HackerURLs

一次又一次被重新发现的经典。

同一个链接,相隔一年以上,一次又一次被人重新发现、再次冲上 Hacker News 首页。能经受住这种时间检验的,大多是值得一读再读的文章。每篇附中文标题,讨论最热的那些再加上中文导读和高赞评论翻译。

从名人堂开始
  • 4,700+篇经过时间检验的经典

Hall of fame

名人堂

在经典库里看全部精选

上首页次数最多、而且有中文导读的 30 篇。时间轴上每个黑点是一次上首页,空心点是一次没冲上去的投稿。

  1. 正在载入经典…

Archive

经典库

按第一次上首页的年份分布,点柱子筛选。

排序

    About

    这些经典是怎么挑出来的

    1. 01

      合并同一个链接

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部链接投稿,把 http/https、www、跟踪参数等写法不同的同一篇文章合并成一条。

    2. 02

      只留经得起时间的

      同一链接至少两次拿到 50 分以上(约等于上首页),而且两次相隔一年以上;再由 AI 剔除状态页、产品首页和新闻事件。

    3. 03

      写导读、译评论

      上首页次数最多的 2,000 篇配上中文导读、"为什么经久不衰",并精选翻译 HN 高赞评论。导读由 AI 生成,可能有误。

    算法与计算机科学coding-geek.com

    Shazam 是如何工作的

    How Shazam works

    2次上首页
    2年跨度
    729累计得分
    65条评论

    2015 — 2017,它一次次回到首页

    黑点是上首页(≥ 50 分)的那次投稿,空心点是没冲上去的投稿,点越大分数越高。

    导读

    这篇文章图文并茂地讲解了 Shazam 音乐识别的原理:通过对音频做频谱分析提取特征点、生成指纹哈希,再与数据库中的指纹进行匹配来识别歌曲。文中配有图示、代码示例和在线演示。

    为什么经久不衰:它把一个看似'魔法'的日常应用拆解成清晰易懂的算法原理,多年后仍是音频指纹识别领域最好的入门读物之一。

    关键词 音频指纹Shazam信号处理音乐识别

    HN 评论精选

    称赞文章质量,但指出 Shazam 公司有专利纠纷的不良记录

    文章的详细图解、代码示例和演示都很棒,看得出作者下了很多功夫,感谢!不过 Shazam 公司本身似乎不太厚道,这里有个关于他们专利侵权行为的链接。

    wyc查看英文原文

    The detailed diagrams, code samples, and demos are greatly appreciated. I think it shows that you put a lot of work into this. Thanks! However, Shazam corporate doesn't seem very nice: http://www.royvanrijn.com/blog/2010/07/patent-infringement/ With such a nice write-up, you probably already know this. :/

    指出文中对采样/数字化的解释有技术瑕疵,并推荐更权威的讲解视频

    文章不错,但关于采样和数字化的描述请谨慎对待,它们并不完全正确。xiph.org 的 Monty Montgomery 的这个视频很好地解释了这些问题,能减少困惑。

    bsder查看英文原文

    Nice article, but please do be careful in your descriptions of sampling and digitization. They are not quite right. The video here from Monty Montgomery of xiph.org does a nice job of explaining things without in a way that reduces the confusion. https://www.youtube.com/watch?v=cIQ9IXSUzuM

    提供'音乐信息检索'这一领域关键词和相关入门文献

    这里的关键词是'音乐信息检索'(Music Information Retrieval)。如果你感兴趣,有不少高质量教程,别怕那些看起来像研究论文的东西,它们通常很易读,比如这篇音乐信息检索系统综述。

    susi22查看英文原文

    The keyword here is "Music Information Retrieval". If you're interested in knowing more there is a few high quality tutorials out there. Don't be afraid of "research looking" papers. They're often pretty accessible. For instance: http://www.cs.uu.nl/groups/AA/multimedia/publications/pdf/ismir05.pdf (A SURVEY OF MUSIC INFORMATION RETRIEVAL SYSTEMS) Or a longer PDF: http://www.nowpublishers.com/article/Download/INR-002

    推荐开源音频指纹方案 Echoprint 及其论文

    对音频指纹感兴趣的人可以看看 Echo Nest 开源的全套音频指纹方案 Echoprint(服务端+客户端),不过他们被 Spotify 收购后就停止开发了。我当年用过,效果很好,相关技术也有论文。

    nateguchi查看英文原文

    For those interested in audio fingerprinting, There was a company called Echo Nest that open sourced a full audio fingerprinting stack (server + client) called Echoprint [1] but it seems they've been bought by Spotify now and there's been no development since on echoprint. I used it back in the day and I recall it working very well. There's also a paper on the technology [2] [1] https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=echoprint&type= [2] http://mediatechnology.leiden.edu/images/uploads/docs/wt2015_echoprint.pdf

    历次讨论

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