看看成功例子 四款iPhone音乐APP应用赏析

一个可用于苹果机非常好用的音乐软件 目前发现最好的音乐软件,且可以自我添加插件,自我编码 立即下载

转载自:http://dev.yesky.com/416/30476416.shtml

  伴随着手机,尤其是智能手机的快速发展,已经有越来越多的数码产品逐渐被取代,其中之一就包括曾经几乎人手一台的MP3等随身音乐设备。时至今日,越来越多的用户都已经开始将手机作为首选随身音乐播放设备,而在这样的一个环境下,一款好用的音乐播放应用就显得尤为重要了。作为目前最为流行的智能手机,相信不少使用苹果手机的朋友都在寻找一款适合自己的音乐APP应用。自从笔者使用iPhone以来,一直有一个问题困扰着自己,就是App Store中音乐软件可以说的种类繁多,各具特色,但是没有一款可以堪称完美,相信很多苹果用户也有着类似的问题。对于一款娱乐终端来讲,音乐类软件算是手机中必备的应用软件之一。从以前单一的播放模式到如今的在线听歌,这种变化趋势是显而易见的。因此,一款好的音乐播放软件除了要有庞大的资源库以外,还要具备播放缓冲流畅及成熟的云服务等特点才能更好的被广大用户所认可。今天我就为果粉们介绍四款音乐APP应用当中表现较为突出的应用软件。

  QQ音乐:

  iPhone QQ音乐是腾讯公司为iPhone/iTouch用户量身定制的一款手机听歌软件。全面支持本地和在线音乐的试听下载服务,并支持从PC端 QQ音乐收藏夹同步歌曲收藏内容、支持在线拉取歌曲封面和歌词、在线搜索百万首海量正版音乐功能,为用户打造移动生活的全新音乐盛宴。腾讯QQ在国内的影响力相信不用在笔者再多做赘述,而iPhone平台的QQ音乐也有着不错的体验。目前最近版本已经到了iPhoneQQ音乐1.3.6版本。QQ音乐可以和QQ帐号进行关联,然后就可以同步PC端QQ音乐的“我的收藏”功能,如果在PC上是QQ音乐用户的话,在iPhone上就可以随时收听自己在PC端收藏的音乐了。

  在功能方面,经过了数个版本的更新升级,QQ音乐功能丰富,支持在线和本地播放两种模式,在线播放音乐的搜索功能也做得比较全面。此外,最新版本的QQ音乐还支持一键分享到腾讯微博功能。随时随地互动分享自己喜欢的歌曲,这一功能远远领先于其他同类产品,增加了iPhoneQQ音乐在同类产品中的竞争优势,极大的提升了用户体验。

  虽然好处多多,但目前QQ音乐也还存在着一些瑕疵。比如目前iPhone版的QQ音乐还不支持在手机端更改收藏,无法做到收藏夹的双向同步,不知下一个版本中能否有所改善。

  天天动听:

  相比刚刚介绍的QQ音乐,接下来要介绍的这款“天天动听”在iPhone平台音乐应用软件中也是赫赫有名。不过相比于其它音乐类应用来说,天天动听目前更注重本地播放。打开页面只有“本地音乐”和“更多”一栏,其中并没有在线音乐选项,所以综合来说,天天动听则更像是一款传统的音乐播放应用。

  作为一款专注于本地播放的音乐应用,天天动听在功能方面的表现是它的亮点。进入天天动听之后就是它的播放主界面,与PC端不少播放软件相同,主界面分为播放列表、歌手、专辑等选项。

  点击更多键就可以进入天天动听的设置菜单,共有定时停止播放、更换皮肤、个性设置三个选项,其中更换皮肤选项提供6种皮肤可供选择,个性设置选项包含了自动下载词图、显示内嵌封面和甩一下换歌等。

  虽然天天动听播放界面很漂亮,但是只能播放本地歌曲,无法播放网络歌曲,对于随时随地想听网络歌曲的果粉来说,无疑是天天动听的一大缺憾。

  酷我听听:

  在知名度上,接下来要介绍的这款酷我听听可能相对要弱一些,但从使用角度而言,酷我听听却有着不错的表现。界面华丽,功能全面且很多独特设计让它颇具竞争力,同时支持本地播放和在线收听以及搜索的设计,更是让它的表现较为全面。

  “听听曲库”的设计显得非常令人满意,听听曲库即网络资源,在这之中,酷我听听设计了很多选择,其中还有更细分的项目,这也让用户可以更便捷的找到歌曲。值得一提的是,酷我听听的听听曲库中还有一项“评书小说”,这对于其他音乐应用来说是非常罕见的,而这样的设计也可以看作它的核心竞争力。此外,酷我听听的搜索功能也颇具特色,支持歌手名拼音缩写搜索,同时还支持语音搜索。

  虽然酷我听听支持本地播放,但从界面的设计上就可以看到其实酷我听听更重视网络与手机音乐的融合。酷我听听的本地播放设计的并不丰富,只有本地歌曲、最近播放、播放列表以及我的收藏,其中我的收藏还需要登录帐号才能开启这项功能,对本地歌曲播放支持的不足是酷我听听的软肋所在。

  豆瓣电台:

  豆瓣电台是一个完全基于网络的音乐应用,相比本次推荐的其他音乐应用来说,豆瓣电台没有任何本地化的趋势。在没有网络的条件下,我们甚至无法看到它的任何界面。在PC端,豆瓣FM凭借着独特的风格和实用性有着不少的用户,而iPhone平台的豆瓣电台同样传承了这样的优点。

  用户界面方面,iPhone平台的豆瓣电台与PC端风格相同,依旧是简约至上。播放界面没有任何多余显示,上方是当前的电台频道,滑动可切换电台。音乐频道下面为歌曲的贴图,点击则贴图翻转显示相关歌曲信息,再往下是播放时间、歌曲名、歌手名。最下方则是讨厌标记、喜爱标记以及切换歌曲三枚功能键,不过标记按键需要登录后才能正常使用。

  虽然豆瓣电台歌曲播放界面也设计华丽,多语种歌曲选择众多,但无法提供歌词,也不具备网络搜歌功能,对于豆瓣电台应用的下载和使用就会受到很大的限制,期待后续版本的改进。


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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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iPhone 12 或10月13日发布;微信支付正计划加码存款市场;Swift正式登陆Win 10 | 极客头条

整理 | 郑丽媛 头图 | 优快云 下载自东方 IC 「极客头条」—— 技术人员的新闻圈! 优快云 的读者朋友们早上好哇,「极客头条」来啦,快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。 国内要闻 微信支付正计划加码存款市场,相关功能正在测试 据报道,微信支付正计划加码存款市场。记者近期注意到,微信支付中,除了钱包里的「银行储蓄」服务,其理财通平台上新增银行子项,目前展示上海银行以及微众银行的定存产品。理财通相关人士表示,上述功能正处在测试阶段,只是展示链接,仅部分用户可以看到。 华为澳大利亚..

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yang3wei
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