有过音乐制作经历的小伙伴应该知道,我们在用以FL Studio20为代表的音乐编曲软件制作音乐时,往往需要在同一节奏点添加多种音效,这样可以使音乐听起来更具层次感.正因如此,我们就需要不断添加音符,就像下面这种情况: 图1:在FL Studio20中逐个添加音符 虽然这种添加方式可以达到目的,但缺点是会耗费太多时间.所以今天在这里给小伙伴们分享FL Studio20一个非常不错的小功能,它可以将这些乐器组合起来,一键添加,乐器越多,就越适合用,强烈推荐!话不多说,一起来看看步骤吧! 首先点击音乐

所以我们的流程如图所示.将正负样本按 1:1 的比例转换为图像.将 ImageNet 中训练好的图像分类模型作为迁移学习的输入.在 GPU 集群中进行训练.我们同时训练了标准模型和压缩模型,对应不同的客户需求(有无 GPU 环境). 流程中比较核心的算法其实在文件到图像的转换.因为常规的网络一般能输入的尺寸也就是 300 x 300 上下,也就是 9K 左右的规模.而病毒样本的大小平均接近 1M,是远远大于这个尺寸.图像领域的常规转换方法就是缩放,或者用 pyramid pooling.这两者我

pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口,但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时,就需要自定义数据集,在pytorch中,提供了一些类,方便我们定义自己的数据集合 torch.utils.data.Dataset:所有继承他的子类都应该重写  __len()__  , __getitem()__ 这两个方法 __len()__ :返回数据集中数据的数量 __getitem()__ :返回支持下标索引方式获取的一个数据 torch.utils.data.DataLoader:

SoX-linux 里操作音频的瑞士军刀 Sox是最为著名的Open Source声音文件 格式转换工具.已经被广泛移植到Dos.windows.OS2.Sun.Next.Unix.Linux等多个操作系统 平台.Sox项目是由Lance Norskog创立的,后来被众多的开发 者逐步完善,现在已经能够支持很多种声音文件格式和声音处理效果.基本上常见的声音格式都能够支持.更加有用的是,Sox能够进行声音滤波.采样频率转换,这对那些从事声讯平台开发或维护的朋友非常有用.当然,Sox里面也包括一些D

http://www.cnblogs.com/wengzilin/archive/2013/04/24/3041019.html 学 习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点.在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位.目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的.所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分.有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型.不过,有时人们也称算法 为模型. 自从40年代Hebb提出的学习规则以来,人们相继提出了各种各样的学

本文从统计学角度讲解了CART(Classification And Regression Tree), Bagging(bootstrap aggregation), Random Forest Boosting四种分类器的特点与分类方法,参考材料为密歇根大学Ji Zhu的pdf与组会上王博的讲解. CART(Classification And Regression Tree)          Breiman, Friedman, Olshen & Stone (1984), Quinla

centos7.2变成了chrony RHEL从7.0开始改用chrony同步时间,原ntp同步方式也可以使用,但要安装ntp服务. [root@1st-kvm plymouth]# rpm -qa|grep chrochrony-2.1.1-1.el7.centos.x86_64 设置NTP Server前的准备其实这个标题应该改为设置"NTP Relay Server"前的准备更加合适. 因为不论我们的计算机配置多好运行时间久了都会产生误差,所以不足以给互联网上的其他服务器做NTP

学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点.在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位.目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的.所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分.有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型.不过,有时人们也称算法 为模型. 自从40年代Hebb提出的学习规则以来,人们相继提出了各种各样的学习算法.其中以在1986年Rumelhart等提出的误差反向传播法,即BP(error BackPropagation)法影响最为广

from sklearn import ensemble 集成分类器(ensemble): 1.bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier) 对随机选取的子样本集分别建立基本分类器,然后投票决定最终的分类结果 2.RandomForest(ensemble.RandomForestClassifier) 对随机选取的子样本集分别建立m个CART(Classifier and Regression Tree),然后投票决定最终的分类结果 Random在此处

本文从统计学角度讲解了CART(Classification And Regression Tree), Bagging(bootstrap aggregation), Random Forest Boosting四种分类器的特点与分类方法,参考材料为密歇根大学Ji Zhu的pdf与组会上王博的讲解. CART(Classification And Regression Tree)          Breiman, Friedman, Olshen & Stone (1984), Quinla

视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征

正如名字所示,TLD算法主要由三个模块构成:追踪器(tracker),检测器(detector)和机器学习(learning). 对于视频追踪来说,常用的方法有两种,一是使用追踪器根据物体在上一帧的位置预测它在下一帧的位置,但这样会积累误差,而且一旦物体在图像中消失,追踪器就会永久失效,即使物体再出现也无法完成追踪:另一种方法是使用检测器,对每一帧单独处理检测物体的位置,但这又需要提前对检测器离线训练,只能用来追踪事先已知的物体. TLD是对视频中未知物体的长时间跟踪的算法."未知物体"

1.1简介 Adobe Audition (前身是Cool Edit Pro) 是Adobe公司开发的一款功能强大.效果出色的多轨录音和音频处理软件.它是一个非常出色的数字音乐编辑器和MP3制作软件.不少人把它形容为音频"绘画"程序. 1.2基本编辑界面 图1-2-1 Adobe Audition的编辑界面主要是由工作区和素材框组成,在素材框上方的选项卡里可以选择效果调板和收藏夹调板. 第二节           Adobe Audition的基本使用 2.1录音 双击Adobe Au

摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统

简单来说机器学习的核心步骤在于“获取学习数据:选择机器算法:定型模型:评估模型,预测模型结果”,下面本人就以判断日报内容是否合格为例为大家简单的阐述一下C#的机器学习. 第一步:问题分析 根据需求可以得出我们的模型是以日报的内容做为学习的特征确定的,然后通过模型判断将该目标对象预测为是否符合标准(合格与不合格),简单来说就是一种分类场景(此场景结果属于二元分类,不是A就是B),那么也就确定了核心算法为分类算法当然还有其它的分类算法有兴趣的可以自己去了解一下在这里就不多做说明了. 第二步:环境准备

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

本文来自<towards principled methods for training generative adversarial networks>,时间线为2017年1月,第一作者为WGAN的作者,Martin Arjovsky. 下面引用自令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 WGAN前作:Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks  WGAN:  Wasserstein GAN  Improved WGAN:  Improved Training of Wasserstein GANs  本文outline 一句话介绍WGAN: Using Earth Mover’s Distance to evaluate two distri

一.科大讯飞(合肥) 概况:刚经历了科大讯飞的初面,大概35分钟左右,问的内容比较笼统,主要针对简历上的内容来,面试官比较亲切,回忆了一下面试内容. 建议:把简历上的内容整吧清楚,不知道的别瞎写,写了就要知道点,还要说的比较匀称.圆满. 1.你简历上写的这个聚类的项目,具体是怎么做的呢? 2.你这个文字识别是用什么方法呢?检测用的什么?说一下该方法的具体使用?既然单阶段的结果不够好为什么不试一下其他方法呢? 3.期望薪资是多少? 4.家哪里的?有对象吗? 5.有什么想问的? 小声bb:约好的两点

最近在做 Zdenek Kalal 的 TLD 算法,其成果发表在CVPR 2010 上,文章的名字叫做 P-N Learning: Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints,是关于一个跟踪算法的,主要思想还是实时地对跟踪对象的模型进行更新.检测部分用到了一种作者称为 Fern 的结构,它是在 Random Forests 的基础上改进得到的,不妨称之为Random Fern.下面,根据我的理解和体会总结下 Random

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文<Wasserstein GAN>却在Reddit的Machine Learning频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判