最新版手机酷狗音乐怎么开离线播放？在哪里能找到离线播放的开关？
最新版手机酷狗音乐怎么开离线播放？在哪里能找到离线播放的开关？
按“听”首页右上角里边的设置 ，边听边存。
那就直接下载到本地了，和原来的离线听不一样啊。 虽然不太对，但还是谢谢。采纳。
相关知识等待您来回答
手机领域专家
& &SOGOU - 京ICP证050897号汇聚2000万达人的兴趣社区下载即送20张免费照片冲印
扫码下载App
温馨提示！由于新浪微博认证机制调整，您的新浪微博帐号绑定已过期，请重新绑定！&&|&&
座右铭：发上等愿,结中等缘,享下等福,
择高处立,就平处座,向宽处行。
LOFTER精选
网易考拉推荐
用微信&&“扫一扫”
将文章分享到朋友圈。
用易信&&“扫一扫”
将文章分享到朋友圈。
下面是我的“云音乐”页面截图
以前酷狗也有个和云音乐相似功能的“酷狗音乐硬盘”因网站升级，暂停了服务，以前我在日志中作过介绍，现在我把“云音乐”作一下简单介绍：
1.打开“云音乐”网页
2.注册用户，在这里是无法直接登录的，这里得先打开酷狗音乐7并登录上，再打开酷狗云音乐，便自动登录上了！！！！
3.上传本地音乐，就是你电脑中保存的音乐，看到那个上传本地歌曲的按钮了吧！！！
4.然后勾选其中20首已传好的音乐，点击
&进行制作外贴播放器，外贴，限制不超过20首MP3音乐，如果你想贴更多的音乐，那就多贴几个播放器好了，不过请取消后面播放器的“自动播放”不然多个播放器一起放音乐，可就打架了。
&5.获取代码
&这是我们复制Hrml 地址
6.在网易博客的“自定义模块”中添加即可。
&在您博客首页上顶部找到“个人中心”点开下拉箭头，点击“博客装扮”。在“博客装扮”中点击“首页排版”，再去点击“添加模块”中的“自定义”，在“自定义”中点击“新建自定义工具”
、看到这个“〈〉”没有，点它，把刚才复制的地址粘贴到里面，填上模块标题，预览一下效果，满意，确定，完毕！
效果如下：
如果你插在日志中，下面两个地址你任选 一个
在工具条中找到相应的或进行插入
DIY幸福推荐阅读：
阅读(4611)|
用微信&&“扫一扫”
将文章分享到朋友圈。
用易信&&“扫一扫”
将文章分享到朋友圈。
历史上的今天
loftPermalink:'',
id:'fks_084067',
blogTitle:'推荐一款本地音乐上传外接链转贴的方法',
blogAbstract:'
163博客音乐播放器好久不响了，估计在维护中，时间也够长的了，怎么办？没有音乐太孤寂啦！
听音乐歌曲，是我们很多人的热爱，更喜欢在博客中插入自己热衷的音乐，由于好多博客网站都将上传本地音乐作为一项特殊服务进行收费管理，不方便我们普通玩博人的免费需求。博客中提供的插入音乐，多是网络链接或本网站的音乐库，资源受到一定的限制，往往我们喜欢的音乐歌曲不在其中。例如你从电驴上下载的高品质音源，却无法链进博客，不能不说是个遗憾事。如何解决这个矛盾呢？我来教大家一个方法：
大家都知道，有个音乐软件叫'
{list a as x}
{if x.moveFrom=='wap'}
{elseif x.moveFrom=='iphone'}
{elseif x.moveFrom=='android'}
{elseif x.moveFrom=='mobile'}
${a.selfIntro|escape}{if great260}${suplement}{/if}
{list a as x}
推荐过这篇日志的人：
{list a as x}
{if !!b&&b.length>0}
他们还推荐了：
{list b as y}
转载记录：
{list d as x}
{list a as x}
{list a as x}
{list a as x}
{list a as x}
{if x_index>4}{break}{/if}
${fn2(x.publishTime,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')}
{list a as x}
{if !!(blogDetail.preBlogPermalink)}
{if !!(blogDetail.nextBlogPermalink)}
{list a as x}
{if defined('newslist')&&newslist.length>0}
{list newslist as x}
{if x_index>7}{break}{/if}
{list a as x}
{var first_option =}
{list x.voteDetailList as voteToOption}
{if voteToOption==1}
{if first_option==false},{/if}&&“${b[voteToOption_index]}”&&
{if (x.role!="-1") },“我是${c[x.role]}”&&{/if}
&&&&&&&&${fn1(x.voteTime)}
{if x.userName==''}{/if}
网易公司版权所有&&
{list x.l as y}
{if defined('wl')}
{list wl as x}{/list}查看: 640|回复: 3
如何实现单击按钮1，就让酷狗播放音乐、暂停和停止音乐呢？
阅读权限10
在线时间 小时
升级&&12%当前用户组为 初识易语言当前积分为 6, 升到下一级还需要 44 点。结帖率： (1/1)
在做一个软件。遇到了点疑惑。新手一个，大神勿鄙视~
问题如下：
如何实现点击按钮1，让酷狗开始播放音乐和停止音乐呢？
我是菜鸟。麻烦写的明白一些。
如果哪位大神有时间，发个案例给我吧~
打开酷狗 获取酷狗相应按钮的句柄 然后做个软件 点击按钮 发送该句柄的按键信息 就可以了
回答提醒：如果本帖被关闭无法回复，您有更好的答案帮助楼主解决，请发表至
可获得加分喔。友情提醒：本版被采纳的主题可在
帖子申请荣誉值，获得 1点 荣誉值,荣誉值可兑换终身vip用户组哦。快捷通道： →
阅读权限181
在线时间 小时
结帖率： (17/28)
打开酷狗 获取酷狗相应按钮的句柄 然后做个软件 点击按钮 发送该句柄的按键信息 就可以了
热心帮助他人，荣誉+1，希望继续努力(*^__^*) 嘻嘻!
阅读权限120
在线时间 小时
升级&&4.75%当前用户组为 程序设计师当前积分为 3095, 升到下一级还需要 1905 点。签到天数: 1 天结帖率： (40/41)
恩，像楼上说的，先取句柄，然后模拟鼠标操作也可以。
阅读权限10
在线时间 小时
升级&&12%当前用户组为 初识易语言当前积分为 6, 升到下一级还需要 44 点。结帖率： (1/1)
打开酷狗 获取酷狗相应按钮的句柄 然后做个软件 点击按钮 发送该句柄的按键信息 就可以了
可否做个案例？
拒绝任何人以任何形式在本论坛发表与中华人民共和国法律相抵触的言论，本站内容均为会员发表，并不代表精易立场!
揭阳精易科技有限公司申明:我公司所有的培训课程版权归精易所有，任何人以任何方式翻录、盗版、破解本站培训课程，我们必将通过法律途径解决！
公司简介：揭阳市揭东区精易科技有限公司致力于易语言教学培训/易语言学习交流社区的建设与软件开发，多年来为中小企业编写过许许多多各式软件，并把多年积累的开发经验逐步录制成视频课程供学员学习，让学员全面系统化学习易语言编程，少走弯路，减少对相关技术的研究与摸索时间，从而加快了学习进度！
Powered by此文是根据酷狗音乐大数据架构师王劲在【QCON高可用架构群】中的分享内容整理而成，转发请注明出处。王劲：目前就职酷狗音乐，大数据架构师，负责酷狗大数据技术规划、建设、应用。 11年的IT从业经验，2年分布式应用开发，3年大数据技术实践经验，主要研究方向流式计算、大数据存储计算、分布式存储系统、NoSQL、搜索引擎等。编辑整理：陈刚@北京智识本次分享的主要内容包括：什么是大数据，大数据技术架构，大数据技术实现，持续改进四个方面。大数据平台是一个庞大的系统工程，整个建设周期很长，涉及的生态链很长(包括：数据采集、接入，清洗、存储计算、数据挖掘，可视化等环节，每个环节都当做一个系统建设)，风险也很大。1.什么是大数据所谓“大数据”(big data) 指的是这样一种现象：一个公司日常运营所生成和积累用户行为数据“增长”如此之快， 以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数据的获取、存储、搜索、共享、分析和可视化等方面。这些数据量是如此之大，已经不是以我们所熟知的多少G和多少T为单位来衡量，而是以P(1000个T)， E(一百万个T)或Z(10亿个T)为计量单位，所以称之为大数据。 （插图1）大数据来源：半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。（插图2）大数据特征：“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“大数据”显著的4V特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。（插图3）大数据技术要解决的问题：大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速（velocity）地采集、发现和分析，从大量（volumes）、多类别（variety）的数据中提取价值（value），将是IT领域新一代的技术与架构。（插图4）大数据的应用前景：从应用方向上看，通过对大数据的储存、挖掘与分析，大数据在营销、企业管理、数据标准化与情报分析等领域大有作为。从应用行业来看，大数据一方面可以应用于客户服务水平提升及营销方式的改进，另一方面可以助力行业内企业降低成本，提升运营效益，同时还能帮助企业进行商业模式的创新及发现新的市场商机。从对整个社会的价值来看，大数据在智慧城市、智慧交通及灾难预警等方面都有巨大的潜在应用价值。专业机构预测，随着互联网技术的高速发展，云计算、物联网应用的日益丰富，大数据未来发展前景将更为广阔。（插图5）大数据现在在生活中无处不在了，那作为IT技术人员，酷狗是怎么通过技术来怎么解决大数据的问题呢？2.酷狗数据中心大数据技术架构第一代大数据架构：（插图6）主要基于Hadoop1.x+hive做离线计算(T+1),缺点：等所有数据到达后才开始计算，集群资源使用率分布不均衡，凌晨1点到中午12点，集群资源最繁忙；中午12点到晚上12点，集群资源属于空闲状态。在大数据中，数据的时效性越高，数据越有价值(如：实时个性化推荐系统，RTB系统，实时预警系统等)，因此，又研发了第二代技术架构。目前数据中心并行运行两套集群(hadoop1.x,hadoop2.6)，新业务直接接入新集群，旧集群的业务数据正在迁移到新集群中；新集群的结果与旧集群的结果对比(很快会全部切换到新集群)。第二代大数据技术架构从数据处理流程看，分数据源、数据接入、数据清洗、存储计算、数据服务、数据消费等环节，大数据处理流程，如下图：（插图7）第二代大数据技术整体架构图如下：（插图8）大数据计算分实时计算与离线计算，在整个集群中，奔着能实时计算的，一定走实时计算流处理，通过实时计算流来减轻集群的资源使用率集中现象。离线计算(批处理)：通过spark，spark SQL实现【关于Spark就不详细介绍了，近几年发展最快的大数据处理框架】，整体性能比hive提高5—10倍，hive脚本都在转换为Spark SQL。实时计算：基于Storm，Drools,Esper。【关于storm的详细内容，这里不做介绍了，想要查看介绍，请关注本公众号，并查看历史消息即可。Drools(详解见：http://www.drools.org/)，Esper(详解见：http://blog.csdn.net/luonanqin/article/category/1557469)】HBase/MySQL：用于实时计算，离线计算结果存储服务。Redis：用于中间计算结果存储或字典数据等。ElasticSearch：用于明细数据实时查询及HBase的二级索引存储。通过新的技术架构实现比原有的数据时效性明显提高，现在能实时提供DAU,PV等数据，整体离线计算的整体时长缩短了50%。3.酷狗大数据技术实现下面给大家讲解下，数据采集接入、数据清洗、实时监控系统、明细查询的实现细节。组件之数据采集从数据处理流图中，可以知道，数据源分为前端日志，服务端日志，业务数据。下面讲解数据是怎么采集接入的。a.前端日志采集接入：前端日志采集要求实时，可靠性，高可用性等特性。技术选型时，对开源的数据采集工具flume,scribe,chukwa测试对比，发现基本满足不了业务场景需求。（插图9）详细的对比，大家可以看看(/log-system/scribe-chukwa-kafka-flume-log-system-contrast/) 。所以，选择基于kafka,自己开发前置kafka代理网关，来完成数据采集需求。前置代理网关的开发过程中走了一些弯路，最后采用nginx+lua开发，基于lua实现了kafka生产者协议。kafka的生产者协议实现，有兴趣可以去/doujiang24/lua-resty-kafka看看，另一同事实现的，现在的github上还比较活跃，提需求的人也有不少。采集网关的具体实现如下：[数据可靠性]采集网关，对数据可靠性，提供以下两点保障：数据由sdk 发往采集网关，网关收到数据即返回成功，由网关确保数据发往kafka。 1）sdk 未收到成功，就会重试（安全：带上上次task id); 2）js,flash 端没有重试逻辑网关与kafka通讯，提供两种不同类别保障： 1）at most once （最多一次发送成功） 2) at least once （至少一次发送成功）[网关与kafka通讯可靠性保障细节]前提：由于kafka 本身，在整体设计以及通讯协议上，并不提供强一致性保证（exactly once）[http://kafka.apache.org/documentation.html#semantics] 所以，网关与kafka通讯中，每次发送数据区分为三种状态： 1）kafka写入成功（两份） 2）可以安全重试（kafka肯定没收到） 3）不可安全重试（kakfa可能写入了或者没有）网关为保障数据的准确性，采用以下策略： 1）可安全重试的，由网关本地缓存，再发送kafka（优先redis，再磁盘） 2）不可安全重试的，将进入指定容错topic通过以上策略，确保在正常topic 里提供[at most once] 保障; 算上容错topic 提供[at least once] 保障；不可安全重试的状态包括： 1）网络错误（发送超时，等待响应超时） 2）RequestTimedOut 状态（该错误码，在动态迁移partition 时，数据并未被成功写入；其他则会被成功写入）有了两层的保障，再配合网关上报的监控（收到的量，成功发送量，本地缓存量），可以 1）从每个topic 的量，监控整个系统的运行情况 2) 对于普通业务场景，只需要正常使用topic 3）如果网络有长时间的抖动，或者kafka出现宕机（都将导致出现较多不可安全重试内容），可能需要特殊处理容错topic内的数据b.后端日志采集接入：FileCollect,考虑到很多线上环境的环境变量不能改动，为减少侵入式，目前是采用Go语言实现文件采集。前端，服务端的数据整体架构如下图：（插图10）c.业务数据接入Canal:利用Canal通过MySQL的binlog机制实时同步业务增量数据。(有关canal的介绍，参考:/blog/1796633)组件之数据清洗（ETL）上面介绍了，数据采集接入的实现方式，接下来介绍的都是基于Storm框架实现的，先介绍数据清洗(ETL), 此处的ETL只是做简单的数据转义，补全，异常数据处理。（插图11）Storm(数据清洗) Kafka Spout 负责消费Kafka数据IsDecode Bolt 负责判断数据是否解码Decode Bolt 负责数据解码Rules Bolt 负责数据规则解析,引入规则引擎(Drools)，解决数据变更需求。FormatRule 负责数据格式化规则，适应不同的格式。DataAdapter 负责数据存储适配，需要适配HDFS,HBase,Spark,数据库等。Error Bolt 负责异常数据写入HDFS,方便异常数据明细查询。Stat Bolt 统计从kafka消费数据量在使用Storm中遇到了，业务配置需要变更时，怎么实现动态变更的问题？基于事件驱动的方式解决配置动态变更需求，最初考虑kafka创建事件队列，通过监控队列的事件数据来实现。后来在万能的GitHub找到了Storm-Signal,使用Storm-Signal实现，详细介绍见：/ptgoetz/storm-signals。基于Drools实现规则引擎时，需要解决怎么不重启topology的情况下，让修改的规则文件生效，也是基于Storm-Signal组件和把drl文件转换为流存储在redis中，这样动态获取drl流文件。组件之实时监控接下来，给大家介绍下实时监控系统基于Storm的实现。在介绍之前，先介绍下OpenTSDB，实时监控的存储是采用OpenTSDB来处理的。a.OpenTSDBOpenTSDB是基于HBase存储时间序列数据的一个开源数据库，确切地说，它只是一个HBase的应用而已，其对于时间序列数据的处理可以供其他系统参考和借鉴。OpenTSDB使用HBase作为存储中心，它无须采样，可以完整的收集和存储上亿的数据点，支持秒级别的数据监控，得益于HBase的分布式列式存储，HBase可以灵活的支持metrics的增加，可以支持上万机器和上亿数据点的采集。在openTSDB中，TSD是HBase对外通信的daemon程序，没有master/slave之分，也没有共享状态，因此利用这点和HBase集群的特点就可以消除单点。用户可以通过telnet或者http协议直接访问TSD接口，也可以通过rpc访问TSD。每一个需要获取metrics的Servers都需要设置一个Collector用来收集时间序列数据。这个Collector就是你收集数据的脚本。（插图12）如果想快速地展示mysql中在一段时间内执行delete子句的数量，慢查询的数量，创建的临时文件数量以及99%的延迟数量等等。OpenTSDB则可以非常容易存储和处理百万级别以上的数据点，并能实时动态的生成对应的图，如下图：（插图13）OpenTSDB使用async HBase,这是个完全异步、非阻塞、线程安全、HBase api，使用更少的线程、锁以及内存可以提供更高的吞吐量，特别对于大量的写操作。下图为读写流程：（插图14）在HBase中，表结构的设计对性能具有很大的影响，其中tsdb-uid表和tsdb表见表1和表2b.实时监控系统总体架构图：（插图17）Kafka Spout 负责读Kafka数据Decode Bolt 负责日志解码Detail Bolt 负责原始数据存储ES集群，提示实时原始日志查询。Stat Rules Bolt负责日志格式解析,引入规则引擎(Drools)，解决数据格式变更需求。TSD Bolt 负责多维度统计结果存储，通过TSD服务建立统计指标与Rowkey的映射关系Alarm Bolt 负责多维度统计结果写入kafka Alarm Queue。在实时监控系统的瓶颈不是在实时计算上，而是在结果存储方面？在存储方面，花了大量的时间去调优测试，其中也参考了携程对OpenTSDB的一些建议(携程的OpenTSDB使用的很好，好像还申请了专利)。存储这块，我们主要对它做了以下改进和优化，跟我们的需求进行定制修改源代码。OpenTSDB的改进和优化（1）去除聚合时的分组插值，直接聚合（2）修改了startkey和endkey中时间戳，只查询需要的行，对查询结果时间戳添加时区的偏移。（3）添加降采样表，供采样粒度较大的查询使用，减少了rowkey数，提升了查询性能。（4）添加协处理器支持，减少io和序列化/反序列化开销。第4点的改动比较大，把OpenTSDB的查询处理功能有客户端搬迁到服务端(协处理器)，大大减少了减少io和序列化/反序列化开销，性能提升明显。还有点，我们通过降维，添加分区标识来提高性能,这点主要利用HBase的分区特性。组件之明细查询接下再给大家介绍下，明细数据查询方案，引入了搜索引擎，架构如下图：（插图18）目前实现了实时监控系统的明细日志查询功能。基于Storm把明细数据转换成相应的格式，通过ElasticSearch-Storm组件实现日志实时写入ES，再通过ES实时查询。我们现在还利用ES解决HBase的二级索引问题。关于Storm，我们抽出了一些公共组件，提高开发效率。（插图19）4.持续改进目前我们数据中心存在的问题：1、业务代码开发量大2、海量数据查询问题3、数据的解读问题针对以上问题，从以下方面改进：1、基于SummingBird实现Lambda架构2、大数据存储与查询优化3、数据可视化应用。大家对SummingBird有兴趣的，可以参考：/post//summingbirdintroductionapplicationQ&AQ1、想问下王总：spark目前主要使用在什么场景下，批处理，流处理，数据仓库sql这种all in one的模式比较起来有优势吗？还有就是Spark是如何和其他平台共享集群资源的？感谢！spark我们目前的大部分新业务都是用spark与spark SQL实现，例如：用户画像。批处理，流处理这块主要是针对海量数据，在大数据中sql的支持度还不是很完善，spark主要基于yarn，资源管理由yarn来负责，我们通过公平调度的策略管理资源。Q2、数据可视化的时候，不同角色的数据权限控制是怎样做的？我们通过角色对应的功能点，目前还没做到数据权限，后续会通过acl去实现，在hadoop2.6已经提供了，我们集群的版本已经是最新的了Q3、提个问题，我们在使用 spark sql 中发现其很不稳定，经常崩溃，而hive目前还是很稳定的，请问您是如何解决的呢？我们采用的是spark 1.3版本，使用spark sql也是也会遇到一些问题，通过调整内存参数解决，一般通过spark原始api。Q4、收集日志的sdk，与gateway之间是通过什么通信的？长连接，还是http？怎么协调多个不同的client？通过http协议，定义了自己的通信协议，不是长连接。手机，pc不同的客户端，都是标识Q5、storm和spark都有实时计算特性，各适合什么场景？对稳定性，实时性要求高的，我们会采用storm，spark Streaming目前版本时延比较大，还有对kafka的支持不是很完善，坑多Q6、这个架构多少人在维护，感觉语言，框架都用的挺多；修改过框架后，如果遇到版本升级，在升级版本的时候，如何处理修改过的内容十多人维护，语言主要是java,scala。我们的改动比较大，所以后续会自己添加一些新的特性，机会成熟也可以考虑开源Q7、关于大数据实现用户画像方面的成果、大概方案，能再介绍下不？感兴趣。其实画像这块，目前还是第一版本，数据训练与分类是分开的，通过spark利用训练好的模型通过行为数据跑用户标签，二期，会基于spark Streaming spark mllib HBase完善标签系统，方案已定了。Q8、spark目前批处理，流处理，数据仓库sql这种all in one的模式和hadoop生态比较，在实际使用中起来有优势吗？还有就是Spark是如何和其他平台共享集群资源？相比mr,hive,作业的执行效率高，在相同的时间内处理的任务都要多，但hive的稳定性目前比spark SQL要好。spark部署在yarn上，由yarn负责集群资源调度。补充：就是说spark在批处理的效率仍然高于mr，而all in one仍然还是各自处理数据，存储到外部。并没有在spark内直接实现数据互通吧？是的，最终还是存储在hdfs，引入了tachyon，tachyon提高数据的读取。补充：我本人现在做一个小项目，目的想实现在spark多应用之间的内存缓存数据的互通，例如streaming形成一个history不落地直接给sql使用。不知道有没有适合场景？kafka Spark streaming有很多应用场景，后期，我们会画像会采用该方案感谢陈刚的记录与整理，其他多位编辑组志愿者对本文亦有贡献。更多关于架构方面的内容，请长按下面图片，关注“高可用架构”公众号，获取通往架构师的宝贵经验。　
　文章为作者独立观点，不代表微头条立场
的最新文章
高可用群首席安全专家，阿里巴巴国际事业部高级技术专家蒋海滔，在高可用群分享了互联网安全威胁解读及应对方案。为什么说一套系统用了ZooKeeper，这个系统一定很low？“一个公司如果没有自研的分布式存储服务，那就是技术实力不行。“ 这是业界专家对于分布式存储重要性的表达。本文通过360分布式存储系统Bada介绍了分布式存储的设计。Uber高级工程师赵磊通过Uber的消息系统为例，介绍了服务之间容错设计，以及在机房出现整体故障后，架构上应对的方案。在“QCon高可用架构群”中，在田老师分享之后，闫国旗、王渊命和陈飞等专家也参与了讨论，并对Docker的未来格局及大会上的见闻发表了自己的看法。田琪(@摇摆巴赫)是京东资深架构师。作为国内容器化方向的先行者，他受邀参加了DockerCon 2015，峰会上究竟有哪些见闻，Docker未来又将走向何方，田琪在“QCon高可用架构群”中做了分享。redis是一个好东西，但如何平行扩展，如何高可用，是每个redis使用者心中的痛。用Twmeproxy？codis？redis-cluster？且看codis作者黄东旭怎么说！王康，奇虎360基础架构组资深工程师 目前负责分布式配置管理服务QConf的研发和维护，并推动其在奇虎360的应用。大众点评网的王新春老师最近在微信群介绍了点评网的实时计算架构。中青宝的王晓伟老师在微信群介绍了基于Xapian的垂直搜索引擎的构建分析，分享了5000W数据以内的垂直搜索引擎的架构模型极客邦科技的霍泰稳在微信群分享了最近硅谷之行所拜访的几家公司，所见所感，给大家介绍了一个不一样的硅谷58同城的沈剑老师在微信群介绍了IM系统以及协议的设计，并以Web聊天室的例介绍了一个IM的架构和技术要点。微博平台的秦迪老师在微信群给大家分享了如何排查大规模、高负载系统的问题，详细介绍了关于known-known，known-unknown，unkonwn-unknown三种不同状态下的应对方案。芒果TV平台部核心技术团队负责人彭哲夫在“QCon高可用架构群”给大家分享了他最近几年做平台的一些思考，并介绍了目前所做的基于 Docker 的项目的一些技术细节，以及为什么会那么做。王劲，就职酷狗音乐，大数据架构师，负责酷狗大数据技术规划、建设、应用。 本文由王劲在【QCON高可用架构群】中的分享内容整理而成，介绍了酷狗在大数据方面的实践，干货满满。大众点评网资深工程师、开源监控系统CAT（Central Application Tracking）的开发者尤勇在【QCon高可用架构群】分享了CAT的实现及设计思路。得图技术总监孙其瑞在高可用微信群分享了神奇的三维全景拍照是如何在手机上诞生的gh_ef1c37a72e61高可用架构公众号。热门文章最新文章gh_ef1c37a72e61高可用架构公众号。酷狗音乐库打不开怎么办？酷狗音乐库一片空白的解决办法介绍
打开酷狗音乐，一切正常，但是酷狗音乐库打不开了，并且一片空白，这是怎么回事呢？相信不少用户曾经遇到这样的问题，下面就一起跟小编学习一下酷狗音乐库打不开的解决办法吧。
软件名称：酷狗音乐盒2013官方[P2P网络共享] V7.6.43 正式版软件大小：13.1MB更新时间：
酷狗音乐库打不开怎么办？
1、首先我们可以完全退出酷狗，然后重新启动酷狗音乐试试
2、如果重启没用，那么再检查一下网络连接是否正常。如果没连接，那么可以重新连接网络来解决问题
3、通过设置网络代理来解决：打开浏览器，点击&设置&-&Internet选项&-&连接&，取消网络连接代理的勾选。
4、检查安全软件是否禁止酷狗访问网络了，如果设置禁止了，酷狗音乐库是肯定打不开的。
5、还有可能就是酷狗音乐版本更新了，也会出现音乐库打不开的情况。
6、通过更新Adobe Flash player软件，然后重新打开酷狗解决这个问题。
软件名称：Adobe Flash Player 独立播放器 V14.0.0.160 多语绿色免费版软件大小：4.3MB更新时间：
顶一下(0) 踩一下(0)
热门标签：}