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。
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
作者 | Merlin Schäfer 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
随着计算机网络技术的高速发展，很多校园网、街道网络和公司网络都能很好的提供给人们快速的网络，正好能满足热爱音乐的网友在网上播放音乐和分享音乐的需要。依据网友的需求，在线音乐播放网站正式开始发展。由用户来操作控制网页中音乐的播放和上传下载是在线音乐播放网站首要业务，要使用户能够方便地访问音乐播放网站并播放他们喜欢的歌曲。 在线音乐播放网站它是多媒体技术和计算机技术结合的产物，具有多媒体和计算机所具有的: 数字化、永久化和易存储等优点。与之前的音乐播放模式相比，它让用户能够容易地选择歌曲并且自如地播放歌曲和下载歌曲。在线音乐播放网站这样的形式对现在的信息社会来说，更吻合与用户的需求，在线音乐播放网站也将成为今后人们的主要选择。由于互联网与多媒体的优点，基于javaweb的项目到现在为止已经得到了长足的发展。而且由于javaweb技术强大的功能与生命力，该技术在现实各领域的应用都非常广泛，此在线音乐网站正是基于javaweb这个技术而实现。
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。
我们平时手机里面主要使用的软件可能就是微信，抖音，哔哩哔哩了。除了这些，还有很多优秀的应用等着我们去发掘，今天我来介绍这些优秀的应用（主要是iOS平台），相信会为你打开新世界的大门。
千万别错过djay Pro Mac的选择，djay Pro的全新，现代界面基于与音乐库的精细集成而构建，可让您立即访问数百万首曲目。原始的音质和强大的功能集，包括现场制作工具，四个卡座，高清波形，视频混合和硬件集成，为您提供了无限的创作灵活性，可以重塑DJ装置。
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！
Sidify Music Converter mac版是一款简单易用的Spotify音乐转换软件，软件提供了简洁的用户操作界面和丰富实用的功能选项，允许从任何Spotify歌曲或播放列表中剥离DRM，并保持音频的原始质量。
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
【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
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—
静电说：新一期的案例赏析栏目来啦！今天给大家分享两款不太一样的音乐软件，他们是国外的Spotify和Youtube Music。大家是不是已经看腻了国内软件的各种设计“套路”，那么今天来感受一下这两款国外音乐软件给大家带来怎样不一样的思考吧！
【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
LyricsX for Mac是一款可以帮助用户实时获取音乐歌词的软件。它可以在你播放任何音乐时显示相应的歌词，让你可以随时随地欣赏歌曲的歌词，同时还可自定义歌词显示的字体、颜色、大小等，从而让你享受更好的视听体验。
在这个阶段，我们假设系统需要处理 50 万用户和 3000 万首歌曲。我们将有播放歌曲的用户和上传歌曲的艺术家。
这事情要从这说起，抖音天天给我推美女，淘宝天天给我推剃须刀，银行天天给我发信用卡提额短信……
你有没有为了选择一个更好用的数字产品，而投入了大量的时间去钻研，可最后却发现自己并不能抛弃旧有的产品？又或者你买了一部iPhone之后，不知道为什么又随之买了 MacBook Pro和Apple Wa
高颜值的第三方网易云播放器，使用网易云账号同步（个人的library），无任何社交，简洁纯净，自动替换变灰歌曲链接。
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。
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。
本文最先发布在：https://www.itcoder.tech/posts/how-to-install-spotify-on-ubuntu-20-04/
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
现在无论是老年人还是年轻人，甚至于婴儿，都非常爱听歌，有一些歌手为了感谢歌迷这么多年的支持，真的是好的歌手了。毕竟现在随便一首歌都是需要购买vip或者专辑，才可以听曲下载，更过分的是有些音乐播放器或者app在充值之后，只能听歌，但不能下载。那么免费音乐在哪里可以找到？
相信用网易云的都知道，隔三差五你的歌单可能就会有那么一两首歌曲灰掉不能再听了，这种时候你只能去其他平台找到标准的音乐文件通过本地扫描本地听歌，但歌曲多了又会极其的占用本地空间，于是你需要将文件上传到网易云云盘中，这样也可以添加到歌单听歌。还有一种情况，当我们刷B站时听到一首好听的二创或者原创歌曲，想要下载下来，这时候也很麻烦。于是音乐精灵这个项目就诞生了。
最近发现谷歌浏览器地址栏可以显示https前缀了，右键选择总是显示完整网址就行了。
【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
人人都说青少年是人类的未来，对于互联网，他们的喜好，也意味着相关的公司是否将具有美好的“钱景”。据美国综合新闻网站 BusinessInsider报道，最近，一家名为Niche的新公司，针对七千名青少年的互联网产品使用习惯进行了广泛调查，从而得出了多个数据。其 中显示，社交网络Facebook和原创视频网站YouTube是最受欢迎的两大服务。 从青少年青睐的网络服务上看，同样呈现出“江山代有人才出”，一些创新服务和产品，也获得了青少年的欢迎。 ——总体流行度 Facebook和Youtube是最受青
当你在决定使用哪些软件或平台来完成日常工作时，会存在很多选择。所以，我决定写一个我们在开发部门常用的软件开发工具列表，希望能对其他所有人都有所帮助。
Clementine是一款跨平台的开源音乐播放器，是受欢迎的Linux使用音乐爱好者的选择。该软件以Qt编写，以易于使用和友好的界面而闻名。音乐播放器的主窗口分为三部分。播放列表在主要最右侧的窗口中，与歌曲播放和播放列表相关的基本控件位于顶部和底部。
本期摘要： 【1】 YouTube Music 2022 年度音乐总结 【2】Apple Music 推出全新音乐回忆体验 【3】telegram更新提供多项新功能 【4】Snapchat推出健身滤镜和心肺复苏滤镜 【5】多闪颠覆式更新，变身国内版"Bereall" 【6】Google Space 推出聊天总结功能 【7】微信上线自定义表情 【8】Line资料卡允许放多人合照 【9】Discord资料卡的Rich Presence能力 【10】Spotify Wrapped 2022 人格测试
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。
https://labs.spotify.com/2018/08/31/smoother-streaming-with-bbr/
我现在常常听说产品负责人/经理、技术经理和设计师通过网上课程学习机器学习。我一直鼓励这种做法——实际上，我本人曾学习过那些课程（并且在博客上发表了相关内容）。 但是，对于某些希望从事机器学习产品设计、支持、管理或计划工作的人员，学习关于机器学习的网上课程能为他们带来多大好处往往不得而知。这些课程将初学者抛向“深水区”，直接让你开始编程分类器，而许多非技术团队的成员仅仅希望获得足够的知识，使自己能成为机器驱动型产品开发团队的一员。这有点像为了学习开车而报名参加一个关于内燃机的学习课程——对付日程驾驶的话，
我现在常常听说产品负责人/经理、技术经理和设计师通过网上课程学习机器学习。我一直鼓励这种做法——实际上，我本人曾学习过那些课程（并且在博客上发表了相关内容）。但是，对于某些希望从事机器学习产品设计、支持、管理或计划工作的人员，学习关于机器学习的网上课程能为他们带来多大好处往往不得而知。这些课程将初学者抛向“深水区”，直接让你开始编程分类器，而许多非技术团队的成员仅仅希望获得足够的知识，使自己能成为机器驱动型产品开发团队的一员。这有点像为了学习开车而报名参加一个关于内燃机的学习课程——对付日程驾驶的话，学的内
在这个时代，推荐引擎成了很多公司获得用户流量的利器，那请问一下，在机器学习进步如此神速的背景下，你收到的网站或APP的推荐，是否效果更好了呢？
安妮 编译自 HackerNoon 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 现在，很多产品经理、技术经理和设计师都开始研究机器学习。但机器学习对产品的设计、支持、管理或规划会产生怎样的影响？可能很多产品经理都不知道如何回答这个问题。 机器学习（Machine Learning, ML)可能是个“坑”。非技术人员需要的是足够的知识广度来设计机器学习产品，而不是专业的机器学习技术公开课。就如同你只是想学习开车，却报了一门“内燃机引擎”的课——学了它你也并不能学会如何开车！只能说”That’s too much
推荐系统对于我们今天使用的几乎所有应用程序都是至关重要的。 借助大数据，我们有大量可供选择的内容。并且我们可以建系统，通过这些系统可以帮助我们筛选和确定选择的优先次序。 这些系统还给我们一种个性化的内容和服务的感觉。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
我平时主要的听歌软件是网易云音乐，但是它有很多花里胡哨的功能，比如电台、直播、朋友、播客、云村等等，说实话这些我都不需要，基本也不会用，大部分的时间都只把它当做一个本地播放器，因为它毕竟是一个商业软件，需要赚钱，所以也能理解，相对来说，电脑上的客户端会简洁一点，网页版最纯粹，但是颜值一般（大家的审美可能不一样，这里仅是个人观点~）。
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
2017年下半年，钱多、戏多、话题多的《中国有嘻哈》突然带火了一众rapper，原来格格不入的嘻哈音乐突然变成了主流。数据统计显示，截至9月7日，《中国有嘻哈》累计播放量29.9亿，豆瓣评分7.2。目前在新浪微博上，相关话题的讨论已达2619万条，阅读量超过65.6亿。那么，大家是否好奇过中国的rapper们唱的、想的、要的都是啥，我们用大数据分析一下。
网上都在说仿一个网易云什么的，能不能高级一点点（因为听不了JAY 的歌啊）！！！在本文中，我们将使用 React 和 ts-audio 仿造流行音乐流媒体服务 Spotify 构建一个类似的音乐播放器。让你构建一个音乐播放器简单又快速！
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104478457
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