要找出是否是重复播放列表,可以通过以下步骤进行:
Aiseesoft Mac FoneTrans是最好的 iOS 数据传输软件,用于同步和管理来自 iPhone/iPad/iPod 的照片、音乐、联系人、消息、视频、笔记、日历、Safari、电子书和通话记录。使用 iTunes,您可以依靠此工具在 iOS 设备、计算机和 iTunes 之间传输文件。
Aiseesoft Mac FoneTrans是一款强大的iOS文件传输和管理器工具,可以帮助在Mac和iOS设备之间传输媒体文件(音乐,视频,有声读物,语音备忘录和铃声)。并且,当AIseesoft Mac FoneTrans for mac(iOS文件传输和管理器软件)将媒体文件从Mac复制到iOS设备时,它将自动将iPod / iPad不支持的文件格式转换为MP4 / MOV / MP3 / WAV / AIFF等。
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。
https://mux.com/blog/the-community-gave-us-low-latency-live-streaming-then-apple-took-it-away/
在WWDC 2019上,Apple 依照惯例宣布了一系列的软件更新。并且像过去4年的传统一样,Roger Pantos上台宣布了HTTP直播视频流(HLS)规范的最新变化,今年的变化旨在减少实时视频流的延迟,但这样做的代价是什么呢?
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
本文来自BITMOVIN,由Jameson Steiner编辑,是实时低延迟流媒体系列的最后一部分。
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。
作者 | Merlin Schäfer 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
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
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。
Overcast3发布了,这是一个巨大的版本迭代,主要体现在界面的设计和流程。根据两年多的测试、使用和用户反馈,从上个夏天开始,我一直在为这个版本而努力工作。 我在2014年为iOS 7设计了Overcast1.0,这是一个具有时代标记的产品:使用了超细的字体和线,边缘锋利,全屏白色背景和半透明模糊的底栏,大部分基础功能需要隐藏手势操作。这种基础的设计贯穿于每个版本的更新中,直到今天。 Overcast 3.0的设计目标是: 1.将iOS7的样式设计更新到今天的设计趋势:可视性更高、更多曲线、更粗的字
【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
在上篇文章中,我们详细介绍了如何使用原生 HTTP 采样器如何制作一个 HLS 流媒体脚本,那么今天我们来介绍了如何容易做到,即使用 BlazeMeter 发布的 Jmeter HLS 插件。
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—
【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
最近在一些关于视频管理类的项目,也还有python好久没有更新,所以做一个简单的视频播放器。
本文来自THEO的行业研讨会,演讲者是THEO的CTO和创始人Pieter-Jan Speelmans。本文的主题是苹果最新推出的LL-HLS。
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
(本文基本逻辑:M3U8 封装格式概览 → M3U8 格式解析 → M3U8 封装示例)
本文来自THEO网站的博客文章,原标题为LL-HLS Series: The Evloution of LL-HLS。主要内容为讨论低延迟HLS系列。
当开启 Hexo 的 文章资源文件夹 功能时,可以将图片、音乐文件、歌词文件放入与文章对应的资源文件夹中,然后直接引用:
对大多数的低延时 HLS 而言,他们正式开始发展的时间可以说是在 2020 年 6 月。
M3U8,用 UTF-8 编码。"M3U" 和 "M3U8" 文件都是苹果公司使用的 HTTP Live Streaming(HLS) 协议格式的基础;是 Unicode 版本的 M3U。
在上一个文档“为什么选择CouchDB?”中,我们看到CouchDB的灵活性使我们能够随着应用程序的增长和变化而发展数据。在本主题中,我们将探讨CouchDB的“细化”工作如何提高应用程序的简单性,并帮助我们自然地构建可扩展的分布式系统。
2020 年发布了端到端延迟在 2 秒范围内的两个 HTTP 自适应流 (HAS) 标准的更新:低延迟 DASH (LL-DASH) 和低延迟 HLS (LL-HLS)。这些标准和操作模式都是独立开发的,虽然它们可以在内容交付系统中部署为单独的流,但如果这两种流格式都可以统一由一组媒体对象提供服务,那么打包、源、CDN 和播放器等模块都会获得性能和成本的增益。
在许多时候,视频服务提供商或许会有一个巨大的内容库,用户会不定期选择查看这些内容,而视频服务提供商希望不断在视频流播放过程中提供新的功能,平台也还会有其他的要求。此外在满足这些新要求的同时,如何提升用户体验也是重要的。这就是动态边缘应用(Dynamic Edge Application)的设计出发点,并且该动态边缘应用还能实现视频流的格式统一,降低存储和传输开销。
HLS.js 是一款由苹果公司开发的,在浏览器中播放 HLS 的视频播放器。在最近,苹果发布了 Safari 浏览器中的低延时 HLS(LL-HLS),同时在其他浏览器中实现了基于 HLS.js 的播放器。
原项目因为一些原因,被某音乐 DMCA通知,导致项目停止维护,后端文件也被删除了。
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。
原标题:Using LL-HLS with Byte-range Addressing to Achieve Interoperability in Low Latency Streaming
人工智能无疑是2017年最火爆的技术,许多外行的朋友想学习却不知道从何下手,所以特意将此文翻译过来,供大家参考。可以在短期之内进入这个领域。这些视频大多数都可以在国内的网站上找到。 📷 这个“前十名单”是根据最佳内容创建的,而不是根据评论数量。为了帮助你选择合适的框架,我们首先从一个比较流行的Python DL库的视频开始。。让我们开始! 1.概述:比较深度学习框架(96K次) - 5分钟 在学习Python,先理解5个最流行的深度学习框架-SciKit Learn,TensorFlow,Theano,Ke
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 翻译、编辑:Alex 技术审校:赵军 本文来自OTTVerse,作者为Krishna Rao Vijayanagar。 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 FFmpeg Easy-Tech #023# 在本文中,我们将学习使用FFmpeg进行HLS打包。使用FFmpeg的好处在于:你可以在不离开命令行的情况下,执行提取视频、调整视频尺寸、转码、打包以及传输视频的所有操作。 我们首先看一下为VOD(点播)创建HLS打包的所
上述文字定义来自于维基百科。可以看到,m3u8 文件其实是 HTTP Live Streaming(缩写为 HLS) 协议的部分内容,而 HLS 是一个由苹果公司提出的基于 HTTP 的流媒体网络传输协议。
就像国内的b站一样,YouTube不仅是一个多媒体娱乐帝国,还是一个全面的学习平台。每月无需支付订阅费即可在YouTube上观看视频。所有供你观看和学习的内容全部免费,这是一件很美妙的事情。你只需要付出宝贵的时间来观看自己喜欢的视频。
Rhythmbox是很多Linux发行版的下默认的的音乐播放器,但是它创建播放列表(playlist)的方式却很不方便,有点折腾,这里记录下。
播放器性能的极致优化,就是要发现播放流程中一点一滴的耗时,然后分析这些耗时,并提出有效的方式解决这些耗时.了解过ExoPlayer播放器的同学们都知道ExoPlayer的解码是依赖Android系统提供的原生的解码模块,即MediaCodec来实行视频和音频解码的.
Clicker for YouTube 是一款功能强大且易于使用的 Mac 平台上的 YouTube 播放器,它能够让用户更加方便、快捷地观看和管理 YouTube 视频,省去广告、节省资源、支持快捷键等特点,使得用户的观看体验更加舒适和高效。
1. 主播用户开启手机直播 可以设置只有签约主播才能开启手机直播,也可以设置所有注册用户都有权限 开启手机直播的时候可以选择手机前后手机摄像头设备,也可以在直播过程中进行切换。
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本文来自Elecard,作者是Vitaly Suturikhin,担任Elecard集成和技术支持部主管,主题是“低广播延迟及实现协议”。
在上篇文章我们简要介绍了 HLS 协议的基础知识,接下来我们详细介绍一种使用 Jmeter 编写压测 HLS 协议脚本的方法。
今天进入#100DaysOfMLCode我深入研究了实际Logistic回归的深度,以及它背后的数学运算是什么。了解如何计算成本函数,以及如何将梯度下降算法应用于成本函数以最小化预测误差。 由于时间较短,我现在将在隔天发布信息图。此外,如果有人想帮助我在代码文档中,并已经在该领域的一些经验,并知道Markdown for github请在LinkedIn上与我联系:)。
根据大众需求,FL STUDIO 21引入了令人兴奋的工作流程选项,包括分组乐器频道,播放列表轨道和混音器轨道; 直接录制到指定的播放列表曲目,前或后FX; Stepsequencer循环的返回等等。FL Studio的软件免费升级更新政策能坚持23年,因此所有FL Studio用户均可免费更新。2023年推出的FL STUDIO 21新版本将迎来主题更换新功能,水果用户们能随意更换自己心仪的主题色彩!
OmniPlayer Pro Mac全能播放器是一款支持macOS上几乎所有音频和视频格式的多媒体播放器。它功能强大,设计简洁现代。它能够通过硬件解码轻松播放各种4K/1080P/720P的高清视频,普通音频和无损音频。同时你也可以通过它丰富的功能方便的控制和调整播放进度/播放列表/视频画面/音轨/字幕/截屏等。
Movist Pro 是一款易于使用且功能强大的电影播放器。您可以为每个视频编解码器选择QuickTime或FFmpeg作为解码器,并立即与其他解码器重新打开。Movist Pro支持许多欣赏电影的有用功能,包括视频解码加速,数字音频输出,高质量字幕,全屏导航,便捷美观的用户界面等。
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