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  • 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Hank’s Blog

    3-3 数据框的子集

    > x <- data.frame(v1=1:5,v2=6:10,v3=11:15) > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 5 5 10 15 > x$v3[c(2,4)] <- NA > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 NA 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > #找出第2列 > x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[

    92000发布于 2020-09-16
  • 来自专栏python3

    3-3 SQL Server 2005数

    3-3 SQL Server 2005数据库优化 了解数据库引擎优化顾问基本内容 掌握数据库引擎优化顾问的使用 掌握通过命令行的方式进行索引的优化——DTA 一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置

    92720发布于 2020-01-07
  • 3-3日志

    NuGet安装Microsoft.Extensions.Logging及Microsoft.Extensions.Logging.Consloe

    7600编辑于 2026-06-17
  • 来自专栏叽叽西

    lagou 爪哇 3-3 dubbo 笔记

    Apache Dubbo是一款高性能的 Java RPC 框架。其前身是阿里巴巴公司开源的一个高性能、轻量级的开源 Java RPC框架,可以和 Spring 框架无缝集成。

    67010编辑于 2022-05-17
  • 来自专栏悟道

    3-3欧几里得求最大公因子

    最大公因子,指两个或多个整数共有约数中最大的一个 private static int gc(int a, int b) { if(b==0){ return a; } if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } return gc(b,a%b); }

    54920发布于 2021-03-16
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 3-3 NumPy数据基础

    本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。

    94900发布于 2019-11-13
  • 来自专栏python3

    34补3-3 rhcs集群基础应用

    [root@node1 ~]# ansible ha -m shell -a 'service NetworkManager stop'

    98400发布于 2020-01-15
  • 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python3

    3-3 File类的常用操作的静态方法练

    文本文件是我们接触频繁的一类文件,记事本程序经常操作的文件就是文本文件,很多应用程序会保存一些记录到日志文件里,这种日志文件也可以是文本文件。通过本小节的学习,可以掌握对文本文件的简单读写方法。

    89520发布于 2020-01-14
  • 来自专栏cwl_Java

    C++编程之美-结构之法(代码清单3-3)

    代码清单3-3 for(answer[0] = 0; answer[0] < total[number[0]]; answer[0]++) for(answer[1] = 0; answer

    24220编辑于 2022-11-30
  • 来自专栏WebJ2EE

    React:Table 那些事(3-3)—— 列宽自适应、列宽拖动

    《React:Table 那些事》系列文章,会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析:

    10.1K41发布于 2019-07-19
  • 来自专栏愿天堂没有BUG(公众号同名)

    字节跳动3-3大牛力荐!RabbitMQ实战指南:消息队列面试必刷手册

    RabbitMQ是目前非常热门的一款消息中间件,不管是互联网大厂还是中小企业都在大量使用。作为一名合格的开发者,有必要对RabbitMQ有所了解。

    72520编辑于 2022-10-28
  • 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IT技术圈(CSDN)

    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 习题3-3 出租车计价

    习题3-3 出租车计价 本题要求根据某城市普通出租车收费标准编写程序进行车费计算。

    3.1K30发布于 2020-09-15
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