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。
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
OpenAI最新推出的ChatGPT的代码解释器功能，将AI的强大能力与数据科学相结合，提供了一个强大的工具，以改变我们对数据的处理、分析和可视化方式。在这篇文章中，我们将详细探讨这个新功能的各个方面，并深入理解它如何改变我们的工作和生活。
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
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。
Backstage 最大的优点之一也带来了无休止的挑战：Backstage 是高度可定制的，允许你轻松构建适合组织需求的独特开发人员门户。这种灵活性的缺点是很难知道从哪里开始。Backstage 可以做很多事情——整合你的技术基础设施和开发人员经验的每个部分——但如果你开始构建一个开发人员门户没有一个计划，很容易被所有的可能性所淹没。为了帮助你形成你的计划，这篇文章将详细介绍 Spotify 是如何设计我们的内部门户的，并为你在设计和构建自己的门户时推荐潜在的模型。
北欧的几个国家：瑞典、挪威、丹麦、冰岛，因为独特地理位置，气候条件和历史文化，沉淀出了很不一样的国家气质，中立而寡淡。
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
一步步教你用现有硬件，构建隐私、开源、声控的音箱。 Snips 的团队已经开发了一款开源智能扬声器，它与 Spotify 一起运行。 音箱（或扬声器）专注于音乐播放，并且可以轻松地通过说出您想要听的东西，来控制您正在听的音乐。它纯粹只是一个演示项目，但是我们已经习惯了便利性，所以我们希望让任何有兴趣，在家就可能以简单的复制。 我们在整个项目中，将学到关于 Raspberry Pi 上的音乐播放、Arduino 和各种 IoT 技术，并希望能分享最有趣的部分。我们将介绍扬声器的每个部分。但是为了尽可能简单，我
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104478457
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。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | John Mannes 编译团队 |Yawei， Jennifer Zhu，孙雅姗 声音是传递信息的重要方式之一。 大多数开车的人都熟悉汽车皮带打滑的声音。我爷爷甚至能靠耳朵来判断高载火车的刹车问题。还有很多专家都能通过听他们常用机器发出来的声音来检测机器运行的问题。 如果能找到一种自动监听的方法，我们就可以24小时监控我们生活的世界中存在的各种机器。 当我们被通知机器声音发生异常时，我们便可以预测出发动机、铁路基础设施、石油钻井和发电厂的运行故障。 自动监听技术
顾名思义，DevOps是将软件开发与IT运营结合起来的一种尝试，以便有效地获得两者的最佳效果：前者所喜爱的快速迭代以及后者所青睐的稳定性、可靠性和安全性。总而言之，DevOps有助于确保IT能够更有效地支持业务需求。
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
我们一开始为什么去安装应用程序？是为了使我们的生活更方便。但当一个应用无法满足这一要求时，用户肯定就会离它而去。一个应用的成功是受多种因素影响的，其中整体移动用户体验是最重要的影响因素。绝佳的用户体验是一个应用程序成功的关键。 就移动用户体验设计而言，不断地实践是检验其好坏的一条必经之路。在这篇文章中我们聚焦于基础，我们需要去解决的是，如何避免打断用户或者强迫用户思考的问题。 多平台用户界面设计 界面是能使应用的用户体验脱颖而出的一个重要的因素。大多数的开发人员都希望在不同终端上发布他们的应用。当你为多平
【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
由于谷歌云平台出现了问题，昨天多个热门在线服务遇到了停机或响应缓慢的现象。经谷歌确认，它的许多工具出现了问题，而Discord、Spotify和Snapchat等知名网站和服务依赖这些工具才能正常运行。
这个实战例子是构建一个大规模的异步新闻爬虫，但要分几步走，从简单到复杂，循序渐进的来构建这个Python爬虫
本文章首发于语雀! 通过各种高科技功能同步到Hajeekn 的博客 本篇文章参考 Dejavu 的文章和 Scoop 官方文档 Windows 和 MacOS Linux 不一样 Windows 安装软件的途径一般是搜索引擎/软件管家
适用于 Android 5+ 的 Aircrack，Airodump，Aireplay，MDK3 和 Reaver GUI 应用程序。（需要 root）
换成read.table() 后 （我也不知道自己为什么会这样思考，换函数肯定是不对的，但是初学者就是需要勇于探索，在碰壁中成长）
正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具，在其他编程语言中同样有正则表达式的概念，Python同样不例外，利用了正则表达式，我们想要提取出我们想要的内容就易如反掌了，本文是为了减轻老婆的工作写的一个小小的场景。
付费电视服务在与运营商之外的第三方通过互联网提供（Over-The-Top，OTT）的视频点播（Video-on-Demand，VoD）服务的竞争中逐渐处于劣势，尽管电视服务运营商拥有海量的媒体内容，但是后者利用短视频和刷剧（binge-watching）的功能可以更好地迎合如今观众的需求。为了解决这个问题，一些电视服务运营商通过人工将线性的视频内容剪成视频点播的形式向用户提供简短的内容，但这通常不可行也不可扩展。而且研究表明，用户尽力去发现的新内容总是令人失望的。近些年来，机器学习算法尤其是深度学习因其在目标识别和语音识别任务中可以匹敌甚至超过专业人士的表现得到了极大的普及。
对于数据工程师而言，元数据知识可能是最需要掌握的，却常常又被忽略的一部分。毕竟在平时做需求时，大家都是用 SQL 完成任务，而和领导汇报时，又常常凸显出数据产生的效益，元数据基本上就被忽视了。如果团队里没有人想去整理元数据的话，随着公司的发展，数据源和数据量的不断增多，就会逐渐发现我怎么找不到数据了？这个数据口径到底是怎么回事，哪一个才是对的？等等问题。
作者 | Mybridge 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】开源项目对大家的学习工作都非常有用，今天人工智能头条就为大家推荐过去一个月受到热烈关注的 10 个开源项目。其中有一个项目非常贴近我们的日常生活：一名项目开发者沉迷于抖音无法自拔，为了直接高效地找到漂亮小姐姐，他开发了一个名为 Douyin-Bot 的机器人，这以后无论小姐姐还是小哥哥岂不都是“手到擒来”。此外，还有如何将 GIF、短视频转成动画 ASCII 等有趣项目，赶快和人工智能
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。
近几年内，我们比较了近5000个开源 Python 项目，并从中挑选了36个最佳项目。
【人工智能头条导读】开源项目对大家的学习工作都非常有用，今天我们为大家推荐过去一个月受到热烈关注的 10 个开源项目。其中有一个项目非常贴近我们的日常生活：一名项目开发者沉迷于抖音无法自拔，为了直接高效地找到漂亮小姐姐，他开发了一个名为 Douyin-Bot 的机器人，这以后无论小姐姐还是小哥哥岂不都是“手到擒来”。此外，还有如何将 GIF、短视频转成动画 ASCII 等有趣项目，赶快一起来学习一下吧~
在我们生活的这个时代，每周都有大量的新游戏、电影和剧集问世，追剧、追游戏并不容易，往往需要花费好几个小时浏览各种博客、媒体上的评价才能决定一部作品是否是你的菜。数据侠Stefan，Yvonne 和 Daniel 为自己设计了一个电子游戏、电视节目和电影的推荐系统 Metarecommendr，使用词嵌入（word-embedding）神经网络、情感分析和协同过滤来为你作出最佳的推荐选择。
微分方程（DE）与机器学习（ML）类数据驱动方法都足以驱动 AI 领域的发展。二者有何异同呢？本文进行了对比。
这项功能下周才会正式向所有Plus用户开放，但不少提前进行测试的网友都不约而同地发现：
近年来随着人工智能和机器学习的发展，Python大火，但很多小伙伴不知道的是，其实Python并不是一门年轻的语言，早在1991年它就出现了。
#!/bin/bash # mysql 的备份脚本 # 备份原理: # 1 # 使用列举出所有的库; # 2 # 使用每个库,列举出每张表,除了指定忽略的库; # 3 # 使用mysqldump 导出每一张表到文件:主机名/年月日/库/表.mysqldump.sql # 4 # 验证每张表的sql文件是否包含完成标志; # 5 # 压缩每个sql文件并删除本sql文件 # 6 # 强制删除超过x天的备份文件夹全部文件 # 7
Allen解释这幅画作并非全由AI生成，他在Midjourney进行了至少624次提示后才生成了初始图像，然后还用PS修改了缺陷加了新的内容，最后用Gigapixel AI增加了图像分辨率和尺寸。
Docker 社区已经创建了许多开源工具，它们所能帮你处理的用例甚至会超出你的想象。
音乐，作为程序员日常不可或缺的精神食粮，能稳定你改 Bug 时那颗焦躁不安的心，亦能提升你的编码效率。
多数伏在案前敲击键盘的程序员或许都曾憧憬：黑框眼镜、格子衬衫、脚踩凉拖背后的另一番模样的自己。
夸张一点说，使用Python几乎没有什么做不了的东西。小慕今天分享两个可以用Python做的非常好玩的事情，大家都可以试试看~
Scrum等敏捷开发框架，最初都是为5到9人的小团队设计的。通过保持专注和合理利用新技术，在相当长的时间里小团队仍然可以支撑业务发展。
关于Blackbird Blackbird是一款功能强大的公开资源情报收集工具，该工具可以帮助广大研究人员通过目标用户的用户名来快速搜索多达119个社交媒体网站，并收集相关账户的信息。 Blackbird支持发送异步HTTP请求，因此可以大幅度提升运行效率和工具性能。 功能特性 1、本地Web服务器 2、按用户名搜索 3、元数据提取 4、JSON数据读取和存储 5、报告生成 6、效率高速度快 支持的社交媒体网站 当前版本的Blackbird支持下列社交媒体网站： Facebook YouTube
在编程过程中，我们经常会遇到各种编码和解码的问题。其中一个常见的错误是 'utf-8' codec can't decode byte 0xb6 in position 34: invalid start byte。这个错误表示在使用 utf-8 编码解码时，无法解码某个字节。
如何凭借“数据增强”技术获得吴恩达首届 Data-centric AI 竞赛的最佳创新奖？
Xtools 是一款 Sublime Text 插件，同时是一款简单的资产处理工具，在渗透测试实战过程中，有很多重复的操作，所以思考着写一款小工具来减少重复的劳动。
吴恩达（英文名 Andrew Ng，是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一）在今年 6 月的时候宣布首届以数据为中心的人工智能（Data-centric AI）竞赛即将开赛，参赛“作品”的提交日期截止到9月初。10月初，吴恩达在其个人社交平台Twitter上向我们宣布了此次竞赛的获奖者，随后，也在其个人微信公众号上向我们简要介绍了竞赛的参与情况。
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