GITHUB 링크: https://github.com/Zedoman/Dynamic_Emotion-Based_Playlist_Generator
_TuneTailor _
당신의 기분에 딱 맞는 음악을 원한 적이 있나요? ? 기분이 좋든, 우울하든, 아니면 편안하든 음악은 우리의 감정 상태를 보완하는 독특한 방법을 가지고 있습니다. 이 게시물에서는 Python, Daytona 및 대중 음악 API를 사용하여 동적 감정 기반 재생 목록 생성기를 구축하는 과정을 안내하겠습니다.
✨ TuneTailor의 기능:
맞춤형 재생목록 생성:
사용자는 자신이 좋아하는 아티스트, 선호하는 장르, 언어를 입력하여 자신의 취향에 맞는 재생목록을 생성할 수 있습니다.
감정 기반 재생 목록:
사용자의 입력을 기반으로 TuneTailor은 사용자의 감정적 선호도에 맞는 노래를 제안하여 재생 목록이 사용자의 기분에 맞도록 할 수 있습니다.
사용자 정의 가능한 재생 목록 크기:
사용자는 재생 목록에 원하는 노래 수를 지정할 수 있으므로 짧거나 긴 재생 목록(최대 60곡)을 쉽게 만들 수 있습니다.
장르 및 선호 언어:
사용자는 특정 장르(예: 힙합, 재즈) 및 언어(예: 영어, 스페인어)로 재생목록 범위를 좁혀 재생목록을 문화적 또는 정서적 상황에 더 적합하게 만들 수 있습니다.
사용자 중심 맞춤화:
이 앱은 사용자의 선호도를 중심으로 구축되었으며 노래 수, 특정 아티스트 장르 등 정확한 세부정보를 바탕으로 재생목록을 세부 조정할 수 있는 기능을 제공합니다.
? 데이토나 시작하기
시작하려면 Daytona를 사용하여 빠르게 작업 공간을 만들고 개발 환경을 설정할 수 있습니다. Daytona를 사용하면 종속성을 쉽게 관리하고 여러 시스템에 설정을 복제할 수 있습니다.
데이토나 설치
Daytona 설치 가이드에 따라 시스템에 Daytona를 설치하세요.
https://github.com/daytonaio/daytona/
작업 공간 만들기:
데이토나 생성 https://github.com/Zedoman/Dynamic_Emotion-Based_Playlist_Generator
이 명령은 작업 공간을 생성하고 저장소 파일을 설정합니다.
설치 종속성:
작업공간을 설정한 후 필요한 Python 종속 항목을 설치하세요.
pip install -r 요구사항.txt
애플리케이션 실행:
애플리케이션을 시작하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.
파이썬 app.py
또는 Docker를 사용하여 컨테이너화된 환경에서 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.
도커-작성
?️ 테크 스택
Python: 백엔드 개발 및 감정 분류 로직용.
Flask: 재생 목록 생성 API를 제공하기 위한 경량 웹 프레임워크입니다.
머신러닝: 감정 인식을 위한 scikit-learn
Spotify API: Spotipy를 사용하여 감정을 기반으로 음악 데이터를 가져오는 통합.
Docker: 앱을 컨테이너화하고 개발 환경을 표준화합니다.
Daytona: 개발 환경을 쉽게 설정하고 관리할 수 있습니다.
? 왜 이것을 구축해야 할까요?
동적 감정 기반 재생 목록 생성기는 기계 학습과 API 통합을 결합하여 개인화된 음악 경험을 만듭니다. 사용자의 감정적 입력을 분석하여 편안한 음악이나 활력 넘치는 음악을 찾고 있는지 여부에 관계없이 사용자의 감정에 맞는 재생 목록을 선별합니다.
감정 인식, API 통합, 음악 추천 시스템을 실험하고 싶은 모든 사람에게 흥미로운 프로젝트입니다.
이 프로젝트를 통해 감정 중심 시스템의 무한한 가능성을 탐구할 수 있는 영감을 얻었기를 바랍니다. 이런 시스템에서 어떤 기능을 보고 싶나요? 아래 댓글로 알려주세요!
위 내용은 Python과 Daytona를 사용하여 동적 감정 기반 재생 목록 생성기 구축(TuneTailor)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

C 및 JavaScript는 WebAssembly를 통한 상호 운용성을 달성합니다. 1) C 코드는 WebAssembly 모듈로 컴파일되어 컴퓨팅 전력을 향상시키기 위해 JavaScript 환경에 도입됩니다. 2) 게임 개발에서 C는 물리 엔진 및 그래픽 렌더링을 처리하며 JavaScript는 게임 로직 및 사용자 인터페이스를 담당합니다.

JavaScript는 웹 사이트, 모바일 응용 프로그램, 데스크탑 응용 프로그램 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 사이트 개발에서 JavaScript는 HTML 및 CSS와 함께 DOM을 운영하여 동적 효과를 달성하고 jQuery 및 React와 같은 프레임 워크를 지원합니다. 2) 반응 및 이온 성을 통해 JavaScript는 크로스 플랫폼 모바일 애플리케이션을 개발하는 데 사용됩니다. 3) 전자 프레임 워크를 사용하면 JavaScript가 데스크탑 애플리케이션을 구축 할 수 있습니다. 4) node.js는 JavaScript가 서버 측에서 실행되도록하고 동시 요청이 높은 높은 요청을 지원합니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.


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