音乐分享平台

基于ASP和SQL Server构建的音乐网站，代码完全公开，可供开发者学习和使用。

该平台采用 Asp.net 技术构建，前端以 Html5、css3 和 jQuery 为核心，后端则通过与 Sql server 数据库的交互获取数据，最终将内容呈现于用户界面。

LinuxIDC.com 于 2006 年 9 月 25 日上线，是一个专注于 Linux 系统的专业门户网站。平台涵盖 Linux 发行版资讯、技术教程、认证信息等，涉及 Ubuntu、Fedora、RedHat、红旗 Linux、SUSE Linux、Android、Oracle 和 Hadoop 等领域。

本项目是一项关于基于SSM框架的校园音乐平台的数据库课程设计，结合Java和JSP技术，实现一个功能完备的音乐平台应用。

这个压缩包包含了使用matlab合成《lemon》和《起风了》的代码。在哔哩哔哩上有相关视频教程。打开matlab后，运行lemon.m可以合成《lemon》，运行qifengle.m可以合成《起风了》。合成效果非常逼真，适合用来学习和研究。

受lk_blog启发，我基于AHibernate源码开发了一套适用于多平台的SQLite数据库工具，包含以下两个主要组件： sqlite-annotation-convention: 这是一个用于生成SQL语句的注解插件，简化数据库操作。 sqlite-java-tool: 这是一个PC端（支持Windows, Linux, Mac）的SQLite数据库操作工具，基于sqlite-annotation-convention插件，提供常用操作功能，并支持直接编写和执行SQL代码。

基于Qt框架，利用Linux系统，我开发了一个集音乐播放和图片展示功能于一体的相册应用程序。

Python构建音乐分类器 利用Python强大的机器学习库，我们可以构建精准的音乐分类器。通过提取音频特征，并使用机器学习算法进行训练，可以实现对不同音乐类型进行自动分类。 步骤： 音频特征提取: 使用librosa等库提取音频特征，例如MFCCs、节奏、音色等。 数据集准备: 收集不同类型的音乐样本，并将其标注为相应的类别。 模型选择: 选择合适的机器学习模型，例如支持向量机、决策树或神经网络。 模型训练: 使用准备好的数据集训练选择的机器学习模型。 分类器评估: 使用测试集评估分类器的性能，例如准确率、召回率等指标。 应用场景: 音乐推荐系统 音乐信息检索 音乐版权识别

MATLAB程序读取音乐数据，经过处理后播放音乐。

Matlab在音乐领域的算法应用正逐步显现其重要性。随着数字技术的进步，Matlab不仅仅是一个工具，更是音乐研究和创新的关键支持者。