上次跟着Tensorflow的官方教程，用tensorflow写了一遍后，觉得不太习惯tensorflow的风格，于是用pytorch再写了一遍，熟悉了pytorch的基本代码流程本文主要为了熟悉pyTorch机器学习的代码一般格式，在音乐生成的模型上有很多不合理的操作，所以结果也不太好。先粘一段上一篇博客的内容安装用的目前最新版pyTorch，也就是1.10.2 使用pretty_midi库来读
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2023-12-09 09:31:52
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图像中的风格转换风格转换是最早来源于图像领域的概念，一言以蔽之，即是：将一张图片的艺术风格应用到另外一张图片上。 深度卷积网络具有良好的特征提取能力，不同层提取的特征具有不同的含义。深度卷积网络由一层层的非线性函数组成，可以视为复杂的多元线性函数，该函数完成从输入图像到输出的映射。一般而言，训练风格转换深度网络的损失函数来源于两个方面：内容损失可以使用均方误差度量内容图片\(\vec p\)和生成
DQN使用PyTorch在OpenAI Gym上的CartPole-v1任务上训练深度Q学习（DQN）智能体任务CartPole-v1环境中，手推车上面有一个杆，手推车沿着无摩擦的轨道移动。 通过对推车施加+1或-1的力来控制系统。 钟摆最开始为直立状态，训练的目的是防止其跌落。 杆保持直立的每个时间步长都提供+1的奖励。 当杆与垂直线的夹角超过15度时，或者推车从中心移出2.4个单位以上时，训练
安装流程一、anaconda（或miniconda）下载安装教程二、conda配置虚拟环境1、配置conda的环境变量2、python环境创建3、添加镜像源及查看.condarc文件4、gpu版本的pytorch安装三、将配置好的conda虚拟环境匹配到pycharm中使用 一、anaconda（或miniconda）下载安装教程建议下载最新版本的conda，否则在安装包的时候会出现版本过低导致
基于Torchaudio构建数据集 文章目录基于Torchaudio构建数据集前言02 Training a feed forward network03 Making predictions04 Creating a custom dataset05 Extracting Mel spectrograms06 Padding audio files07 Preprocessing data on
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2023-12-01 11:41:31
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从函数 AudioFlinger::PlaybackThread::Track::start 开始分析。 frameworks\base\services\AudioFlinger.cppstatus_t AudioFlinger::PlaybackThread::Track::start()
{
status_t status = NO_ERROR;
LOGV("start(%
Diabetes数据集X1~X8是八个指标，Y代表未来一年病情是否会加重。 这个地址可以找到库中的数据集文件。D:\Anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\datasets\data 多维逻辑回归模型相乘后是标量，将其转置表示不改变计算结果上标表示样本，下标表示特征 公式的改变： 对于Mi
本文内容借鉴于: Speech Processing for Machine Learning: Filter banks, Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) and What’s In-Between | Haytham Fayek1. 什么是梅尔语谱图和梅尔倒频系数？机器学习的第一步都是要提取出相应的特征(feature)，如果输
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2023-12-02 07:33:33
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这是一款功能强大的音频处理软件，提供了音频采集、音频格式转换、音频剪辑、音频合并、音量调整等操作功能。这是一款免费
AudioManager:用来对音量大小，声音模式（静音，震动，震动加声音等模式）的管理， 还有用它来注册“插入耳机”时的广播接收者(Action: android.intent.action.MEDIA_BUTTON) 源码(没有Android源码的可以看下我之前的博文，有提供下载地址哈～)所在位置： Android-4.0/frameworks/base/media/java/android
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2024-07-22 11:35:50
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2.1 数据操作为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。 通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。 如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。 首先，我们介绍维数组，也称为张量（tensor）。 使用过Python中NumPy计算包的读者会对本部分很熟悉。 无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarra
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2024-08-23 13:57:09
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工具分享一：MusiccaMusicca是一款完全免费的乐理学习工具。 它是完全免费的，可以帮助您学习基本的音乐技能和理论，并通过有趣的练习和练习使学习变得有趣和富有成效。 支持电脑端开启学习，也可以手机端开启学习。 功能非常强大，支持音乐练习和音乐工具两大板块。 音乐练习包括：音调、音程、和弦、音阶、调号、乐器，音乐工具包括：钢琴、吉他、贝司、鼓声发生器、节拍器、和弦查找索引、音阶查找索引、音程
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2024-10-22 16:04:30
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前言无论是在作分类任务或者是目标检测任务都需要数据集的处理，一种是txt文件保存标签的信息，另一种只有图片如下图的形式，这一步也是学会faster-rcnn的关键点 分为训练和验证的照片 | 每个分类的类别 一种是猫的照片，另一种是狗的照片，这种是自己的数据集，其实官方的数据集也是这样放置的，比如CIFAR10，其中的是有10个文件夹，每个文件夹下是很多张一种数字的照片，正常情况下我们引进官方数
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2024-02-05 11:27:29
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本章详细的介绍了音频相关的基本概念
推荐
原创
2023-01-13 18:07:06
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Audio基本概念及处理流程
原创
2023-02-23 10:37:09
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摘要：Audio系统负责Android中的PCM数据的录制输入流和播放输出流的传输和控制，以及音频设备的管理和设置。这里主要介绍播放和录制环节在各个层次的内容，整个结构层次分明，包括了java接口层，JNI层，本地框架层，audio服务层，硬件抽象层等5层。它的结构图如下 图1-1 Aud
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2023-07-10 01:41:41
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最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建，一个数据集里面很多个数据，不能一次喂入，所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络。pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处理，做了简单的例子，过程很简单，就像把大象装进冰箱里一共需要几步？ 第一步：打开冰箱门。我们要创建torch能够识别的数据集类型（pytorch中也有很多现成的数据集类型，以后再说
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2023-12-31 15:20:52
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torchvision.transforms 是一个包含了常用的图像变化方法的工具包，该工具包主要用于图像预处理、数据增强等工作之中。本文将详细介绍 torchvision.transforms 中常用的数据处理函数。 数据预处理一、预处理的批量操作1.Compose2.葡萄酒数据预处理二、图像预处理1.transforms.CenterCrop2.transforms.ColorJitter
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2023-07-27 20:17:49
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今天学习pytorch图像预处理模块——transforms一、transforms运行机制在下载pytorch时，我们下载两个安装包，一个是torch，一个是torchvision，torchvision是计算机视觉工具包，它有三个主要的模块。torchvision. transforms：常用的图像预处理方法torchvision.datasets：常用数据集的dataset实现，MNIST，
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2023-12-09 21:23:23
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PyTorch 在学术界和工业应用研究中都获得了广泛的关注。它是一个深度学习框架，具有很大的弹性和大量的实用程序和功能，可以加快工作速度。PyTorch 的学习曲线不是那么陡峭，但在其中实现高效和干净的代码可能很棘手。在使用它超过 2 年之后，以下是我希望我在开始学习 PyTorch 时知道的最重要的 PyTorch 功能。1. 数据集文件夹人们在学习 PyTorch 时做的第一件事就是实现自己D
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2023-12-07 08:44:50
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