CREATE procedure [dbo].[P_Sys_GetSerialNo] --取业务序列号 @SeqType int, --序列号类别,4位数,如:10+2+1 即1021 , --要取的编号数 ) out, --返回的序号列表 out, --执行错误号 ) out --错误信息 as declare ), ), @liCurrID int, @liLength int, @liCount int, @liCurrLength int, ), ) set @IDList='' beg

5.1循环序列模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.5不同类型的循环神经网络 上节中介绍的是 具有相同长度输入序列和输出序列的循环神经网络,但是对于很多应用\(T_{x}和T_{y}\)并不一定相等. 在此节会介绍不同的能够处理不同问题的循环神经网络. 多对多循环神经网络 对于命名实体识别的问题中,RNN的输出和输入序列长度一致--\(T_{x}=T_{y}\). 则在每读一个单词时都输出预测的值\(\hat{y}\) 这是一个典型的多对多的问题. 多对一循环神经网络

数据集还在制作中,样例数据如下: 我将一条数据作为一行,X是ID,O代表了情感向量,S是速度,是一个很关键的参数,K是调式,M是节拍,L是基本拍.后面是ABC格式的序列,通过embedding化这些音符和和弦,还有分隔符标记,可以进行音乐序列生成.其实这个有点像是文本生成的类型,但是又加了一些先验条件,谁都说不好训练出来会不会很好听. 在网络结构的构建中,我可能会使用到“困惑度”这个概念,来进行损失函数loss的构造. 今天干的大多是体力活,接下来我可能会讲解一下我写LSTM代码的一些思路.

这个全新的Python音乐创作系列,将会不定期更新.写作这个系列的初衷,是为了做一个项目<基于图像特征的音乐序列生成模型>,实时地提取照片特征,进行神经网络处理,生成一段音乐. 千里之行,始于足下.首先我们要做的是,音乐序列怎么在计算机中表达出来. ============== 首先参考知乎上的相关回答,以及PyPI上和音乐相关的第三方库. 来源:https://www.zhihu.com/question/24590883 另见:https://wiki.python.org/moin/Py

题目 二叉树的前序以及后续序列,以空格间隔每个元素,重构二叉树,最后输出二叉树的三种遍历方式的序列以验证. 输入: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3 2 5 4 1 7 8 6 10 9 输出: 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 3,2,5,4,1,7,8,6,10,9 3,5,4,2,8,7,10,9,6,1 分析 以上述输入为例,该树的结构为: 在解决这方面问题时,需要把控这几个因素: (1)前序的第一个元素必为根节点: (2)中序中在根节点左边的为左子树,在根节点右边的

有时候可能有这样的需要:用Shell生成类似0001这样的序列作为批次号,这里整理了一下个人的方法 方法一:通过seq命令 seq命令可以生成从某个数字到递增到另一数字的序列.用法如下: # seq --help Usage: seq [选项] 尾数 or: seq [选项] 首数 尾数 or: seq [选项] 首数 增量值 尾数 Print numbers from FIRST to LAST, in steps of INCREMENT. 选项参数如下: -f, --format=格式 u

题目 二叉树的前序以及后续序列,以空格间隔每个元素,重构二叉树,最后输出二叉树的三种遍历方式的序列以验证. 输入: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 3 2 5 4 1 7 8 6 10 9 输出: 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 3,2,5,4,1,7,8,6,10,9 3,5,4,2,8,7,10,9,6,1 分析 以上述输入为例,该树的结构为: 在解决这方面问题时,需要把控这几个因素: (1)前序的第一个元素必为根节点: (2)中序中在根节点左边的为左子树,在根节点右边的

在前几天的讨论会上,有师兄指出原来的方法实在是很难训练,所以我改进了音乐生成的思路. 首先,我用LSTM生成的一定是一段音乐的序列化表达,那么我就可以用成型的一些数据集去训练LSTM.为了避免生成的音乐与现有的音乐有大量重复,我们可以考虑更改LSTM使其更加“健忘”,这样应该能解决一部分问题.接下来肯定还会暴露出更多的问题,我会持续阐述我的思路. 首先找到一个合适的数据集.打开 http://www.mln.io/resources/datasets/ 之后我讲解一下这些数据集的用法: 第一个C

jishude 首先援引一个资料网页:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E5%BA%94%E7%94%A8/2016/03/01/%E9%9F%B3%E4%B9%90%E7%94%9F%E6%88%90.html 这个网页可以让基础薄弱的人对于乐理有一个全面的感知. 这个项目有一个重要的中间数据,用来连接前后两个深度神经网络,那就是图像的特征. 图像的特征可以是一个特征向量,用来作为音乐生成的隐性参数.但是为了宏观上控制音乐序列,我们需要显式地定义一些规则:拍子.调

本节课程,需要先完成 扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类   先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们制作了Usearch要求格式的Fasta文件,对所有序列进行去冗余和低丰度过滤,并聚类生成了OTU.   接下来我们对OTU进一步去除嵌合体,并生成代表性序列和OTU表.   什么是chimeras(嵌合体)? 嵌合体序列

m序列

方法一:通过数据库脚本生成物理数据模型 具体步骤如下图所示:

关于生成网络这边,可能会做一个深度的受限玻尔兹曼机,这样可以保证生成的音乐不会太相似. 情绪识别网络和生成网络的耦合,中间变量可能直接就是一个one-hot向量,用来标注指定的情绪,不做成坐标那种难以训练的模型.

关于数据集的制作,我决定去掉很多不必要的东西,比如和弦,于是我选择了melody部分的旋律. 有了midi文件,我现在要abc序列,所以我要通过midi2abc转换一下文件. 批处理程序效果如下: 文件代码如下: import os filelist = os.listdir('C:\\Users\\zyx\\Desktop\\New\\melody') #遍历文件夹所有的文件 file_raw_list = list(filter(lambda filename:filename[-4:] =

从即日起到7月20号,项目成员进行了第一次任务分配. 赵同学A.岳同学.周同学,负责了图像数据的情感数据集制作,他们根据自己的经验,对图像进行了情绪提取. 赵同学B全权负责向量映射这一块的网络搭建. 我除了帮助其他成员完成任务以外,还要搭建好音乐生成的LSTM网络,同时预搭建音乐数据集.

做了半天做的都是一些细枝末节的东西,嗨呀. 伴奏旋律是Ukulele和弦,MIDI发音乐器是Guitar.在弹唱的时候,Ukulele和弦就是伴奏. 我们以创建<成都>伴奏为例: 节奏型: 和弦: 那么节奏型和和弦的组合可以视为一个二元矩阵,下面写一个函数用来寻址: from mingus.core import * from mingus.containers import * from mingus.midi.midi_file_out import * def chord_mixer(c

mingus在输出midi文件的时候,使用这样的函数: from mingus.containers import NoteContainer from mingus.midi import midi_file_out nc = NoteContainer(["A", "C", "E"]) midi_file_out.write_NoteContainer("test.mid", nc) 在输出时会报错: Traceback

查阅了很久的资料,决定依据Yoshida的<Image retrieval system using impression words>这篇论文里的词语来定义. Yoshida 等的 Art museum 系统,统计用户在看完图画后用到 的印象形容词,从中选取了 10 个常用的形容词,来描述图画.10 个形容词为 Warm.soft.natural. clear.elegant.chic.authentic.classic.gorgeous.dynamic,并将每个词分为 5 个强度,分别是

我之前就注意到,深度学习和音乐结合,尤其是从乐理出发进行结合(而不是纯粹的进行音乐生成),是一个尚未被深度挖掘的全新领域.可想而知,这个方向符合我要求的数据肯定是要自己搜集了. 自己搜集的数据,在量上就已经输了,只是考虑到我们要做的任务并不复杂,准确的说只是一个分类器,再加一个LSTM而已.对于这个分类器,甚至不需要用卷积神经网络,可以使用一些其他的网络:而LSTM的样本本来就蕴含了很明确的规律,变化并不是很大. 那么我们就要开始思考,除了一些常规的训练方法,还有什么训练适合小样本数据吗? 1.

今天连看三篇论文,不是很细致地看,也没有具体去实现,只是大概明白了一些新思路.这三篇论文,一篇概述了Decoder-Encoder模型,一篇延伸这个模型,首次提出了Attention机制,最后一篇详细阐述了LSTM和GRU的工作机理.读完之后,我对机器翻译这个领域,还有LSTM的应用,有了更深的认识. 言归正传,说一下生成旋律的原理. 在之前的乐理部分,我们知道了和弦级数和走向的问题,有很多和弦组合在一起能发挥良好的作用.这些好的和弦连接在一起的音序就被成为进行.流行音乐的和弦进行倾向于从根和弦

目前我能想到的办法是这样的: 1,提取照片中的实体特征,借用某个pre-trained model进行tag标记. 2,将特征组合起来,形成一个bag-of-word model,然后将这个向量作为输入.进入CNN. 3,手动对照片贴标签,主要是对情感进行分类(如:安静.快乐,这样可以直观调节旋律) 4,将图片本身的这个特征向量,与情感标签一起作为旋律的生成参数. 首先要做的是提取照片中的实体特征.这是一个非常庞大的工程,需要很多的预训练.但是幸运地是,我手上的Azure付费订阅,可以支撑微软的