8、创建 Spotify 终端音乐播放器

创建 Spotify 终端音乐播放器

1. 项目概述

我们将创建一个小型的终端客户端,用于搜索艺术家、浏览其专辑并选择曲目在 Spotify 客户端中播放。使用该客户端需要从高级账户获取访问令牌,并使用 AUTHENTICATION_CODE 认证流程。同时,需要用户授予 user - modify - playback - state 权限以控制播放。

2. 项目准备

首先,创建一个名为 musicterminal/client 的目录,用于存放客户端相关文件。

3. 客户端视图设计

客户端有三个视图:
- 第一个视图 :获取用户输入并搜索艺术家。
- 第二个视图 :展示所选艺术家的专辑列表,用户可使用键盘上下箭头键选择专辑,按回车键确认。
- 第三个视图 :展示所选专辑的曲目列表,用户同样可使用上下箭头键选择曲目,按回车键向 Spotify API 发送请求,在用户可用设备上播放所选曲目。

4. 使用 curses.panel 创建面板

musicterminal/client 目录下创建 panel.py 文件,代码如下:

import curses
import curses.panel
from uuid import uuid1

class Panel:
   
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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