项目 该项目的目标是构建一个Spotify客户端，让它能够学习我的听曲习惯并跳过一些我通常会跳过的歌曲。不得不承认，这种需求来自于我的懒惰。我不想在当我有心情想要听某些音乐时，创建或查找播放列表。...我希望的是在我的库中选择一首歌，然后可以随机播放其他歌曲，并从队列中删除不“flow（节奏与旋律的流畅）”的歌曲。 为了实现这一点，我需要学习某种能够执行此任务的模型（在未来的帖子中可能更多）。...数据 我需要完整的听歌历史记录，包括我跳过的那些歌曲。获取历史记录很简单。虽然Spotify API仅允许获取最近50首播放的歌曲，但我们可以设置一个cron job来重复轮询该端点。...Spotify Web API并没有为此提供任何的端点。之前我使用Spotify AppleScript API创建了一些控制播放的服务（本文的其余部分将涉及到MacOS Spotify客户端）。...Spotify打开正常，但Apple的系统完整性保护（SIP）没有让我们加载未签名库:(。
此外，为了加强趣味性，我把这三个特征与我朋友的歌单进行了比较。最后，我构建了一个机器学习模型，目的是预测某首歌更适合我的歌单还是她的。 ?...工具 当中使用的主要工具是 Spotify API 服务的音频特性组件。这些音频特征代表了一首歌曲的特点。稍后我将更详细地解释这些特性。...一旦我有了歌曲的基本信息，包括 Spotify ID，我就能使用该脚本获取音乐的音频特征。...根据一些训练和测试部，平均准确度为 82%，换句话说，10 次中有 8 次能够准确预测歌单的所有者。 一旦这个模型经过训练，它就会用于测试两首在训练中没有遇到的歌曲。...https://developer.spotify.com/web-api/get-audio-features/ ref： https://medium.com/towards-data-science
例如，听众可能一次听过了整张专辑，而专辑中可能包含引曲、终曲、 插曲、 翻唱曲和混音曲等。它们也许不都是该艺术家典型的作品，因此不是一些好的推荐。可是协同过滤算法不能解决这个问题。...过滤器14，242， 250 和 253的特写图。 过滤器 14 似乎探测出颤音歌声（vibrato singing）。 过滤器 242探测出某种响铃氛围（ringing ambience）。...过滤器 253 探测出各种类型的低音鼓音。 这些播放表中曲目的流派是很不同的，这表示它们主要是从音频信号的低级特性中检测出这些特征的。...我在前面已经指出，协同过滤算法趋向于在推荐中包含引曲、终曲、翻唱曲和混音曲。这些可以通过基于音频的方法有效地过滤。 我在这项工作中的一个主要目标是可以用它推荐新的，以及尚未流行的音乐。...今后的工作 Spotify收集到的另一种用户反馈形式是用户对电台播放曲目的向上拇指和向下拇指。这类信息对于确定哪些曲目是类似的十分有用。不幸的是其中的噪音也很大。
示例：Spotify API 以下 C# 代码演示了如何与 Spotify API 进行交互以创建新的播放列表、获取艺术家的热门曲目，并使用 Spotify Web API SDK 将这些曲目添加到创建的播放列表中...Spotify ID (06HL4z0CvFAxyc27GXpf02) 和市场（美国）。...结果是热门单曲的列表，包括它们的 URI（Spotify 的唯一曲目标识符）。 4. 向歌单中添加曲目 代码将这些热门曲目添加到使用 AddTracksToPlaylistAsync 新创建的歌单中。...SDK 生成通常涉及多个步骤，其中对先前状态的记忆至关重要，例如链接 API 调用或跟踪身份验证状态。如果没有有效的内存机制，AI 可能会生成无法正确管理这些交互的代码，从而导致工作流程中断。...虽然 AI 可以增强 SDK 开发过程，但它还没有准备好完全取代传统方法。目前最有效的方法是混合模型，它利用 AI 的动态能力和传统代码生成器的可靠性。
，而且还没有使用机器学习，它实际上只是一些数据操作，通过相似性度量对Spotify的推荐进行一些改进，再加上一点随机性。...Spotify API查询结果转换为一个可用的数据帧。...这些是: 上周没有出现在播放列表中的常见的热门歌曲 每个用户的热门歌曲与其他用户的热门歌曲最相似的样本 每个用户最喜欢的歌手(他们最喜欢的歌手之一)的歌曲样本 用户保存的歌曲样本 推荐曲目(通过Spotify...对于这一步，我还要确保歌曲没有出现在上周的播放列表中。 从Spotify推荐添加新的曲目 在最后一步中，我添加了新的曲目来填充播放列表的另一半。...不幸的是，Spotify API不接受25个曲目的推荐查询，我，因此，结束了分裂成5个曲目“包”的过程，每个“包”检索25首曲目。这125条建议通过它们与播放列表中已知曲目的相似度进行进一步过滤。
西班牙鬼才艺术家 Bruno López，基于 50000 张 Spotify 上的专辑封面，让 NVIDIA 神器 StyleGAN2 自学成才， 「进化」出了一个「没有感情的、抽象派专辑封面 AI...StyleGAN2 随机生成的专辑封面 左滑查看更多 StyleGAN2 从 50000 张 Spotify 专辑封面中，很快形成出一套自己的设计规范和风格流派。...因为这 50000 个训练数据，均来自 Spotify 的编辑推荐榜单。没有限定音乐艺术风格，这导致单个风格的训练数据不足，出现了较为严重的伪影和斑点。 ?...创建数据集： 1、找到 Spotify 中对应的 API，给定专辑 ID 可返回多个元数据，包括专辑封面。 2、写爬虫脚本，爬取 Spotify 编辑推荐列表中的专辑曲库，并下载专辑封面。...在 Spotify 中调用对应的 API 训练过程： 作者在 Google Colab Pro 中，用原始 StyleGAN2 的 skyflynil 实现进行了训练。
上面这段演示视频，基于Deforum Stable Diffusion的Colab页面代码修改而来。 这只新项目的名字叫Mubert API，已在Github开源，获得1000多的标星。...推特上也有不少人已经用Mubert API生成音频，来给自己的视频配乐了。...，只有两个步骤： 分类demo + 根据提示文本组合demo成曲。...但是，绝对不可以在DSP（Spotify，Apple Music，Deezer等）上面标为原创发表。 至于商用，得是另外的价钱。...dis_k=a3b081ffed802b926df849f0d7721c7e&dis_t=1670479985&vid=wxv_2639660866262581251&format_id=10004&support_redirect
每周一，超过1亿的Spotify用户都会发现有一张全新的播放列表在等待着他们。歌单里的30首歌，你完全没有听过，但是很可能会非常喜欢。...Spotify的三种音乐推荐模型 Spotify并不是使用了某种革命性的推荐模型，实际上，他们是把其他推荐服务的各种好方法混在一起使用，最终创造了他们独特而强大的挖掘引擎。...每一行代表了1.4亿Spotify用户中的一个用户（如果你也是Spotify用户，那么其中有一条就代表了你）；每一列代表了Spotify数据库中3000万首歌中的一首。...自然语言处理，即电脑理解人类语言的能力，本身就是一个广阔的领域，经常使用在情感分析（sentiment analysis）API上。...首先，加入第三个模型可以提升推荐服务的准确性。但是实际上这个模型还有另一个目的：不同于前两个模型，原始音频可以把新歌考虑进去。 比如说，你有个创作型歌手朋友在Spotify上传了一首新歌。
某些部分比其他部分更具技术性，但我们希望对任何尝试自己去构建类似项目的人都可能有用。在我们几个月前，当我们在这个项目上进行第一步时，这对我们来说肯定是非常有用的！ 所以让我们开始吧。...如果你没有 3D 打印机，那没关系，我们也没有！我们使用 3D Hubs 服务来打印我们的版本。...它内置 Spotify 支持，一些现有的基于 Web 的控制器应用程序，以及一个用于以编程方式控制播放的非常有效的API 要启用 Spotify 的流音乐，您需要一个具有电子邮件身份验证的高级帐户。...启用 Google Speech API 以 json 格式下载凭据 将此文件复制到树莓的正确位置： 步骤5：灯光与声音 没有某种形式的反馈，就不可能知道麦克风是否在听，你的命令是否是奏效的！ ?...我们使用的 LED 环有更多的光，并且具有很大的表现力，即使没有相似的复杂的动画。 a.
本文是《Docker下RabbitMQ四部曲》系列的第三篇，实战两个基于SpringBoot的工程，分别用来生产和消费RabbitMQ消息； 原文地址：https://blog.csdn.net/boling_cavalry...(ssh)git@github.com:zq2599/blog_demos.git该项目源码的仓库地址，ssh协议 这个git项目中有多个文件夹，本章创建的两个工程分别在rabbitmqproducer...《maven构建docker镜像三部曲之一：准备环境》； 《maven构建docker镜像三部曲之二：编码和构建镜像》； 《maven构建docker镜像三部曲之三：推送到远程仓库(内网和阿里云)》；...RabbitConfig类中有三个@Value注解配置的成员变量：address、username、password，这三个配置对应的值并没有写在application.properties中，因此SpringBoot...的Docker镜像更通用，rabbitmq的账号、密码、队列名称等参数都没有写死在工程中，而是从系统环境变量中获取，对应的环境变量的名成分别是：mq.rabbit.username、mq.rabbit.password
本文是《Docker下的Spring Cloud三部曲》系列的第二篇，详细讲解上一篇实例中用到的eureka、provider、consumer等三个应用的开发过程； 原文地址：http://blog.csdn.net.../blog_demos.git该项目源码的仓库地址，ssh协议 这个git项目中有多个工程，本次实战的工程是springcloudscaledemo，如下图红框所示： 如何将spring boot工程构建成...docker镜像 如果您想了解如何将spring boot工程构建docker镜像，欢迎访问以下三篇实战文章： 《maven构建docker镜像三部曲之一：准备环境》； 《maven构建docker镜像三部曲之二...：编码和构建镜像》; 《maven构建docker镜像三部曲之三：推送到远程仓库(内网和阿里云)》; 本次实战用到的知识点主要集中在上面的第二部； 开发环境 本次实战开发环境的具体信息如下： 操作系统：...--新增的docker maven插件--> com.spotify docker-maven-plugin
本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource...今天的实战选择Kafka作为数据源来操作，先尝试接收和处理String型的消息，再接收JSON类型的消息，将JSON反序列化成bean实例； Flink的DataSource三部曲文章链接 《Flink...的DataSource三部曲之一：直接API》 《Flink的DataSource三部曲之二:内置connector》 《Flink的DataSource三部曲之三:自定义》 源码下载 如果您不想写代码...https协议 git仓库地址(ssh) git@github.com:zq2599/blog_demos.git 该项目源码的仓库地址，ssh协议 这个git项目中有多个文件夹，本章的应用在flinkdatasourcedemo...Kafka版本做了详细说明，地址是：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-stable/dev/connectors/kafka.html 要重点关注的是官方提到的通用版
调用模拟键盘的输入用户名 username.send_keys(spotify_name) # 通过WebDriver API调用模拟键盘的输入密码 password.send_keys...(spotify_pass) # 通过WebDriver API调用模拟鼠标的点击操作，进行登录 login_button.click() # 休息一下等待网页加载...歌曲，专辑 :param song_name: 待搜索歌曲名 :return: 歌曲、专辑搜索结果 ''' url = 'https://api.spotify.com...，并逐步完善代码，本文记叙了我完成这个项目的过程，目前只关注功能的实现，对于工具原理并未涉及过多。...PhantomJS浏览器：PhantomJS是一个基于webkit的JavaScript API。
运行服务提供运行时数据，以便我们可以在环境、部署和状态的背景下理解一个服务 内部开发者门户存在的目的是为开发者提供类似产品的体验，减少认知负荷，让开发者能够保持工作状态并提高生产力。...软件目录需要无倾向性且完全灵活，所以最好的选择是让您自己定义数据模型。 在 Port 中，某种实体（比如一个K8s集群）的模式被称为 Blueprint 。...组件（Component） API 资源（Resource） 系统（System） 领域（Domain） 组（Group） 正如 Spotify 的高级工程师 Renato Kalman 和技术工程师...您的代码并不是您的应用程序。存在于您的代码库或容器镜像中的代码并不是应用程序本身。在现实生活中，您的应用程序存在于某个环境中，并在一系列工具和依赖项的生态系统中提供某种服务（API/其他服务/用户）。...它是指在集群中运行的 stateful sets, deployments, daemon sets 和任何其他工作负载的通用名称。
没有两家公司是相同的——因此，没有两个 Backstage 的实现是相同的。...与 Spotify 开发者进行的一些用户研究突出了一个明显的问题：完成工作需要太多的非文档化的机构知识。没有人能找到任何东西，每个人都在打断别人，试图弄清楚事情。...Spotify 的开发者每天都面临着三大挑战： 他们不仅需要快速构建软件，还需要向新参与者传递关于如何最好地创建新组件的知识。 他们需要以某种方式维持团队拥有的系统的心理模型。...在这种规模下，你可能还没有一个专门的平台/基础架构团队，但是 Backstage 可以提供集中和共享知识的框架——从管理法规遵从性需求到找到正确的 API 文档。...模板越能简化启动项目的过程，你的工程师就越会采用它们，Backstage 的其他好处也会建立得越快，从而在整个组织中转化生产力。（我们在 Spotify 是这么做的[4]。）
Uber 系统设计 图片来源：Geeks for Geeks Uber 的技术可能看起来很简单，但当一个用户从应用程序发起一次乘车请求，一名司机到达将他们送往目的地的场景，这背后其实并不简单。...Tech Blog Netflix 使用了论文中提到的各种排名模型，但是没有具体说明每种模型的架构。...Security 数据库: MySQL 服务器: Tomcat 缓存: 内存缓存 Hazelcast 通知: RabbitMQ，一个用于推送通知的分布式消息队列 支付 API：流行的支付 API 有...从头到尾没有一点问题！可以通过视频看看他们的系统设计、技术、工作等方方面面。...在第二个视频中，你会了解使用微服务架构和 API 网关的系统组件。
Spotify 工程部门主管 Helen Greul 在接受 The New Stack 采访时表示：“首先出现了微服务革命，这在某种程度上解放了我们。...现代平台工程概念随之诞生，目的是简化软件开发。 “我们在 Spotify 这里有一个平台的平台，这说明我们对此多么痴迷。”...Greul 将 Spotify 平台策略的成功归功于其强大的内部开源文化：“任何人都可以自由地为公司内部的任何仓库做出贡献。没有什么代码库是锁定的。”...“作为一个加入 Spotify 的新人，你会在这些标准和模板的指导下完成旅程。” Greul 说，“你可以在某种程度上选择一个或另一个，但有一些警戒线作为你的入职培训的一部分。”...Greul 承认，许多其他采用 Backstage 进行平台工程的公司都在努力突破 10% 的采用率。 “他们经常会遇到路障，或者部署可能没有他们希望的那么顺利。”
Hyrum定律指出，当一个API有足够多的消费者时，这个API的所有行为(甚至那些没有被定义为公约的一部分的行为)最终都会被某人所依赖。一个简单的例子可能是非功能元素，比如API的响应时间。...即使API的公约没有声明关于消息内容的任何内容，表明用户应该使用相关的错误代码，一些用户也可能使用消息，更改消息实际上会破坏这些用户的API。...泰斯勒定律(复杂性守恒定律,Tesler's Law) 维基百科中对此定律的解读是： 这条定律表明，一个系统中有一定程度的复杂性是无法降低的。 系统中的某些复杂性是“无意的”。...抽象化漏洞定律(The Law of Leaky Abstractions) 维基百科中对此定律的解读是： 在某种程度上，所有非平凡(non-trivial)抽象都是有漏洞的。...Spotify模型(The Spotify Model) 维基百科中对此定律的解读是： Spotify模型是团队和组织结构的一种方法，已被“Spotify”推广。
作者 | Sergio De Simone 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 经过三年的试用，2020 年，Spotify 决定采用 Bazel 作为 Spotify iOS 应用程序的官方构建系统...对于 Spotify 的 iOS 团队来说，重要的是切换过程不能中断开发或影响发行频率。...从耗时最长的配置开始，我们将 CI 配置一个接一个地迁移到 Bazel。其中有一个配置包含超过 800 个测试目标、近 300 万行代码，使用 Xcode 构建花费的时间在 45 分钟以上。...向 Bazel 迁移的最后一步是定义一个发布策略，在将 Bazel 构建直接部署到员工设备上两周之后，再将其推送给外部 Alpha 和 Beta 测试人员，最后向普通用户发布。...Balestra 说，所有这些做完之后，切换就成功了，故障和性能指标也没有显示什么异常。
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