上数据库中,展现给用户看。这种实现情势,也就制止了“以人为本”的第三点缺点-个人品味转移响应速度较慢这一个毛病。

在我看来,天涯论坛云音乐使用了3个维度向众人推荐音乐:朋友推荐、人工推荐、智能推荐。

博客园云音乐梦想面向的受众为85后到90后的常青听众,且分布于经济景气地区。那类人对新生事物的读书和消费需要相比较高涨,也是微博云音乐为什么一贯将“发现音乐”置于Tool
Bar第一位,且大力投入的因由。

“以歌为本”算法

我们再来看以“虾米歌曲漫游”为表示的“以歌为本”的引进方法。这种算法是将每首歌曲打上Tag:

歌曲A拥有Tag:X,Y

歌曲B拥有Tag:Y,Z

您喜爱歌曲A,因为他有TagY,所以可能你也会喜欢歌曲B。

“以歌为本”这种算法的长处是制止了“以人为本”几乎拥有的缺点。但是缺点也同样彰显:

先是个毛病是歌曲推荐同质化较为严重,这也是本身每每在虾米使用“歌曲漫游”时遇上的图景,我喜欢同一风格的两首歌,那么,在个别漫游那两首歌的时候,生成的歌单几乎是一模一样的。

其次个毛病是工作量相当伟大,这些世界上保有的歌曲有3500万首,即使大部分人听的歌都集中在一块,但既然使用了那种算法,你不得不得考虑到小众品味用户的需要。

而和讯云音乐对“以歌为本”的算法缺点打败,则做的更为聪明,也非凡具有前沿性。

对第一个缺陷,也就是歌曲推荐重复情形,新浪云音乐的做法是:不像虾米一样在“歌曲”这么些维度上进展推介,转而任何拔取“歌单”那些歌曲集合举办推荐,大大增添了容错率。这种聪明做法也登时被其他音乐APP竞相模仿。

对此第二个毛病,也就是打Tag的工作量巨大问题。乐乎云音乐也有谈得来的缓解办法:在用户建立歌单时,今日头条云音乐会让用户自己给协调的歌单打Tag,不得超越3个,且不准自建Tag,这七个限制也说不定暴露了这套机制的兑现形式。我以为歌单上的3个Tag会被分配到歌单下的每首歌上,而一首歌日常会被不同的用户分配到不同的歌单中,那么余下的工作就变得简单了,只要取在那首歌上被分配得最多的多少个Tag来涉足算法即可。所以我们得以看到“个性化推荐”下,新浪云音乐可以通过歌单和歌曲五个纬度来给我们引进歌曲。这么做不仅减轻了工作量,也使歌曲Tag更不错,更具时效性。

朋友推荐

在这两种推荐维度中,先来概括说说朋友推荐。这多少个功能虽然目前还不曾特意火,但并不可能否认“朋友推荐”是乐乎云音乐在音乐APP领域里最大的前沿性尝试,假使确实做起来了,威力不可轻视。我想,这恐怕是微信要封杀新浪云音乐的正真原因。众所周知,让祥和的爱人精通自己的品尝,甚至取得认同,给予人的成就感激励是了不起的,那也是腾讯尚无想到的,所以QQ音乐也及时在社交方面努力,可是当下仍令人认为属于仓促之作,期待之后的发力。