和声2 神经网络音乐生成 利用最先进的 NLP 模型来生成人类发声的音乐 该项目是由加州大学伯克利分校的 John Canny 教授主持的 CS282-设计和可视化神经网络课程的一部分。 目标 我们调查了以下研究问题：“我们如何构建一个模型来生成离散标记序列，这些标记不仅可以模拟短期模式，还可以模拟长期模式。” 我们将结合音乐生成进行这项研究——节奏和旋律是短期模式，形式和结构是我们将尝试建模的长期模式。 背景 关于人工音乐生成的挑战已经有广泛的研究。 最近的方法包括 LSTM 和双 STM 架构 [1]，SeqGAN 架构，它训练生成对抗网络以通过策略梯度 [2] 或 GAN [3] 生成结构化序列。 然而，最新的进展来自 OpenAI，并利用了 NLP 深度学习模型的最新突破。 他们使用的是变压器的改进版本，称为音乐变压器。 该模型使用注意力机制：每个输出元素都连接到每个输入元素，并且它们之间的权重是动态计算的。 它没有明确地通过对音乐的理解进行编程，但它可以通过学习预测标记（以结合音高、音量和乐器信息的方式编码的音符）来发现和声、节奏和风格的模式。 MIDI 文件。 有关更多信息

HP ProLiant DL580 Generation 3 Server，HP ProLiant DL580 G3用户手册

经典wireless知识介绍教科书，涵盖 802.11n 和 802.11ac

光伏MPPT

莎士比亚文本生成 该网络应用程序使用LSTM训练莎士比亚的数据，并创建一种语言模型，以莎士比亚的风格生成文本。 RNN（递归神经网络） 递归神经网络（RNN）是一类人工神经网络，对于建模序列数据（例如时间序列或自然语言）具有强大的功能。 与RNN相比，香草神经网络有一个缺点，它们无法解决需要记住有关过去输入信息的机器学习问题。 在处理顺序数据时，记住数据中的关系是关键，而普通的CNN并不擅长长度可变的输入和输出。 因此，我正在使用RNN进行文本生成。 我使用一种称为LSTM的特殊RNN，它可以处理非常大的数据序列。 简单的RNN有一个称为消失梯度问题的问题，因此它们无法处理大序列。 LSTM旨在处理长期依赖关系。 开发环境 烧瓶== 1.1.2 Werkzeug == 1.0.1 张量流CPU 麻木 古尼康

“万创杯”中医药天池大数据竞赛——中医文献问题生成挑战 决赛 第一名方案 wodejiafeiyu|nano- nano- 康一帅 简介 环境 Tensorflow == 1.14.0 Keras == 2.3.1 bert4keras == 0.8.8 文件说明 EDA：用于探索性数据分析。 code/train.py：用于模型的训练。 code/infer.py：用于模型的推断（预测）。 code/utils.py：工具函数。 data：数据目录。 赛题背景分析及理解 赛题是中医药领域的问题生成挑战，而问题生成属于NLG中重要的一种应用。 问题生成任务需要我们根据篇章及对应的答案自动生成相应的问题，即“篇章+答案→问题”这样的流程。 训练集由三个字段（篇章、问题、答案）构成，测试集由两个字段（篇章、答案）构成，其中的问题字段需要我们生成。 根据以上分析，我们可以采用Seq2Seq

Delaunay Mesh Generation - Cheng, Dey, Shewchuk

Elastic Waves in Solids II: Generation, Acousto-optic Interaction, Applications (Advanced Texts in Physics), 2000, Daniel Royer (Author), Eugene Dieulesaint (Author), S.N. Lyle (Translator)

虚幻4的程序网格示例 总览 我一直想学习如何在虚幻引擎中以程序方式生成网格，这已经有一段时间了，并且也引起了社区的关注。 在虚幻论坛上已经进行了一些很好的讨论，但是关于如何执行此操作的示例很多。 该项目的目的是提供示例，说明如何用代码生成几何图形，从简单的多维数据集到从分形算法生成的更复杂的几何图形。 我希望这成为一个社区项目，因此我将接受对新样本的拉取请求以及对我的代码的任何更正。 如果有人感兴趣，我也愿意直接添加贡献者（请参阅下面的联系信息）。 我编写的代码易于阅读，并尽力解释了此过程中的每个步骤。 有许多方法可以优化此代码以使其运行得更好，但是在前几个示例中，我想使事情保持简单。

2005年 列生成算法技术 大全 书籍。