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!

JavaScript 코어 데이터 유형은 브라우저 및 Node.js에서 일관되지만 추가 유형과 다르게 처리됩니다. 1) 글로벌 객체는 브라우저의 창이고 node.js의 글로벌입니다. 2) 이진 데이터를 처리하는 데 사용되는 Node.js의 고유 버퍼 객체. 3) 성능 및 시간 처리에는 차이가 있으며 환경에 따라 코드를 조정해야합니다.

javaScriptUSTWOTYPESOFSOFCOMMENTS : 단일 라인 (//) 및 multi-line (//)

Python과 JavaScript의 주요 차이점은 유형 시스템 및 응용 프로그램 시나리오입니다. 1. Python은 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석에 적합한 동적 유형을 사용합니다. 2. JavaScript는 약한 유형을 채택하며 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 널리 사용됩니다. 두 사람은 비동기 프로그래밍 및 성능 최적화에서 고유 한 장점을 가지고 있으며 선택할 때 프로젝트 요구 사항에 따라 결정해야합니다.

Python 또는 JavaScript를 선택할지 여부는 프로젝트 유형에 따라 다릅니다. 1) 데이터 과학 및 자동화 작업을 위해 Python을 선택하십시오. 2) 프론트 엔드 및 풀 스택 개발을 위해 JavaScript를 선택하십시오. Python은 데이터 처리 및 자동화 분야에서 강력한 라이브러리에 선호되는 반면 JavaScript는 웹 상호 작용 및 전체 스택 개발의 장점에 없어서는 안될 필수입니다.

파이썬과 자바 스크립트는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 따라 다릅니다. 1. Python은 간결한 구문으로 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합하지만 실행 속도가 느립니다. 2. JavaScript는 프론트 엔드 개발의 모든 곳에 있으며 강력한 비동기 프로그래밍 기능을 가지고 있습니다. node.js는 풀 스택 개발에 적합하지만 구문은 복잡하고 오류가 발생할 수 있습니다.

javaScriptisNotBuiltoncorc; it'SangretedLanguageThatrunsonOngineStenWrittenInc .1) javaScriptWasDesignEdasAlightweight, 해석 hanguageforwebbrowsers.2) Endinesevolvedfromsimpleplemporectreterstoccilpilers, 전기적으로 개선된다.

JavaScript는 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 사용할 수 있습니다. 프론트 엔드는 DOM 작업을 통해 사용자 경험을 향상시키고 백엔드는 Node.js를 통해 서버 작업을 처리합니다. 1. 프론트 엔드 예 : 웹 페이지 텍스트의 내용을 변경하십시오. 2. 백엔드 예제 : node.js 서버를 만듭니다.

Python 또는 JavaScript는 경력 개발, 학습 곡선 및 생태계를 기반으로해야합니다. 1) 경력 개발 : Python은 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 적합합니다. 2) 학습 곡선 : Python 구문은 간결하며 초보자에게 적합합니다. JavaScript Syntax는 유연합니다. 3) 생태계 : Python에는 풍부한 과학 컴퓨팅 라이브러리가 있으며 JavaScript는 강력한 프론트 엔드 프레임 워크를 가지고 있습니다.


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