Musicxx:引领新拟物风格的音视频播放器
项目介绍
在现代生活节奏加快的背景下,音乐和视频成为了放松和娱乐的重要方式。Musicxx,一款新拟物风格的音视频播放器,旨在为用户提供一个既美观又实用的播放体验。无论是Android、Windows、Mac还是Linux系统,Musicxx都能完美适配,并且支持账号多端同步,为用户带来无缝衔接的听歌体验。
项目技术分析
Musicxx的后端开发采用了C++语言,基于搜狗开源的异步框架——workflow。该框架以任务流设计著称,使得回调代码变得简单明了,是C++中不可多得的异步框架。此外,它还支持跨平台操作,并具备http、rpc、mysql等网络开发和计算任务调度的功能。
客户端方面,Musicxx选择使用Flutter进行开发,这一跨平台框架使得Musicxx能够支持安卓、Windows、Mac和Linux等多个平台。其灵活性和高度可定制性,为用户带来了丰富的个性化设置。
项目及技术应用场景
Musicxx不仅支持播放本地音乐和视频,还能播放来自B站的歌曲、音乐文件链接、Webdav以及阿里云盘和百度云盘的音乐。这意味着用户可以在一个应用内享受来自多个平台的内容,极大地丰富了用户的听歌选择。
以下是Musicxx的一些技术应用场景:
- 多端同步:用户在任何一个设备上创建的歌单、收藏的歌词、Webdav连接等信息,都会自动同步到其他设备上。
- 格式支持广泛:Musicxx支持播放绝大多数音乐和视频格式,包括但不限于MP3、WAV、FLAC等。
- 视频MV和Anime4K:用户可以观看视频MV,并享受Anime4K实时画质提升功能,提升观看体验。
- 歌词弹幕:Musicxx支持歌词弹幕功能,为用户提供更具互动性的听歌体验。
- 自定义功能:Musicxx提供了丰富的自定义功能,如真/伪随机播放、自定义App启动位置、启动时自动播放等。
项目特点
1. 多平台支持
Musicxx支持安卓、Windows、Mac和Linux等多个平台,用户可以在不同的设备上使用同一款应用,享受一致的听歌体验。
2. 强大的后台支持
基于搜狗开源的workflow框架,Musicxx的后端拥有强大的网络开发和支持能力,确保了应用的稳定性和流畅性。
3. 丰富的个性化设置
Musicxx提供了丰富的个性化设置,如多种风格主题、自定义背景图、天气背景等,用户可以根据自己的喜好进行设置。
4. 高度可定制性
Musicxx的客户端开发采用了Flutter框架,这一框架的高度可定制性为用户提供了丰富的自定义功能。
5. 强大的歌词解析能力
Musicxx具备高容错的歌词解析能力,支持歌词制作和显示翻译歌词,为用户提供了更加完善的听歌体验。
Musicxx以其新拟物风格、多平台支持、强大的后台支持和丰富的个性化设置,成为了一款值得推荐的音视频播放器。如果你正在寻找一款既美观又实用的播放器,Musicxx绝对是你不二的选择。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00