添加歌曲

天行视点V2.0添加歌曲步骤： 使用Microsoft Office Access创建歌曲数据库表，并利用歌头软件SkyWriteSongApp将表数据写入歌曲文件。 将包含歌曲信息的歌曲文件复制到服务器硬盘指定路径 (D:cache系统工具KTV后台管理)。 运行“后台管理工具”程序，执行歌曲网络搜索。 重启服务，客户端即可更新歌曲列表。

VOD 点歌系统里的歌曲拷贝太麻烦？VOD 歌曲管理工具通用版这类老问题还挺方便的。它直接把歌曲信息写进文件里，拷贝一首歌就拷一个文件，省事不少，尤其适合老 KTV 点歌系统的场景。 支持从文件名自动解析出歌手、歌名这些基本信息，这点对整理一堆杂乱的 MP3 有用。不需要额外数据库就能跑，迁移曲库也简单多了。 它还有个挺实用的功能——歌曲挑选拷贝。比如你要挑 100 首热门曲去另一个系统用，它可以一键拷贝选中的歌，连信息一起带过去，响应也快，代码也简单。 哦对了，第一次用得注意一点：要以管理员身份运行T9MediaPlayer.exe，点下“安装解码器”，不然有些媒体文件播不了，别说我没提醒你

在本教程中，我们将详细介绍歌曲人声消除的步骤，重点通过MATLAB实现。通过人声消除技术，用户可以获得歌曲的纯伴奏版本，以便用于多种场景。 步骤详解 导入音频文件：使用MATLAB的音频处理工具读取目标歌曲文件，例如audioread函数。 通道分离：大多数音频文件是立体声格式。通过分离左右声道，可以更轻松地去除中央声道（通常包含人声）。 中心信号消除：计算左右声道的差异信号，这将消除居中的人声成分。使用公式S = (L - R) / 2可以有效隔离伴奏。 音质优化：在消除人声后，对剩余音频信号进行滤波处理，以确保音质的清晰度。 保存处理后的音频：使用MATLAB的audi

礼光歌曲挑选工具1.2让您轻松选择合适的歌曲，操作更加便捷。

这是一个包含SQL Server的KTV歌曲选择系统，适合喜欢编程的同学下载学习和交流。

MSD 的推荐系统项目还挺有意思的，基于 Amazon 百万歌曲数据集，用了 MapReduce 做大规模数据，再加上朴素贝叶斯搞了个年份预测，算是个数据挖掘+推荐的组合拳。Java Hadoop 那部分代码写得比较实在，不花哨但挺清楚，跑在 EC2 上也稳定。后端是 Django，接了 PostgreSQL，把 MapReduce 的输出结果塞进去，Android 端来消费这些数据，响应也快，接口比较干净。 MSD-mapred 的NaiveBayesClassifier是核心，主要负责模型训练，代码结构清晰，变量命名还算靠谱，逻辑一看就懂。你要是刚接触Hadoop Streaming，这个

空间不足时，可添加分区。 语句：ALTER TABLE 表名 ADD PARTITION示例：ALTER TABLE stu_score ADD PARTITION score_q3 VALUES LESS THAN (1998,07,01) TABLESPACE education2; 索引添加分区：ALTER INDEX ADD PARTITION

MATLAB语音处理的相关信息。

PLSQL Developer工具中，利用快捷键可自动生成函数、存储过程、视图的注释信息。具体操作步骤详见说明文档。

将帮助您学会在MySQL数据库中增加外键的方法。无论是在创建表时遗漏了外键，还是在之后需要添加外键约束，都可以通过详细的步骤来完成。