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全民k解析工具

无限制下载全民k作品次数 感谢梓熙博客投稿 2017年12月21日 10:17:38修复附件不能使用问题,请重新下载附件使用 演示地址:https://game.youngxj.cn 全民K解析

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“全民K”有什么秘密?网站数据分析之数据获取

最近看到身边好几个朋友都在用“全民K”这款软件在手机上K,使用频率还是很高,于是就想来看看全民K平台用户究竟是一群什么样用户?他们有什么样特征。 获取多个用户数据 为了获得更多用户数据,我们需要从用户A进入它粉丝页面,获取粉丝ID,然后再进入粉丝B个人主页获取用户信息,再从这些粉丝主页获取他们粉丝。 我们可以看见用户粉丝数据是用json形式存储,在每一次加载,一共加载20名粉丝信息,这里我们只获取uid标签值。接下来问题来了,我们获取只是用户前20名粉丝,如何获取其他粉丝呢? 方法肯定就是替换链接了,经过反复查找,发现在已有的链接中每次加载变化起作用字段就是这个红色圈内字段: ? 但是这样一个数据是从哪里来呢?如果是随机生成就没有办法了获取下一级列表了。 存储数据 python爬虫获取歌曲数据 在上面我们已经获得了8千多位用户,那么这些用户平时都喜欢唱什么,他们活跃频率如何,这些都可以从用户发布歌曲中获得一些信息。 ?

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    K 自助安全系统

    一、背景 社交化全民Kapp,在快速发展同时,也面临着严重安全威胁,包括骚扰、广告、刷粉、色情、政治等内容,对产品健康运营造成了严重威胁。 我们用户自助安全体系,可以根据举报用户权限,对高授信用户举报内容自动处理。 优化后技术方案: 复用现有的举报通道,通过精细化权限管理,对内部用户/高可信外部用户举报内容,自动进行处理,既加快了对问题内容处理速度,又扩大了人力审核范围和力度,而且还充分利用起来了外部力量作为项目组人力不足补充 对于被多人举报内容,或者是被高等级用户举报内容,又或者被举报是刚申请号码,优先在前排展示,提醒运营同事及时处理。 五、小结 全民K,是一个重度社交类app,日活跃用户超过3500万,安全问题非常复杂:有文字、图片、音频、视频等各类ugc内容,有广告、诈骗、色情、政治等各种问题,有刷粉、刷播放、刷评论等恶意行为

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    python爬取好友全民K

    无意中打开了全民k发现好友都挺喜欢唱歌,就没事点开了几个好友,朋友们唱都挺好,越听越想听。但是每次都得点开别人主页听歌,难免有些尴尬。 “要是可以将这些拉到本地多好啊…………” 有了这样一个念头,说干就干……………… 1.分析网页 都知道哈,要想爬取某一个网站数据,第一步并不是写代码。 而是需要通过浏览器、抓包工具啥对目标网页进行分析,全民k也是一样 1.1登陆全民k 全民k主页长这个样子 可以看到啥也没有啊,咋办呢?一头雾水,啥也不说了,先打开好友主页看一下。 2.2歌曲信息url 在上面的查看网页源代码过程中,我们可以发现,具体到哪一首链接是嵌入在网页源代码中,但是在主页上所展示信息并不是完整,仅仅是展示了一小部分而已。 其实这里shareid就是每一个具体歌曲界面的一个唯一标识 2.3具体歌曲网页分析 可以看到一首url为: https://kg.qq.com/node/NtmjrPr3oI/play_v2/?

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    python爬取好友全民K

    无意中打开了全民k发现好友都挺喜欢唱歌,就没事点开了几个好友,朋友们唱都挺好,越听越想听。但是每次都得点开别人主页听歌,难免有些尴尬。 “要是可以将这些拉到本地多好啊…………” 有了这样一个念头,说干就干……………… 1.分析网页 都知道哈,要想爬取某一个网站数据,第一步并不是写代码。 而是需要通过浏览器、抓包工具啥对目标网页进行分析,全民k也是一样 1.1登陆全民k 全民k主页长这个样子 [1.png] 可以看到啥也没有啊,咋办呢? 2.2歌曲信息url 在上面的查看网页源代码过程中,我们可以发现,具体到哪一首链接是嵌入在网页源代码中,但是在主页上所展示信息并不是完整,仅仅是展示了一小部分而已。 其实这里shareid就是每一个具体歌曲界面的一个唯一标识 2.3具体歌曲网页分析 可以看到一首url为: https://kg.qq.com/node/NtmjrPr3oI/play_v2/?

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    全民 K 增量升级方案

    一、背景   随着全民K版本不断迭代,安装包大小也不断增大,现在每次版本更新,用户都需要下载最新版本安装包,如果使用增量更新方式,用户每次更新只下载新版本和旧版本差异部分,将会为用户和服务器节约大量流量 以全民K3.2和3.3版本为例: | 文件名 | 文件大小 | |———- | ———- | | karaoke_3.2.apk | 30.4M | | karaoke_3.3.apk | 列如:用户从全民K3.2版本升级到3.3版本,需要从服务器下载差异包(3.2_3.3.patch),再使用用户正在使用全民K3.2版本apk(karaoke_3.2.apk),即可生成全民K3.3 在生成安装包时候,不同渠道安装包内容是不一样(文件md5值不一样),不同渠道新老版本生成差异包也不一样。 解决这个问题比较粗暴方案是:每个渠道都生成一个差异包,客户端合成时候,根据用户使用渠道安装包下载对应渠道差异包,再合成对应渠道最新安装包。

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    全民K折叠屏适配探索

    优化效果 这是全民K优化前后效果对比。 优化前: ? 优化后(这是视频,请点击播放享用!) 其主要在一些作品展示上有问题,这是因为K在代码中针对当前屏幕高宽在初始化逻辑中做了一些固化高宽设置。 更好适配方案 为此,我们得采取自行处理配置变更方案,一般来说有如下解决策略: 填充适配模式(K采取方案) 多窗口模式 应用内分屏模式 兼容模式 下面,我们先来谈谈全民K适配策略。 计算模型 这是K视频适配策略: ? 整个计算模型是K共用计算路径,而不同业务场景仅仅只是决定其输入参数不同即可;那么在计算后则会有一个较为合理展示效果。 至此,全民K适配完成! 更多界面适配方案 我们主要来谈谈后3种适配方案。

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    全民K跨端体系建设

    1.4 K 现状 对 K 来说,通过一段时间调研,实践和风险考虑,最终主要采用了腾讯内部自研类 RN 框架 - Hippy,目前在站内已开发超过 200+业务,覆盖了像点歌台,任务页这类一级入口 K 跨端体系建设 2.1 体系建设 跨端技术实践往往需要一系列配套建设,以及针对性性能优化,下面是 K 在跨端上体系建设,主要分为四个部分: ? k 国内版,极速版以及 Flutter 项目中。 K 跨端实践优化 3.1 能力扩展 首先是能力扩展部分,原框架提供能力往往不能满足和覆盖我们复杂业务场景,为此我们根据业务需要和优先级梳理了一套符合 W3C 规范 WebApi,依靠框架提供插件能力扩展了所需要功能 3.2.2 卡顿优化 Native 分析工具 对于 K 所使用到 Hippy 框架,或者是 RN/Weex 这类跨端框架,其实最终还是会渲染成 Native 原生组件,所以我们也可以借助客户端相关工具排查卡顿性能

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    解读:全民K直播推荐算法

    业务背景 直播推荐与内容推荐异同,K直播与其他直播(如虎牙)区别: 2. Streaming View:我理解就是直播间表格特征,如主播id等 Song View:K直播业务中,很多直播间会绑定一个Song ID,基于Song ID做embedding。 我理解线上服务这部分特征应该是异步计算出来,但是直播间视频、音频特征具有实时性。如何异步截取?这是一个问题。 毕竟推荐直接展示给user是直播间头像图片和房间title,比如某些男性user就偏好某些女性主播直播间头像。 另外还有一个多模态融合问题。 ϕi,j​就是将j维映射到i维向量全连接神经网络。这样不同bit维特征就能进行自由交叉了。

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    全民K推流直播Web实践

    随着站外直播场景业务需求逐步增多,K直播旧业务代码无法满足不断增长产品功能需求和用户体验需求。在此背景下,Web侧急需为推流直播业务提供更加可靠技术支持。 为此,Kweb团队封装了一套同时支持hls和flv视频流播放kg-player SDK。 再例如,由于KiOS主播端推流没有对直播源进行旋转,导致原本竖屏直播流为横屏状态。 技术架构 ---- KWeb侧推流直播整体技术架构图如下: ? 未来我们还将支持更多Web直播业务场景例如直播房等,而K直播技术架构也将会不断完善,从整体性能以及用户体验上出发,不断进行优化以便更好支撑起更多更复杂直播项目。

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    K歌唱评价与嗓音分析

    我来自于云音乐音视频实验室,实验室主要支持K、音乐、直播等业务,衍生出诸多业务驱动应用场景,音频方向重点建设是音乐理解、音乐处理、音乐生产三个方面。 本次演讲主要分为以下几个方面:歌唱评价概述(人类专家如何评价一段音乐、机器如何理解这些指标)、K综合评分(怎样将一个K作品打上多样作品标签)、歌手能力图谱(如何评价歌手歌唱能力)、作品标签和歌手标签应用实例 刚刚已经介绍完K评价体系,接下来首先会介绍K综合评分,目的是得到多样作品标签;歌手能力图谱,得到歌唱人标签;以及这些标签在业务中如何应用。 2. K综合评分 2.1 关于音街 K综合评分主要应用在云音乐下属音街APP,2020年6月在IOS/Android上线,拥有海量曲库和云音乐互通。 深度特征典型应用场景是真唱识别,指在直播或K场景中,用户播放原唱,自己不发声情况。可以通过对比用户演唱声音和原唱相似度,判断是否在假唱。

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    记一次全民Kcrash定位过程

    全民K4.6版本发布后,出现了一个与RecyclerView相关IllegalArgumentException,作此记录。 而K动态只有在请求到后台数据前才会是INVISIBLE状态,只要拿到了数据或协议失败,都会更改为VISIBLE状态。 用户点开K时,默认是定位好友页,但如果发现用户上次离开时不在好友,那这次打开应自动切换到用户离开时那个页面,这是通过TitleBar内ViewperformClick来触发切换,FeedFragment 另外,用户在K一些互动操作会触发广播,比如在作品详情页评论了作品,那动态中这个作品feed评论计数会实时更新,不需要等待列表刷新操作,广播也都是有注册,可以自行了解下ViewHoldermPreLayoutPosition跟mPosition作用,这里不细说了 五、总结 至此,原因也就比较清晰了:用户使用K停留在动态非好友页,退后台被系统杀掉重启时

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    腾讯全民K直播推荐算法实践总结

    为了解决这个问题,各大平台所使用方法之一是通过个性化推荐系统来促进用户和主播实时社交。本文主要分享腾讯音乐旗下全民K推荐系统技术及应用。 直播推荐不仅是有量要求,而且需要让用户平滑地进入直播间来防止直播间过载(主播接待能力同步)。K直播推荐对比虎牙/YY:场景更大而全,用户量级更大,用户行为和画像更丰富。 我们思考点是K大部分主播其实是属于唱歌类型主播,大部分直播间可能都带着SongID这样一个特征信息,这样信息是不是能辅助我们对用户进行推荐呢? 尤其是K直播许多新用户其实很早以前就是K老用户,他/她对这个Song其实已经有了很多丰富行为,加了这个信息来作为一个辅助View是不是能够对新用户提升一些效率呢? 进一步思考,直播本质是我们能够通过理解它内容来给用户一个更好推荐,尤其是对一些刚来K用户第一印象而言,比如对于一个男生来,他会看到这个女生很漂亮,这样一种情况,那么多媒体会给我们一些比较大帮助

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    手机K的人声伴奏对齐优化实践

    人类大脑对声音响应速度和敏感程度非常高。K时对人声音轨和伴奏音轨时间对齐有很强要求。 唱吧资深研发总监 王国腾在LiveVideoStackCon2018大会分享中详细介绍了手机K在混音对齐方面存在问题,解决方案以及值得探索方向。 本次将主要为大家介绍手机K在混音时间对齐方面存在问题,常规工程解决方案以及值得探索方向。 1、手机K简介 手机KAPP模拟唱歌过程中两个主要界面场景,演唱和预览。 如果选择静音,我们只需要在最后混音时候,严格减去相同静音数据就可以完成同步。 人声在K时候是一个贴唱过程。贴唱就是指我们现在已经有一个伴奏,人声根据伴奏逐句演唱。 ,清唱伴奏跟随,DJ无缝切,节奏修正等等其它我们可能遇到一些K中的人声伴奏对齐问题。

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    零基础快速搭建K应用【含源码】

    K不遗余力,应用解决效益。总是羡慕别人家房”苦叹自家“茅草房”消除不了回音和混音? 这次就将带你实战K功能,细分应用场景,提升产品表现,为你在“造房“路上“添砖加瓦“,给你最实用”武器“,让你K房“摆脱尴尬余音绕梁,从此高品质翱翔。 看淡K之王,用技术推你做”K歌王中王“! 本期腾讯云大学大咖分享课程邀请到腾讯云高级工程师,主要从三个方面说明如何搭建K应用 K功能应用场景和产品表现 K功能技术实现方案 K功能开发实战 K种类分为本地录制和在线房。 因在高采样率下,采集到声音频段丰富,回声消除操作对算法和设备性能要求高。K场景下,如果用16k,很难满足用户需求,所以采用采样率为44.1k自研回声消除。

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    【预约中】零基础快速搭建K应用

    日渐消瘦钱囊使传统KTV休眠许久,从而掀起了线上K热潮。一群人孤单不如一个人狂欢,越来越多的人享受着躺着也能放声高歌自我沉浸中。 本课程独家揭秘腾讯多媒体实验室在K场景下黑科技,例如音乐房间内多人语音降噪,回声消除,避免高血压降“食盐”(时延),探求技术是否真正被要求击垮。 点击链接或扫描海报二维码即可预约 课程主题:零基础快速搭建K应用 课程时间:12月19日(周四)19:00 课程讲师:尚海豹 腾讯云高级工程师 7年音视频实时通话开发经验,先后从事PC端和移动端QQ上音视频通话研发工作 目前负责腾讯云游戏多媒体引擎GME技术方案设计与研发工作 课程大纲 · 介绍K功能应用场景和业务特色; · 介绍K功能技术实现方案; · K功能开发实战 K.png ---- 课程问卷 为了给广大开发者提供最实用、最热门前沿、最干货视频教程,请让我们听到你需要,感谢您时间!

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    全民K内存篇2——虚拟内存浅析

    《全民K内存篇1——线上监控与综合治理》 《全民K内存篇2——虚拟内存浅析》 《全民K内存篇3——native内存分析与监控》 一、简介 在多任务操作系统中,每个进程都拥有独立虚拟地址空间,通过虚拟地址进行内存访问主要具备以下几点优势 Android默认页面大小配置为CONFIG_ARM64_4K_PAGES,即4KB,使用48位地址空间需要4级页表来支持。 至于区块数量,以全民K为例,启动并覆盖录歌、直播、房等主场景后,不超过8000条,估计还没那么容易超出默认限制。 4.2 内存增量分析 全民K直播间业务中,观众首次进退房后会存在一定内存增量,我们需要分析这一增量是否合理。 本文主要对虚拟内存大小、布局及内容进行了简要分析,望抛砖引玉。 QQ音乐/全民K招聘Android/ios客户端开发,投递简历发送至邮箱:tmezp@tencent.com

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    全民k适配arm64-v8a方案

    全民k于2014年上线,最初由于支持arm64设备市场占比较少,也仅适配了arm32。 目前k外网native crash很大一部分就是由于内存问题导致,适配Arm64能让该现象有所缓解。 同时,全民k正常用户设备(排除黑产)中使用支持Arm64-v8a占比已经达到百分之90以上: ? 2.so库更新 全民k业务多且复杂,更新so库之前,我们以模块为维度对so进行了整理,共有120多个so文件需要更新,包括k自研模块和第三方sdk。 至此,全民k就正式进入64位程序时代了。 QQ音乐/全民K招聘Android/ios客户端开发,点击左下方“查看原文”投递简历~ 也可将简历发送至邮箱:tmezp@tencent.com

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    【经验分享】React Native在全民KAPP中使用分享

    React Native在全民KAPP中使用分享 Facebook 于 2015 年 3 月发布了 React Native:使用 ReactJS 编写 Native 代码框架。 使用 JS 编写代码 Native 渲染,用Web 开发效率实现 Native 体验模式,正在打造一条 Web 和 Native 混合开发新道路。 全民K于 3.1 版本开始在原有的大赛功能模块(webview H5)上尝试进行 React Native 接入和业务改造。接入过程中也踩到了很多坑。 这次就是对我们接入以来总结经验进行一次分享。对相对于原来 Web 开发上带来改变进行了对比,并主要阐述了接入以来遇到一些问题和解决(性能、代码、组件、BUG等)。 主要内容包括: React Native 通信机制 React Native 能力优势 接入中遇到问题和解决 性能、不足及后续优化 ? 作者: 全民K项目团队 calvin、leo、eddy

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    全民K内存篇3——native内存分析与监控

    《全民K内存篇1——线上监控与综合治理》 《全民K内存篇2——虚拟内存浅析》 《全民K内存篇3——native内存分析与监控》 一、背景 在2020年上半年,我们在用户反馈后台发现闪退、白屏问题不断增多 接着,对smaps文件pss数据(实际占有的物理内存)进行统计分析,如下图是K直播场景内存分布情况: ? 可是,Perfdog无法提供有效堆栈信息,帮助开发定位问题所在。如下图所示,是在测试K直播上下滑场景过程中内存数据,发现nativePss在不断上涨。 ? 当然,也可以将其他场景添加业务打点,比如K直播房上下滑每次滑动事件。当需要检测时,只需要开启开关运行业务场景即可,采集数据自动写入设定目录文件下。 ? 了解到这个问题是K打印日志操作导致,也就是说在K运行过程中因为打日志而一直泄漏,连续运行时间越长,泄漏越多,触发OOM概率也就大大提高。

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