项目中需要实现音频智能控制以及根据音乐转换色彩功能，WaveView 完全满足目前需求，完美实现需求，该库还有另外 WaveSurferView 和
FFCreator 是一个基于 node.js 的轻量、灵活的短视频加工库。您只需要添加几张图片或视频片段再加一段背景音乐，就可以快速生成一个很酷的视频短片。
《天龙八部》是金庸老先生的一部经典古装武侠爱情小说，1997 年由香港无线电视台拍摄成同名影视剧，李添胜执导，黄日华、陈浩民、樊少皇、李若彤、联袂主演。该剧讲述的是面对乱世，萧(乔）峰、虚竹、段誉三人开始了非同寻常的江湖生涯，遇见了诸如天山童姥、慕容复、大轮明王、丁春秋、游坦之、四大恶人等各色高手，生死情仇、爱恨别离、民族大义在因缘际会中施展等故事。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
Vue.js 是构建 Web 界面的 JavaScript 库，提供数据驱动的组件，还有简单灵活的 API，使得 MVVM 更简单。主要特性如下：
最近听了一首很好听的歌《一路生花》，于是就想用 Three.js 做个音乐频谱的可视化，最终效果是这样的：
《汉密尔顿》这部红极一时、创造票房奇迹的音乐剧，不仅让奥巴马全家观看了两次，也影响了整个美国百老汇。今年的“GEN数据新闻奖”中的年度数据可视化奖，就被来自《华尔街日报》的作品“汉密尔顿的韵律”（The Rhymes Behind Hamilton）获得。DT君今天就来解析：这部神作是如何对rap复杂押韵结构进行识别和可视化处理的。
也许你去过的夜店，负责hold住全场音乐的一般是个DJ，可能是一位帅气的小哥哥，或者是一位漂亮的小姐姐，左手扶着耳机，右手在打碟机上飞舞。
最近疫情一直都在反反复复，几个城市都出现了确诊病例，感觉又回到了之前每天看信息图的那会儿。
ECharts开源来自百度商业前端数据可视化团队，基于html5 Canvas，是一个纯Javascript图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。
机器之心报道 编辑：袁铭怿、杜伟 除了生成图像，Stable Diffusion玩音乐也不在话下。 你听说过 Stable Diffusion 吧？它是一个从文本生成图像的开源人工智能模型，可以生成「骑马的宇航员」。 现在，Stable Diffusion 模型经过调试可以生成声谱图了，如下动图中的放克低音与爵士萨克斯独奏。 更神奇的是，这个声谱图可以转换成音频片段。 这就是今天要介绍的 Riffusion 模型，它是由 Seth Forsgren 和 Hayk Martiros 出于个人爱好而创建一个
不安分、爱挑战的“折腾”之旅 我是李焱， 来自成都漫极客科技有限公司。 我于 2010 年从北京大学毕业，获得信息管理系学士学位以及计算机软件学士学位。毕业之后，我在酷我音乐商务组从事 web 开发，主要负责公司广告系统、VIP 会员等级体系、音乐盒内弹窗等业务。 两年之后，我觉得前端开发技术难度比较小，而且浏览器兼容性问题很大，大部分时间都是纠结于一些莫名其妙的 bug，不值得继续做下去，选择在后端深入下去。然后，我跳槽去了人人游戏，加入钢铁元帅项目组，做游戏后端开发，用到的技术主要包括网络协议、服务器缓
◎ 音乐可视化 利用 Windows 自带的多媒体播放器 Windows Media Player，呈现多彩，超强空间感的音乐可视化效果，另外还有音乐倒放?～ 前言 Windows Media Pla
这是一个面向编程新手、热爱编程、对开源社区感兴趣 人群的月刊，月刊的内容包括：各种编程语言的项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习笔记、教程等，这些开源项目大多都是非常容易上手，而且非常 Cool。主要是希望大家能动手用起来，加入到开源社区中。
Reddit 是美国的一个综合性论坛网站，网友戏称“美国贴吧”。我最近发现，这真是个宝藏网站。
2.Injecting Services to ASP.NET Core Controller Actions
大数据文摘作品 编译：HAPPEN、朝夕、林海、吴双 2017年的最后一个月挟裹着寒风悄悄地来临了，与我们不经意间撞了一个满怀。今天，我们收录了两篇特别可爱的“创作笔记”，是生活在阿姆斯特丹的Nadish和在旧金山生活的Shirley，因为要共同在12月份完成属于各自的一篇音乐可视化的小项目。他们各自用了4周完成创作，并写了下了两篇”创作笔记”。 从一开始确定各自的选题，到收集数据完成阶段性效果草图，再到最终实现代码完成验证，他们经历了一些趣事，我们从中既可以看到音乐可视化模型的新视角，也希望为大家在寒冬
来源/ Arxiv Insights 翻译/ 龙翔 校对/ 凡江 整理/ 廖颖 喜欢机器学习和人工智能，却发现埋头苦练枯燥乏味还杀时间？油管频道 Arxiv Insights 每周精选，从技术视角出发，带你轻松深度学习。 有人说，机器学习算法就是黑箱模型，算法本身没有可解释性。当我们在训练神经网络时，很难知道它为什么做出了这样的预测。算法没有可解释性这一点，在很多情况下忍忍就过去了，但在自动驾驶、智慧医疗、信息安全等场景却不行。 模型的可解释性在以上场景中非常关键，人们想要知道为什么算法做出了这样的
QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品，平台打造了“听、看、玩”的立体泛音乐娱乐生态圈，为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验，畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库。优质服务的背后，是每天万亿级新增音乐内容和行为数据，PB数据量级的数据计算服务。
✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 💂 作者主页: 【主页——🚀获取更多优质源码】 🎓 web前端期末大作业： 【📚毕设项目精品实战案例 (1000套) 】 🧡 程序员有趣的告白方式：【💌HTML七夕情人节表白网页制作 (110套) 】 🌎超炫酷的Echarts大屏可视化源码：【🔰 echarts大屏展示大数据平台可视化(150套) 】 🎁 免费且实用的WEB前端学习指南： 【📂web前端零基础到高级学习视频教程 120G干货分享】 🥇 关于作者: 历任研发工程师，
根据IDC数据，2015年全球数据量的年增长率可达到5.6泽字节（即5.6万亿兆字节），是2012年增长率的两倍。
八月伊始的当口，念想着：新的一个月了，是否有关于八月的歌呢，闲时也蛮想找来听下的。说来也怪，哪个月都不曾有过此念头，这回却“突发奇想”且又念念不忘，于是打开网易云音乐，傻瓜般地搜索“八月”，倒也真有不少同名歌曲，其中第一首就是八尾旅人的日文歌曲《八月》，点开听了下，还无暇看歌词描写的是什么，就看到了评论数高达9千余条，而且有8月1号当天许多“同道中人”的留言，看来在这新的一个月的当日，有此心路历程和“行迹”的人，却也不在少数哈。
水利兴，五谷丰。水利作为国民经济稳定和谐的重要部分，不仅有防洪减灾、农业灌溉、城市供水调水、渔业外贸、旅游航运、生态环境等综合应用，水电资源也是至关重要的可持续能源之一。大坝与水库、水电站等水利枢纽相辅相成稳定着城市发展。而随着信息化的发展，结合物联网、5G、大数据等新兴技术形式的智慧水电站、智慧大坝应用，也给传统水利行业提供更大的价值体现，提升产业全面感知、共享整合、智慧管理。
数据可视化的内涵是，并非只有专业人员才能看得懂。当你想要通过数据来表达想法时，让可视化的过程更加生动有趣、通俗易懂就显得尤为重要了。来自腾讯云设计中心的数据侠米随随就用这些成功的可视化案例，让我们在快速理解信息的同时，惊叹于数据可视化的美丽。
选自Medium 机器之心编译 参与：黄小天、李泽南 对初学者来说，有没有易于上手，使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程？近日，麻省理工学院（MIT）正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S19
作者：HelloGitHub-小鱼干 摘要：进大厂，无疑是升职加薪走上人生巅峰的一个敲门砖，那，如何拿到这个敲门砖呢？前辈的经验之谈，无疑会给我们进大厂带来许多的经验参考，本周的#大厂面试经验之谈#主题就非常适合你来阅读下，而除了进入大厂是一个人捷径，如果在大厂里步步高升也是一门诀窍，这时候我们就得马克下大厂的行事作风，让我们的代码风格等快速向大厂靠近，那就不得不提 Google 等大厂开源的实践文档 eng-practices 了，当然，升职加薪也少不了在 GitHub 学习最新的技术啦，那就不得不提本周
mixlab 社区是基于：跨界·开放·互助·学习，这个价值观打造的。社区里聚集了各路技能拥有者，不同背景的人跟内容在此跨界交融、创新～
最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。
最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。 “我最大的遗憾，就是你的遗憾，与我有关”，下面就一起来感受一下吧。 这首歌是《后来的我们》中的主题曲，网易云音乐上线当天便席卷千万+播放量，现如今光是网易云上面的评论就马上突破了10万条。 网易云音乐一直是我向往的“神坛“，听音乐看到走心的评论的那一刻，高山
自从Google Play整合音乐服务以来，Google掌握了越来越多用户选择音乐喜好的数据。相对于一些利用自己的数据发布流行音乐风向标的音乐服务商，Google的做法要有趣的多：根据Google Research博客的消息，Google于1月17日发布了一个可视化的动态网页产品——Music Timeline。通过它，用户可以查看，随着年代的变迁，哪些类型的音乐更受用户的欢迎，哪些歌手曾经风靡一时。 在Music Timeline图表上，每一种颜色的条纹代表一种类型的音乐，而条
当今时代，各领域互融互通，各种表现形式交叉融合，要主动适应新的发展趋势，推动中华优秀传统文化与新媒体、新技术的融合传播，让新时代的文艺与科技创新呈现更具深度、更有潜力的新境界。
导读：最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。
来源:Python那些事 ID:PythonSomething 最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。 “我最大的遗憾，就是你的遗憾，与我有关”，下面就一起来感受一下吧。 这首歌是《后来的我们》中的主题曲，网易云音乐上线当天便席卷千万+播放量，现如今光是网易云上面的评论就马上突破了10万条。 网
webAudio API webAudio API接口可以用来实现音乐可视化、音频剪辑、修声、语音、去声等等强大的操作 webAudioAPI接口关系图： AudioContext AudioCont
在这一次疫情中，众媒体运用可视化工具，信息图、数据作品和数据查询小程序等将数据分析可视化叙事，这不仅让新闻报道更加直观形象，更加具有传播力，而且一定程度上揭示了事物间的联系，使表达的观点更加清晰、有效且提高了信息传播的审美价值。
声音始于空气中的振动，如吉他弦、人的声带或扬声器纸盆产生的振动。这些振动一起推动邻近的空气分子，而轻微增加空气压力。压力下的空气分子随后推动周围的空气分子，后者又推动下一组分子，依此类推。高压区域穿过空气时，在后面留下低压区域。当这些压力波的变化到达人耳时，会振动耳中的神经末梢，我们将这些振动听为声音。
现在的三方音乐软件挺多的但是某些体验始终没有大厂官方出品的好使！但是大厂出品的可玩性不高！
一天，我正在无精打采的敲代码 朋友二狗突然神秘兮兮的发给我一个链接 我瞅了瞅，不就是个游戏么 二狗邪魅一笑，让我仔细看看~ 纳尼！居然是只有前端攻城狮才能玩的游戏？ 纳尼！通关了居然有机会获得 IMWebConf 2018 的大会门票 以及腾讯 IMWeb 面试机会！ 作为一名资深的前端和游戏爱好者 那妥妥的得玩一玩了～ Let's go!让我们开始吧! 游戏介绍 在浏览器输入游戏地址（文章底部有游戏链接）， 等待资源加载。 突然！一阵热血沸腾得音乐传来， 怎么瞬间有种要奔赴战场杀敌的感觉， 不
今天给大家推荐一个优质的Python公众号「法纳斯特」，作者：小F。 学习编程是一个比较枯燥的过程，所以小F平常喜欢分享一些有趣、有料的Python原创项目实战。从2018年8月一直到现在，已经更新接近 百篇原创 文章。 主要有Python基础、爬虫、数据分析、数据可视化等内容，非常受编程学习者的欢迎，不少文章被各大平台转载。 这里精选了50个Python数据分析实战案例，不仅包含源码，还有使用教程。 50+的Python实战案例及使用教程，可在公众号「法纳斯特」后台回复 “合辑” 获取～ 点击关注 回
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。
两岸的山川碧绿，略带金黄，映在清澈的镜子般的流水中。远处孤独的帆正在慢慢消失。红日托着燕子，金光闪闪，风筝在空中飞舞。这一切都伴随着悠扬的乐曲，讲述了一个HT架设桥梁的施工过程的三维可视化故事。
本文是《你不曾见过的酷炫地图可视化作品（一）》的系列文章，上回整理了诸如：世界顶级学者全球迁移图、百度春运迁徙图、中国人口分布图、中美博物馆分布情况图、移民图、NASA全球夜间灯光地图、摩拜单车出行轨迹图、北京早晚高峰通勤图等作品。本回继续介绍一些有趣的地图可视化作品。
如果你曾经想过像MilkDrop这样的音乐可视化工具是怎么做的，那么这篇文章就是为你准备的。我们将从使用Canvas API来做简单的可视化入手，然后慢慢转移到用WebGL着色器来做更复杂的可视化。
随着音乐行业的不断发展和热爱音乐的人不断增加，为了适应当今社会人们追求质量和高标准的生活，从大量的歌曲中找到个人喜好的小部分歌曲成了当务之急，然而普通的系统已经无法处理这种相当大的数据，然而基于大数据的音乐推荐系统作为可以解决这个重要难题的主要解决办法，其方法的好用程度已经成为了人类高标准生活的重要的一部分。随着计算机技术和互联网的高速发展，大量的数据随之产生，如何从大量的、冗余度、低质量的数据中找到符合要求的高质量数据成为了重中之重，所以构建一个能够将大量低质量、复杂、冗余的数据转换成高质量数据的音乐推荐系统有非常重要的意义。
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