QuadDarv1ne/fast_api_media_platform: v1.0.0: Your Personal Music Library is Live (stable)
Bibliographic record
Abstract
💡 Представляю FastAPI Media Platform — персональную медиа-платформу для хранения, прослушивания и управления коллекцией музыки. 🗃️ Этот релиз — полностью рабочее веб-приложение, которое позволяет не только загружать треки и обложки, но и наслаждаться ими прямо в браузере через удобный аудиоплеер. Простой, но функциональный инструмент для всех, кто ценит порядок в своей музыкальной библиотеке. Основные возможности: 📤 Загрузка и организация: Добавляйте музыкальные файлы, обложки и сопровождайте их метаданными — категорией, жанром и именем исполнителя. 🎧 Встроенный аудиоплеер: Слушайте свою музыку без необходимости покидать платформу благодаря интегрированному плееру Plyr. 📄 Подробная информация: Каждый трек имеет свою страницу с обложкой, названием и всей сопутствующей информацией. ⬇️ Оффлайн-доступ: Скачивайте любимые треки для прослушивания без подключения к интернету. 📱 Адаптивный дизайн: Интерфейс прекрасно выглядит и работает на любом устройстве — от настольного компьютера до смартфона. Платформа построена на современном стеке: FastAPI для мощного и быстрого API, SQLAlchemy для работы с базой данных и Bootstrap для красивого и отзывчивого интерфейса. Полный список изменений / Full Changelog 🔍 Автор: Дуплей Максим Игоревич ORCID GitHub
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.135 | 0.169 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".