作者 | Merlin Schäfer 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
翻译 | reason_ W编辑 | suiling 营长按： 不好意思，被标题党了吧 其实，我们全篇讲的是坐音乐推荐的始祖Spotify的音乐推荐系统。 搞懂了这货的算法，还有啥是你不知道的。 不说废话了，赶紧上编译的正文吧。 每个周一，数亿的Spotify用户会在Spotify上看到一个全新的音乐推荐列表，这是一个包含了30首歌曲的自定义混音专辑，被称为“Discover Weekly（每周发现）”，这里边的音乐都是你未曾听过的，但基本上都是你喜欢的。 我是Spotify的忠实粉丝，尤其是“每周
本文介绍了Spotify如何利用机器学习实现每周发现（Discover Weekly）功能，通过分析用户的听歌习惯和社交网络上的互动，为用户推荐个性化的音乐。具体来说，Spotify使用协同过滤和自然语言处理技术，以及一个名为“每周发现”的算法，来找出与用户喜好相似的歌曲。该算法首先分析用户的听歌记录，然后通过一个名为“社会网络”的模块来获取用户的社交网络信息。最后，Spotify会根据这些信息生成一个每周发现歌单，并发送给用户。
本文介绍了Spotify的音乐推荐系统，以及如何利用机器学习来实现个性化推荐。作者主要介绍了三种推荐模型：协同过滤、自然语言处理和原始音频模型。协同过滤模型通过分析用户的历史收听记录，找到相似的用户，从而推荐相似用户喜欢的歌曲；自然语言处理模型通过分析歌曲的元数据，提取出歌曲的特征，然后与用户的历史收听记录进行匹配，推荐相似歌曲；原始音频模型则通过对音频的分析，提取出歌曲的特征，然后与用户的历史收听记录进行匹配，推荐相似歌曲。最后，作者总结了Spotify的推荐系统，并表达了对技术的敬畏之情。
Spotify正在开发一种查看朋友们收听内容的新方式，名为“味蕾”(Tastebuds)。尽管发现音乐本质上是社交的，但Spotify在2017年删除了自己的收件箱，并将好友活动标签限制在桌面，因此无法在其移动应用程序中直接与朋友互动。
【编者按】自从苹果Apple Music上线以来，Spotify显得老神在在，不过无论消费者是要像变了心的女朋友再也不回头去使用新欢Apple Music，还是习惯了Spotify听音乐的方式，现在Spotify推出的新功能：Discover Weekly，来发掘用户可能喜欢的音乐。 以下为文章原文： Spotify日前推出了一个新功能：Discover Weekly，一个针对7500万流媒体服务用户的个性化播放列表，基于用户的收听习惯以及用户的喜好，Discover Weekly会在每周一花上两个小时来做
【编者按】自从苹果Apple Music上线以来，Spotify显得老神在在，不过无论消费者是要像变了心的女朋友再也不回头去使用新欢Apple Music，还是习惯了Spotify听音乐的方式，现在Spotify推出的新功能：Discover Weekly，来发掘用户可能喜欢的音乐。 以下为文章原文： Spotify日前推出了一个新功能：Discover Weekly，一个针对7500万流媒体服务用户的个性化播放列表，基于用户的收听习惯以及用户的喜好，Discover Weekly会在每周一花上两个小时来
Sidify Music Converter mac版是一款简单易用的Spotify音乐转换软件，软件提供了简洁的用户操作界面和丰富实用的功能选项，允许从任何Spotify歌曲或播放列表中剥离DRM，并保持音频的原始质量。
DRmare Music Converter 是一款强大的Spotify音乐转换器，只需将Spotify歌曲和播放列表拖放到DRmare，它就可以在几分钟内完成剩下的工作！
选自Hackernoon 作者：Sophia Ciocca 机器之心编译 参与：李泽南 AI 时代音乐 App 的个人推荐系统背后有着什么样的技术？本文将以 Spotify 为例为你作出解答。 每周一，超过一亿 Spotify 用户都会接收到等着他们的新版推荐歌单。其中包含了 30 首用户从未听过，但很可能会喜欢的音乐。这一功能被称作 Discover Weekly，它引发了人们的热议。 本文作者也是 Spotify 的重度用户，对于 Discover Weekly 更是青睐有加。这一功能让我感觉到神奇，它
千万别错过djay Pro Mac的选择，djay Pro的全新，现代界面基于与音乐库的精细集成而构建，可让您立即访问数百万首曲目。原始的音质和强大的功能集，包括现场制作工具，四个卡座，高清波形，视频混合和硬件集成，为您提供了无限的创作灵活性，可以重塑DJ装置。
Jason Yuan，美国西北大学一名大学生，今年早些时候申请了Apple Music平面设计实习生。被拒后，花费了近3个月时间，重新设计了Apple Music。本文记录了设计思路与过程，并就Apple Music存在的一些问题提出了自己的解决方案，也表达了自己对软件未来发展的想法。 作者注：援引这个案例意在说明我重新设计Apple Music的用意并非源于愤怒或怨恨。 今年早些时候，我申请了Apple Music的平面设计实习生职位，虽然面试后被刷下来了，不过这可是一生仅此一次的机会。拒绝邮件也很友好—
Clementine是一款跨平台的开源音乐播放器，是受欢迎的Linux使用音乐爱好者的选择。该软件以Qt编写，以易于使用和友好的界面而闻名。音乐播放器的主窗口分为三部分。播放列表在主要最右侧的窗口中，与歌曲播放和播放列表相关的基本控件位于顶部和底部。
Spotify 是全球最大的正版流媒体音乐服务平台，深受全球用户的喜爱。那么你的歌单无聊吗？一位程序员小哥对自己的Spotify歌单进行了数据分析。 几天前，我正在和一个朋友聊天，同时听着我的 Spotify 歌单里的歌。听了几首歌，她说：“你的音乐品味很有意思...你的歌单音乐很多样，器乐音乐多，还有些无聊 ”。 听到这个评论，我笑了，因为这不是第一次别人这么说我了。我承认我的音乐品味有点奇怪。比如，我会听一些 Kendrick Lamar （美国说唱歌手）的歌，然后会切换到《盗梦空间》配乐，接着又是西
本文转载自：CSDN优秀博客(文/彭根禄)，原文链接：http://benanne.github.io/2014/08/05/spotify-cnns.html
【编者按】本文是比利时根特大学（Ghent University）的Reservoir Lab实验室博士研究生Sander Dieleman所撰写的博客文章，他的研究方向是音乐音频信号分类和推荐的层次表征学习，专攻深度学习和特征学习。 以下为译文： 2014年夏天，我在 网络音乐平台Spotify （纽约）实习， 致力于使用卷积神经网络 （convolutional neural networks）做基于内容的音乐推荐。本文将介绍我使用的方法，并展示一些初步的结果。 概述 这篇文章很长，所以先对各节的内容做
在这个阶段，我们假设系统需要处理 50 万用户和 3000 万首歌曲。我们将有播放歌曲的用户和上传歌曲的艺术家。
安妮 编译自 HackerNoon 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 现在，很多产品经理、技术经理和设计师都开始研究机器学习。但机器学习对产品的设计、支持、管理或规划会产生怎样的影响？可能很多产品经理都不知道如何回答这个问题。 机器学习（Machine Learning, ML)可能是个“坑”。非技术人员需要的是足够的知识广度来设计机器学习产品，而不是专业的机器学习技术公开课。就如同你只是想学习开车，却报了一门“内燃机引擎”的课——学了它你也并不能学会如何开车！只能说”That’s too much
你有没有为了选择一个更好用的数字产品，而投入了大量的时间去钻研，可最后却发现自己并不能抛弃旧有的产品？又或者你买了一部iPhone之后，不知道为什么又随之买了 MacBook Pro和Apple Wa
推荐系统对于我们今天使用的几乎所有应用程序都是至关重要的。 借助大数据，我们有大量可供选择的内容。并且我们可以建系统，通过这些系统可以帮助我们筛选和确定选择的优先次序。 这些系统还给我们一种个性化的内容和服务的感觉。
MKOnlineMusicPlayer 是一款开源的基于网易云音乐api的在线音乐播放器。具有音乐搜索、播放、下载、歌词同步显示、个人音乐播放列表同步等功能。 前端界面参照 QQ 音乐网页版进行布
在开始本文的正式内容之前我想先来吐槽下。大多数的软件开发人员可能都有着这样一个烦恼，就是由于工作和其他责任，不得不搁置自己的一些个人项目甚至是最终完全的遗忘和埋没。而本文的所述的就是一个被我遗忘已久的项目，而我写这篇文章的目的就是希望能迫使我自己最终完成这个项目。好了，介绍就到这了让我们开始吧。
随着传播形式的多样化，广告从最初的口耳相传，到现在的形式各异，AR广告正是其中一种最为突出的代表。AR广告，作为近年来兴起的一种新型的广告形式，其因易普及、受限条件少以及参与感强而受到了各大厂商的重视
网上都在说仿一个网易云什么的，能不能高级一点点（因为听不了JAY 的歌啊）！！！在本文中，我们将使用 React 和 ts-audio 仿造流行音乐流媒体服务 Spotify 构建一个类似的音乐播放器。让你构建一个音乐播放器简单又快速！
本音乐网站的客户端和管理端使用 VUE 框架来实现，服务端使用 Spring Boot + MyBatis 来实现，数据库使用了 MySQL。
免责声明：这篇文章摘自内部Codurance文档，该文档用于帮助我们的学徒学习我们的工作方式。 我们都知道每个项目都是不同的，而且我们绝不能在任何地方应用完全相同的技术和实践。 但是，以下文字不仅作为基础，而且还是我们所有人涉及用户故事时的指南。 有很多关于用户故事的好书和帖子。 这篇文章绝不是该领域所有良好实践的总结。
颜萌 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 人们喜欢感受的是音乐带来的那种氛围。 整理过歌单的任何人都知道，好的歌单往往有一种贯穿始终的情感。那就是为什么Gracenote的音乐数据专家
如果你从事音乐制作，你肯定听说过FL Studio，或者很可能已经在使用这个音乐节目。嗯，FL Studio 21 DAW的新版本已经准备好向公众发布了。Image line正在为2022年的盛大揭幕活动准备最终细节。
罗超为创业家i黑马网站撰稿，2013年5月7日发布于首页头条 你正在用什么听歌?使用Focal-JM Lab的乌托邦系列音响的超级发烧友可以绕过此问题。今天咱们聊的是数字音乐。您的答案可能是iPod或
信息技术正在改变音乐产业；不仅听众发现与消费音乐的方式发生了改变，而且企业为了应对行业内竞争也在用新科技武装自身。流媒体服务商在促进了音乐推荐算法发展的数字技术中看到了前景，同时，当下的内容提供商也受到数字技术诱人增长的驱使，得意的对外界宣布他们最近在与行业领先的软件服务商合作，而他们的服务器中的社交数据正以TB级的规模持续增加。 音乐发现的未来，甚至艺人发展的未来，将极大地依赖数字化的发展。 发现音乐：组装“音乐大脑” Algorithm算法是mixtape出现后在发现新音乐的发展过程中最有影响
静电说：菜单栏，也就是Tab Bar是UI设计中最基础的部分，99%的应用中，你都会找到菜单栏。但是，菜单栏设计有那么简单吗？作者Jaskaran Singh花了很久时间，研究了一些应用的菜单栏设计，这篇文章会告诉你，如何做能设计出更好的菜单栏。首先，我们必须来探讨一些问题。
Algoriddim djay Pro Ai是一款非常专业的DJ软件，它为用户提供了用于执行DJ的完整工具包，其独特的现代界面围绕与iTunes和Spotify的高级集成而构建，可让您立即访问数百万首曲目。原始的音质和强大的功能集为您提供了无限的创作灵活性，为专业DJ人员而设计。
本期摘要： 【1】 YouTube Music 2022 年度音乐总结 【2】Apple Music 推出全新音乐回忆体验 【3】telegram更新提供多项新功能 【4】Snapchat推出健身滤镜和心肺复苏滤镜 【5】多闪颠覆式更新，变身国内版"Bereall" 【6】Google Space 推出聊天总结功能 【7】微信上线自定义表情 【8】Line资料卡允许放多人合照 【9】Discord资料卡的Rich Presence能力 【10】Spotify Wrapped 2022 人格测试
除了使用标签 lrc 选项来设定歌词，你也可以直接使用 aplayerlrc 标签来直接插入歌词文本在博客中：
暑假用Qt写的音乐播放器，界面有点丑，然后功能也有点少，还有一些bug，然后现在趁着寒假的时间把之前的界面给改了一下，并添加 了一些功能，修改了一些bug，实现功能包括基本的歌曲播放暂停，上一首，下一首，添加歌曲，添加为我喜欢，添加至我的收藏，最近播放，列表的右键菜单，主窗口的右键菜单，删除歌曲，多选，查看歌曲信息，改变播放模式(顺序播放，随机播放，单曲循环)，歌曲定位，清除列表，换皮肤，切换至小播放器模式，查找本地音乐，设置透明度，任务栏下的菜单，调节音量，快捷键，并添加了一些动画等等，先上图吧（代码已上传到github：https://github.com/sundial-dreams/Qt5_Music/tree/master，欢迎下载，别忘了点赞哦）
我现在常常听说产品负责人/经理、技术经理和设计师通过网上课程学习机器学习。我一直鼓励这种做法——实际上，我本人曾学习过那些课程（并且在博客上发表了相关内容）。 但是，对于某些希望从事机器学习产品设计、支持、管理或计划工作的人员，学习关于机器学习的网上课程能为他们带来多大好处往往不得而知。这些课程将初学者抛向“深水区”，直接让你开始编程分类器，而许多非技术团队的成员仅仅希望获得足够的知识，使自己能成为机器驱动型产品开发团队的一员。这有点像为了学习开车而报名参加一个关于内燃机的学习课程——对付日程驾驶的话，
我现在常常听说产品负责人/经理、技术经理和设计师通过网上课程学习机器学习。我一直鼓励这种做法——实际上，我本人曾学习过那些课程（并且在博客上发表了相关内容）。但是，对于某些希望从事机器学习产品设计、支持、管理或计划工作的人员，学习关于机器学习的网上课程能为他们带来多大好处往往不得而知。这些课程将初学者抛向“深水区”，直接让你开始编程分类器，而许多非技术团队的成员仅仅希望获得足够的知识，使自己能成为机器驱动型产品开发团队的一员。这有点像为了学习开车而报名参加一个关于内燃机的学习课程——对付日程驾驶的话，学的内
每一个点代表一首歌。分数越接近，歌曲就越相似 流媒体服务已经改变了我们体验内容的方式。虽然推荐系统以前专注于向用户展示你可能想要购买的内容，但现在的流媒体平台必须专注于推荐你可以并想要享受的内容。由于
FL Studio 21即将推出 – 新功能和改进。如果您从事音乐制作，那么您不可能没有听说过 FL Studio，或者很可能已经使用过这个音乐程序。好了，新版本的 FL Studio 21 DAW 已经准备好向公众发布了。Image-line 正在为 2022 年的大型揭幕准备最终细节。纯正简体中文支持，更快捷的音频剪辑及素材管理器，多样主题随心换！Mac版新增对苹果M2/1家族芯片原生支持。FL Studio 21 已经发布，并且有许多令人兴奋的新更新和插件可供用户使用，以帮助他们进行创作和工作流程。新功能是由一个专注于新插件开发的团队创建的，而不是由FL Studio本身的团队创建的。
即时聊天工具如此普及的今天，各种emoji表情被网友们玩坏了。一个小小的表情包，却可以传递某种难以言说的情感，成了一种世界共通的语言。在全球最大音乐流媒体播放平台Spotify上，用户创建的超过20亿个播放列表中，有超过3500万个在命名时使用了至少一种emoji表情，今天DT君就给大家分享一个Spotify的表情大数据分析案例。
好了，今天的分享暂时到这里，gpt4的食用指南还有很多类别，下篇文章我们继续探讨如何让gpt4充当不同的角色。有什么问题欢迎大家一起和Tom交流和讨论。
这是小白学习软件开发系列课程，旨在帮助对电脑编程感兴趣的朋友学习并熟悉电脑编程软件开发C#技术。其中基础部分已经讲解完毕，可以查看：电脑编程入门(10)-C#面向对象编程浅聊，一起自学软件开发
我们平时手机里面主要使用的软件可能就是微信，抖音，哔哩哔哩了。除了这些，还有很多优秀的应用等着我们去发掘，今天我来介绍这些优秀的应用（主要是iOS平台），相信会为你打开新世界的大门。
api来源 感谢binaryify让我能用喜欢的东西做一个属于自己的播放器!
beaTunes5 for Mac是一款iTunes管理工具，最初作为DJ，跑步者和舞者的BPM检测工具，现已成为周围最好的iTunes™库管理工具之一。BeaTunes强大的检查功能使您可以以当今市场上任何其他软件无法比拟的iTunes跟踪数据清理方式。
当你在决定使用哪些软件或平台来完成日常工作时，会存在很多选择。所以，我决定写一个我们在开发部门常用的软件开发工具列表，希望能对其他所有人都有所帮助。
本文介绍了一个仿网易云音乐的项目，使用Vue2.0、Vuex、Vue-Router2.0、axios等技术栈开发，实现了音乐播放器的功能。项目包括API接口、文件结构、技术栈、文件目录、功能说明、项目运行和效果图等。
这一节实现一个简易的音乐播放器，其音乐播放的核心功能是采用Qt支持的Phonon框架，该框架在前一篇博文Qt学习之路_13(简易俄罗斯方块) 中已经使用过了，在俄罗斯方块中主要是用来设置背景音乐和消行的声音的。这里用这个框架同样是用来播放，暂停等多媒体的各种控制功能，另外该框架可以自动获取音频文件的一些信息，这样我们在设计播放列表时可以获取这些信息，比如歌手名，专辑名，时长，文件名等等。程序中桌面歌词的实现是继承了QLabel类，然后使用3层文本显示，最上面一层采用渐进显示的方式来达到歌词播放的动态效果。
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