一个人竟然撸了一个网易云音乐云村
今天推荐的这个项目是「netease-cloud-music-community」,是一个参照网易云音乐云村做的小程序社区,后端技术栈为 Java,SpringBoot,MySQL,Redis,前端技术栈为 uni-app。
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本文是分享使用Deepin来搭建Linux的音乐制作环境的体验。
Deepin自带ALSA、Pulseaudio和FFmpeg,基于Debian能直接使用几乎所有软件。唯一有点小麻烦的地方是在wine官方源安装高版本wine需要另外安装依赖。
Cookie
cookie是什么东西?
小饼干?能吃吗?
简单来说就是你第一次用账号密码访问服务器
服务器在你本机硬盘上设置一个身份识别的会员卡(cookie)
下次再去访问的时候只要亮一下你的卡片(cookie)
服务器就会知道是你来了,因为你的账号密码等信息已经刻在了会员卡上
今天推荐的这个项目是「netease-cloud-music-community」,是一个参照网易云音乐云村做的小程序社区,后端技术栈为 Java,SpringBoot,MySQL,Redis,前端技术栈为 uni-app。
本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享,主要从以下四个部分将为大家介绍 Flink + Kafka 在网易云音乐的应用实战: 背景、Flink + Kafka 平台化设计、Kafka 在实时数仓中的应用、问题 & 改进。
之前公司项目用的一直是MVP框架,我个人也在几个月前基于鸿神 WanAndroid API开发了一款MVP版的App,使用MVP的过程最深的感受是开发效率极低,往往写一大堆接口,可复用的屈指可数。年初了解了Jetpack模式下的MVVM,在LiveData、ViewModel、DataBinDing的加持下实现了单向依赖和数据绑定,代码量大幅度减少,根据Jetpack的特性项目稳定性也提升了不少。
很多人在决定是否看一部电影之前都会去豆瓣看下评分作为参考,看完电影也会给一个自己的分数。每个人对每个商品或者电影或是音乐都有一个心理的分数,这个分数标明用户是否对这个内容满意。作为内容的提供方,如果可以预测出每个用户对于内容的心理分数,就能更好的理解用户,并给用户提供好的内容推荐。今天就介绍下如何通过ALS矩阵分解算法实现用户对于音乐或者电影的评分预测。
监控一直是服务端掌握应用运行状态的重要手段,经过近几年的发展,阿里虾米服务端目前已经有 100 多个 Java 应用,承担核心业务的应用也有将近 50 个,对于应用的监控配置也是因人而异。有的人配置的监控比较细,有的应用在经历了多人开发阶段以后,监控就逐渐疏于管理,有些应用的监控项最后修改时间只停留到 2 年以前,早已不适应业务的发展。
网易云音乐自2013年上线后,业务保持了高速增长。云音乐除了提供好听的音乐外,还留下了我们在乐和人上的美好回忆。本文整理自网易云音乐消息队列负责人林德智在近期 Apache Flink&RocketMQ Meetup 上海站的分享,通过该文,您将了解到:
要在三天内打造一个可玩的游戏,你需要一些快速而稳定的好工具。
在十月初,我们的俱乐部马歇尔大学的 Geeks and Gadgets 参加了首次 Open Jam,这是一个庆祝最佳开源工具的游戏 Jam。游戏 Jam 是一种活动,参与者以团队协作的方式来开发有趣的计算机游戏。Jam 一般都很短,仅有三天,并且非常累。Opensource.com 在八月下旬发布了 Open Jam 活动,足有 45 支游戏 进入到了竞赛中。
我们的俱乐部希望在我们的项目中创建和使用开放源码软件,所以 Open Jam 自然是我们想要参与的 Jam 了。我们提交的游戏是一个实验性的游戏,名为 Mark My Words。我们使用了多种自由和开放源码 (FOSS) 工具来开发它;在这篇文章中,我们将讨论一些我们使用的工具和我们注意到可能有潜在阻碍的地方。
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