


LIEN GITHUB : https://github.com/Zedoman/Dynamic_Emotion-Based_Playlist_Generator
_TuneTailor _
Avez-vous déjà voulu que la musique corresponde parfaitement à votre humeur ? ? Que vous vous sentiez optimiste, mélancolique ou détendu, la musique a une manière unique de compléter nos états émotionnels. Dans cet article, je vais vous guider dans la création d'un générateur de liste de lecture dynamique basé sur les émotions à l'aide de Python, Daytona et des API de musique populaire.
✨ Caractéristiques de TuneTailor :
Génération de playlist personnalisée :
Les utilisateurs peuvent saisir leurs artistes préférés, leur genre préféré et leur langue pour générer une liste de lecture adaptée à leurs goûts.
Liste de lecture basée sur les émotions :
Sur la base des entrées de l'utilisateur, TuneTailor peut suggérer des chansons qui correspondent à ses préférences émotionnelles, garantissant ainsi que la liste de lecture correspond à son humeur.
Taille de la liste de lecture personnalisable :
Les utilisateurs peuvent spécifier le nombre de chansons qu'ils souhaitent dans leur liste de lecture, ce qui facilite la création de listes de lecture courtes ou longues (jusqu'à 60 chansons).
Préférences de genre et de langue :
Les utilisateurs peuvent affiner leur playlist à des genres spécifiques (par exemple, hip-hop, jazz) et des langues (par exemple, anglais, espagnol), ce qui rend la playlist plus adaptée à leur contexte culturel ou émotionnel.
Personnalisation centrée sur l'utilisateur :
L'application est construite autour des préférences des utilisateurs, leur offrant la possibilité d'affiner leur playlist avec des détails précis comme le nombre de chansons et les genres d'artistes spécifiques.
? Premiers pas avec Daytona
Pour commencer, vous pouvez utiliser Daytona pour créer rapidement un espace de travail et configurer l'environnement de développement. Daytona nous permet de gérer facilement les dépendances et de répliquer la configuration sur plusieurs machines.
Installer Daytona
Suivez le guide d'installation de Daytona pour installer Daytona sur votre système.
https://github.com/daytonaio/daytona/
Créer l'espace de travail :
Daytona crée https://github.com/Zedoman/Dynamic_Emotion-Based_Playlist_Generator
Cette commande créera l'espace de travail et configurera les fichiers du référentiel.
Installer les dépendances :
Une fois l'espace de travail configuré, installez les dépendances Python nécessaires :
pip install -r exigences.txt
Exécutez l'application :
Pour démarrer l'application, vous pouvez utiliser la commande suivante :
python app.py
Vous pouvez également utiliser Docker pour lancer l'application dans un environnement conteneurisé :
docker-composer
?️ Pile technologique
Python : pour le développement backend et la logique de classification des émotions.
Flask : un framework Web léger pour servir l'API de génération de playlist.
Machine Learning : scikit-learn pour la reconnaissance des émotions.
API Spotify : Intégration utilisant Spotipy pour récupérer des données musicales basées sur les émotions.
Docker : pour conteneuriser l'application et standardiser l'environnement de développement.
Daytona : Pour une configuration et une gestion faciles de l'environnement de développement.
? Pourquoi construire ceci ?
Le générateur de liste de lecture dynamique basé sur les émotions combine l'apprentissage automatique et l'intégration d'API pour créer une expérience musicale personnalisée. En analysant les émotions d'un utilisateur, il organise des listes de lecture qui correspondent à ses sentiments, qu'il recherche quelque chose de relaxant ou d'énergisant.
C'est un projet intéressant pour tous ceux qui souhaitent expérimenter la reconnaissance des émotions, les intégrations d'API et les systèmes de recommandation musicale.
J'espère que ce projet vous incitera à explorer les possibilités infinies des systèmes axés sur les émotions. Quelle fonctionnalité aimeriez-vous voir dans un système comme celui-ci ? Faites-le-moi savoir dans les commentaires ci-dessous !
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les tendances futures de Python et JavaScript incluent: 1. Python consolidera sa position dans les domaines de l'informatique scientifique et de l'IA, 2. JavaScript favorisera le développement de la technologie Web, 3. Le développement de plate-forme multiplié deviendra un sujet brûlant, et 4. L'optimisation des performances sera le focus. Les deux continueront d'étendre les scénarios d'application dans leurs champs respectifs et de faire plus de percées dans les performances.

Les choix de Python et JavaScript dans les environnements de développement sont importants. 1) L'environnement de développement de Python comprend Pycharm, Jupyternotebook et Anaconda, qui conviennent à la science des données et au prototypage rapide. 2) L'environnement de développement de JavaScript comprend Node.js, VScode et WebPack, qui conviennent au développement frontal et back-end. Le choix des bons outils en fonction des besoins du projet peut améliorer l'efficacité du développement et le taux de réussite du projet.

Oui, le noyau du moteur de JavaScript est écrit en C. 1) Le langage C fournit des performances efficaces et un contrôle sous-jacent, qui convient au développement du moteur JavaScript. 2) Prendre le moteur V8 comme exemple, son noyau est écrit en C, combinant l'efficacité et les caractéristiques orientées objet de C. 3) Le principe de travail du moteur JavaScript comprend l'analyse, la compilation et l'exécution, et le langage C joue un rôle clé dans ces processus.

JavaScript est au cœur des sites Web modernes car il améliore l'interactivité et la dynamicité des pages Web. 1) Il permet de modifier le contenu sans rafraîchir la page, 2) manipuler les pages Web via Domapi, 3) prendre en charge les effets interactifs complexes tels que l'animation et le glisser-déposer, 4) Optimiser les performances et les meilleures pratiques pour améliorer l'expérience utilisateur.

C et JavaScript réalisent l'interopérabilité via WebAssembly. 1) Le code C est compilé dans le module WebAssembly et introduit dans un environnement JavaScript pour améliorer la puissance de calcul. 2) Dans le développement de jeux, C gère les moteurs de physique et le rendu graphique, et JavaScript est responsable de la logique du jeu et de l'interface utilisateur.

JavaScript est largement utilisé dans les sites Web, les applications mobiles, les applications de bureau et la programmation côté serveur. 1) Dans le développement de sites Web, JavaScript exploite DOM avec HTML et CSS pour réaliser des effets dynamiques et prend en charge des cadres tels que JQuery et React. 2) Grâce à la réactnative et ionique, JavaScript est utilisé pour développer des applications mobiles multiplateformes. 3) Le cadre électronique permet à JavaScript de créer des applications de bureau. 4) Node.js permet à JavaScript d'exécuter le côté du serveur et prend en charge les demandes simultanées élevées.

Python est plus adapté à la science et à l'automatisation des données, tandis que JavaScript est plus adapté au développement frontal et complet. 1. Python fonctionne bien dans la science des données et l'apprentissage automatique, en utilisant des bibliothèques telles que Numpy et Pandas pour le traitement et la modélisation des données. 2. Python est concis et efficace dans l'automatisation et les scripts. 3. JavaScript est indispensable dans le développement frontal et est utilisé pour créer des pages Web dynamiques et des applications à une seule page. 4. JavaScript joue un rôle dans le développement back-end via Node.js et prend en charge le développement complet de la pile.

C et C jouent un rôle essentiel dans le moteur JavaScript, principalement utilisé pour implémenter des interprètes et des compilateurs JIT. 1) C est utilisé pour analyser le code source JavaScript et générer une arborescence de syntaxe abstraite. 2) C est responsable de la génération et de l'exécution de bytecode. 3) C met en œuvre le compilateur JIT, optimise et compile le code de point chaud à l'exécution et améliore considérablement l'efficacité d'exécution de JavaScript.


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