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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
4-2 R语言函数 apply
#apply函数，沿着数组的某一维度处理数据 #例如将函数用于矩阵的行或列 #与for/while循环的效率相似，但只用一句话可以完成 #apply(参数)：apply(数组,维度,函数/函数名) > x <- matrix(1:16,4,4) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 >
69110发布于 2020-09-16 - 来自专栏Java
试题 算法训练 4-2找公倍数
试题 算法训练 4-2找公倍数 资源限制 内存限制：256.0MB C/C++时间限制：1.0s Java时间限制：3.0s Python时间限制：5.0s 问题描述 这里写问题描述。
22610编辑于 2025-01-21 - 来自专栏趣学算法
数据结构 第4-2讲 双向链表
数据结构第4-2讲双向链表 链表是线性表的链式存储方式，逻辑上相邻的数据在计算机内的存储位置不一定相邻，那么怎么表示逻辑上的相邻关系呢？ 可以给每个元素附加一个指针域，指向下一个元素的存储位置。
92740发布于 2018-09-13 - 来自专栏sringboot
x86汇编加载用户程序-4-2
索引寄存器的端口号是 0x3d4，可以向它写入一个值，用来指定内部的某个寄存器。比如， 两个 8 位的光标寄存器，其索引值分别是 14（0x0e）和 15（0x0f），分别用于提供光标位置的高 8 位和低 8 位。 指定了寄存器之后，要对它进行读写，这可以通过数据端口 0x3d5 来进行。 高八位 和第八位里保存这光标的位置，显卡文本模式显示标准是25x80，这样算来，当光标在屏幕右下角时，该值为 25×80－1=1999
96430编辑于 2021-12-06 - 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 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程4-2：LM模型+数值协变量
上一篇，我们介绍了数量性状进行GWAS的一般线性模型分析的方法（笔记 | GWAS 操作流程4：LM模型assoc），这里我们考虑一下数字协变量，然后用R语言进行对比。
1.5K20发布于 2020-05-26 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数学之趣(代码清单4-2)
代码清单4-2 struct point { double x, y; }; double Product(point A, point B, point C) { return
31130编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Android点滴积累
IOS Widget（4-2）：创建可配置小组件（动态修改配置数据）
上一篇文章，讲解了如果通过配置修改小组件行为，只不过配置数据是写死的，本文将继续探索配置数据的高级用法，配置数据在小组件中动态创建的
4.2K11发布于 2021-05-10 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2021年12月 攻防世界-进阶题-MISC-072(4-2)
文章目录 一、4-2 二、答题步骤 1.词频分析 总结 一、4-2 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?
60620编辑于 2021-12-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现KNN算法。
1.1K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏以终为始
顺序表应用4-2：元素位置互换之逆置算法(数据改进）（SDUT 3663）
一个长度为len(1<=len<=1000000)的顺序表，数据元素的类型为整型，将该表分成两半，前一半有m个元素，后一半有len-m个元素（1<=m<=len)，设计一个时间复杂度为O(N)、空间复杂度为O(1)的算法，改变原来的顺序表，把顺序表中原来在前的m个元素放到表的后段，后len-m个元素放到表的前段。 注意：交换操作会有多次，每次交换都是在上次交换完成后的顺序表中进行。
42410编辑于 2023-03-09 - 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Y5neKO博客
Writeup-2020安洵杯-Misc题：一封情书
经观察为Base64，注意中间的反斜杠是误导，删除后Base64解码得到： 97-3 1-3 1-3 3-2 3-2 3-2 1-2 1-5 1-2 1-3 3-2 97-3 3-2 94-1 1-5 4- 2 4-2 4-2 4-2 97-3 1-3 3-2 4-2 1-5 3-2 4-2 3-2 3-2 3-2 4-2 97-3 3-2 1-5 1-5 3-2 1-3 4-2 4-2 1-2 3-2 1 -3 4-2 4-2 4-2 3-2 94-1 1-3 1-3 1-3 3-2 3-2 1-3 94-1 1-3 94-1 4-2 3-2 1-2 97-3 97-3 1-3 通过上面的坐标提取二维码上的色块值为
54010编辑于 2022-01-13 - 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
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