FL Studio编曲软件即“Fruity Loops Studio”，简称FL，也就是国人众所熟知的水果编曲软件，圈内用户习惯叫它“水果”。它是一个全能音乐制作环境或数字音频工作站（DAW）。FL Studio可以进行编曲、剪辑、录音、混音，让你的计算机变成全功能录音室，帮助你制作出属于自己的原创音乐。

最近工作需要用到序列匹配，检测相似性，不过有点复杂的是输入长度是不固定的，举例为： input_and_output = [1, 2, '你好', 世界', 12.34, 45.6, -21, '中国', '美丽'] 其中，需要从input_and_output 中选取不固定长度的一段作为输入，且顺序不定，然后去与总体进行比较，找出最符合的，开始是对汉字进行数值化编码，不过后来由于出现汉字越来越多，遂放弃该方法，转向别的方式，查找资料发现了两个python包广被推荐，从下面来看各有优缺点，记录之~ 1、difflib import difflib #python 自带库，不需额外安装 In

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' @author: lele Ye @contact: 1750112338@qq.com @software: pycharm 2018.2 @file: 13mnist.py @time: 2018/12/17 10:23 @desc: ''' import tensorflow as tf import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import random # 读取图像可任意大小 filenames

1.Anaconda的下载与安装 选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda。可以进入官网或者国内清华镜像网站进行下载 ，国内清华镜像网站是：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/，现有版本比较丰富，适用于Linux、windows以及MacOSX的64位或者32位系统。可根据自身情况选择下载，我下载的是windows64位系统的4.3.0版本。下载下来和正常的软件一样安装即可。 值得注意的是，在安装界面这一步的时候最好将第一项勾选上，即将Anaconda添加至系统的环境变量，若

基础知识看的差不多的了，所以最近开始玩一些有趣的项目。因为现在tensorflow已经作为keras的后端，将其集成了过来，API是在tf.keras下面，所以keras的项目也可以使用，只需要稍作修改即可 为了方便移植，我们一般都是直接从import导入模块的地方对代码进行微调，这样下面的代码基本上不用修改。本来想着直接在keras前面加上tensorflow就可以了，但是好像出了点问题。我在尝试之后，总结了一下需要注意的点： 在jupyter notebook中以下两种导入方式都是可以的： from tensorflow.keras.layers import Conv2D from te

本文实例为大家分享了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集，供大家参考，具体内容如下 import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) trX, trY, teX, teY = mnist.tr

fl studio20 使用说明和入门方法教授中文版 共同功能 - 所有具有调节功能的按钮和滑竿，都可以用鼠标上下(或左右)拖拽或者鼠标滚轮来控制。微调和重置 - 按住ctrl键不放即可微调控制的值。如要重置所有设置 则按alt+鼠标中间即可。 lcd - 此类面板的操作方式与旋钮一样，用鼠标左键拖拉来控制。或者将鼠标移动到数字上，待鼠标变成“↕”样时。用键盘上下控制。 菜单 - 播放列表、通道设置、钢琴窗等窗口的左上角会有一个箭头。单机可显示基本菜单。 滚动 - 播放列表的滚动栏，具有二维滚动的功能。使用鼠标右键拖拉可同时在水平和垂直位置上移动视图。 音频采样 - 所有你看的到的音频都可以通过拖拽来放到你想要的位置。包括桌面上的mp3文件。大致了解以上内容后，先来看水果的界面。默认打开水果界面大致分为两部分。工具栏面板和下面一大片不是工具栏的窗口……本篇暂时不会对这两个部分以外的窗口做讨论~首先工具栏面板中。 以及其他详细内容介绍

文章目录项目介绍代码实现1、导入需要的库2、下载数据集3、读取 json 文件4、载入图片5、载入模型6、获取图片特征6.1 删除重复的图片6.2 切片、分批6.3 将图片输入网络以获取特征7、文本 →\rightarrow→ 数字向量7.1 构建分词器7.2 构建数字向量7.3 将数字向量填充到同一长度8、划分训练集和验证集9、建立 tf.data 数据集10、编码器11、Bahdanau 注意力12、解码器13、设置超参数建立模型14、初始化优化器15、损失函数16、配置检查点17、梯度下降18、训练19、验证19.1 验证函数19.2 画注意力图19.3 随机测试验证集图片19.4 测试

1、使用tensorflow_datasets tensorflow_datasets是一个非常有用的库，其中包含了很多数据集，通过运行： tfds.list_builders() 可以查看其中包含的所有数据集。 导入需要的库 import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow_datasets as tfds 加载数据集 (raw_train, raw_validation, raw_test), metadata = tfds.loa

本文实例讲述了flask框架实现连接sqlite3数据库的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1. 在flask文件夹中新建一个models.py文件用来定义模型，内部代码如下 import sqlite3 #导入sqlite3包 def get_conn(): #定义该函数用来连接数据库 return sqlite3.connect(test.db) class User(object): def __init__(self,id,name): self.id = id self.name = name def save(self): sql = insert