- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏悟道
2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
35620发布于 2021-06-01 - 来自专栏音乐与健康
一首乐曲，为何回忆万千？
一首乐曲，为何回忆万千？思绪绕绕？
29410编辑于 2025-08-26 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
59610编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
44410发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
43340发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
77830发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.4K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
20910发布于 2018-08-27 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
视频教程【第14期】 | 如何用TensorFlow来自动生成乐曲？
视频中，除了介绍Deepmind在乐曲生成方面的最新进展，Siraj Raval还会用 TensorFlow 和一种叫受限玻尔兹曼机的神经网络来写一个音乐生成器。
836110发布于 2018-04-26 - 来自专栏音乐与健康
神经科学验证:十首重塑大脑回路的抗焦虑乐曲
乐曲第4分17秒处的休止被证实能产生类似SSRI药物的突触间隙调控效应。4.
35810编辑于 2026-05-04 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
前面章节介绍了小程序的文件构成，那么这些文件在微信客户端是怎么协同工作的呢？在本章中将会介绍微信客户端给小程序所提供的宿主环境，下文把这个概念简称为宿主或者宿主环境。
66610编辑于 2025-08-25 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-5)
代码清单2-5 /* 预定义的结果表 */ int countTable[256] = { 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1
25350编辑于 2022-11-30 - 来自专栏音乐与健康
血压也会“听歌识曲”？心率=频率？
关键词：血压；音乐；节奏；规律；乐曲；多模态；体感音乐；音波；本草音乐；医疗；情绪；血压也会“听歌识曲”？ 该研究使用的30首乐曲，均为钢琴大师传奇演绎的原声录音。研究者通过系统性方法调整了这些乐曲的表现力，以观察其对心血管指标的影响。 “好预判”的音乐与血压更“配合”本研究数据中 “可预测性高的乐曲” 具有以下特征：（1）乐句弧线平均长度较短且标准差较小；（2）乐曲时长较长且乐句弧线数量较多。 乐曲可预测性的提升能让听者预判乐句变化，进而增强血压与音乐的同步化。 （注：EMD = 地球移动距离，为相似性度量指标；EMD 值越小，代表相似度/同步化程度越高）基于研究结果发现，血压反应与乐曲音量的同步化程度显著高于其与乐曲节奏的同步化程度。
16710编辑于 2026-05-02 - 来自专栏ATYUN订阅号
AI“贝多芬”诞生了？
历时4个月，用70余万首乐曲辅助AI训练 区别于目前AI作曲更多停留在单旋律、短篇幅的乐曲形态，中国平安的此次尝试是全球范围内首次运用人工智能技术创作多声部、广维度，同时具备复杂性和经典传承性的长篇幅交响乐曲作品 本次AI交响变奏曲的创作，运用了其中70万余首乐曲进行结构化训练，包含古典音乐、红歌、民歌等多类题材作品。 众所周知，乐曲是否悦耳的评价标准相对主观，然而作曲规则却在音乐发展中逐步确立，形成了相对客观的行业标准。 因此，乐曲创造的过程中，需要在遵守主流审美这一选取最佳音乐片段原则的同时，兼顾作曲专家的评价标准。 同时，为防止AI作曲生成过于自由，平安在人工智能乐曲创作的过程中融入了包含和声约束、对位约束、曲式结构约束等规则在内专家规则，让AI作曲无限靠近乐曲原本体裁，并具备时代传承的经典性。
89030发布于 2019-10-15 - 来自专栏企鹅号快讯
人人都是作曲家：基于深度神经网络的音乐风格迁移
简化音乐风格迁移问题 由于此任务相对复杂，我们决定先分析不同类型的音乐的单音乐曲。单音乐曲就是音符序列，每个音符都有自己的音高和时值。音高的变化通常取决于曲调的音阶，时值的变化则取决于节奏。 另外，分析单音乐曲还可以让我们不必处理管弦乐编曲和歌词之类的问题。 由于我们没有可以用来区分音高变化和单音乐曲节奏的预训练模型，于是我们先提出了一种非常简单的迁移音乐风格的方法。 整合训练后的模型： 在测试期间，先使用第一种类型的音乐（例如民谣）训练的音高网络和时值网络生成一首乐曲。 我们的目标是可以将一首给定乐曲的风格转变成目标歌曲/乐曲的风格。 无法控制风格改变的程度：如果有一个“按钮”可以控制风格改变的程度，那就太完美了。 在迁移风格时无法保留被转变乐曲的音乐结构：一般而言，长期结构（Long-term structure）对音乐鉴赏价值至关重要。如果要想让生成的乐曲具有音乐美感，就必须保留原乐曲的音乐结构。
1.2K80发布于 2018-02-06 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
人人都是作曲家：基于深度神经网络的音乐风格迁移
简化音乐风格迁移问题 由于此任务相对复杂，我们决定先分析不同类型的音乐的单音乐曲。单音乐曲就是音符序列，每个音符都有自己的音高和时值。音高的变化通常取决于曲调的音阶，时值的变化则取决于节奏。 另外，分析单音乐曲还可以让我们不必处理管弦乐编曲和歌词之类的问题。 由于我们没有可以用来区分音高变化和单音乐曲节奏的预训练模型，于是我们先提出了一种非常简单的迁移音乐风格的方法。 我们尝试学习不同类型的乐曲的音高和音符时值的模式，然后将这些模式整合在一起。 下图为这种方法的说明图。 我们的目标是可以将一首给定乐曲的风格转变成目标歌曲/乐曲的风格。 无法控制风格改变的程度：如果有一个“按钮”可以控制风格改变的程度，那就太完美了。 在迁移风格时无法保留被转变乐曲的音乐结构：一般而言，长期结构（Long-term structure）对音乐鉴赏价值至关重要。如果要想让生成的乐曲具有音乐美感，就必须保留原乐曲的音乐结构。
1.7K100发布于 2018-04-27 - 来自专栏企鹅号快讯
哎，记者、设计师、作曲家……你们的饭碗还稳吗？
目前AI主要用在伴奏乐曲制作、歌曲制作及人声合成等环节。随着技术的进步，AI在替代人方面可能取得明显进步，也可能融合在各种专业工具中，提升人的工作效率。 音频、音乐领域很宽，目前AI涉及到的，主要是伴奏乐曲制作、歌曲制作及人声合成等环节。 伴奏乐曲方面，目前AI应用的最多。 目前的几家AI作曲公司，可以通过设定乐曲类型、情绪、乐器、时长等，自动生成一段音乐，不满意的情况下，还可以再次重新生成一次，比人效率高了很多。AI生成的乐曲还可以在线进一步修改和编辑。 Google和多伦多大学，则分别进行了基于弹奏任意旋律和图片生成乐曲的研究。 AI作曲中，还有一类面向更专业的古典音乐作曲的公司。 卢森堡的创业公司Aiva也使用AI生产古典音乐曲谱，再由人演奏录制成专业乐曲，已经给为卢森堡国庆日开幕式、英伟达GPU大会等活动创作了乐曲，还通过了法国和卢森堡作者权利协会（SACEM）的注册，享有和人类一样的署名版权
1.2K00发布于 2017-12-28 - 来自专栏量子位
雅马哈AI系统能自动为舞蹈配乐，跟节奏跳舞时代已不再
当他跳舞时，舞蹈动作可以被实时地转换成乐曲数据。 为了确保舞蹈动作转换输出的音乐不是随机杂乱的，雅马哈的AI系统对照MIDI音乐数据库，控制钢琴的演奏，把这些数据输出成好听的乐曲。 技术视角解读 这套舞姿实时转换乐曲的AI系统，现在还处于研发阶段。 通过舞蹈家身上穿戴的传感器，可以实时捕捉到舞蹈家的动作姿态。结合AI系统已有的姿态对应旋律的数据库，可以把动作即时输出旋律数据。 雅马哈的Disklavier系统，是舞姿实时转换乐曲至关重要的一环。Disklavier的钢琴还可以表现出不同力度弹奏琴键的细微差别。 顶尖艺术家参与的感受 舞蹈家，森山开次 当听到AI把我的舞姿转成乐曲时，我感受到身体深处内部的力量被唤醒了，对自我意识和身体动作感知有了新的理解。 在尝试全新的乐曲风格时，我受到了很多启发，产生一些以往从来没有的灵感。 雅马哈研发中心总经理，Motoichi Tamura 在雅马哈内部，大家深信AI能拉近人与乐器之间的距离。
1.1K50发布于 2018-04-02
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号