论文中我们做了可视化效果，即通过投射隐空间中模型的预测结果到使用 t-SNE 算法 降低的二维空间。从如下的结果图中可以看出，相似的歌曲群集到了一起。...我现在使用的数据集是从Spotify保存的一百万条最流行曲目中截取的30秒长的梅尔声谱。我使用了大约一半曲目用做训练（0.5M），大约5000条做在线验证，其余的用做测试。...我已经记不清训练这个特殊架构的准确时间了，但我记得总的试验时间在18到36小时之间。 变化（Variation） 正像我在前面讲到的，这只是我试验过的架构中的一个例子。...过滤器 250 探测出人声大三度（ vocal thirds），即多个歌唱者同唱一首歌，但音符相隔大三度（四个半音）。 过滤器 253 探测出各种类型的低音鼓音。...这些播放表中曲目的流派是很不同的，这表示它们主要是从音频信号的低级特性中检测出这些特征的。
项目 该项目的目标是构建一个Spotify客户端，让它能够学习我的听曲习惯并跳过一些我通常会跳过的歌曲。不得不承认，这种需求来自于我的懒惰。我不想在当我有心情想要听某些音乐时，创建或查找播放列表。...获取历史记录很简单。虽然Spotify API仅允许获取最近50首播放的歌曲，但我们可以设置一个cron job来重复轮询该端点。...Spotify Web API并没有为此提供任何的端点。之前我使用Spotify AppleScript API创建了一些控制播放的服务（本文的其余部分将涉及到MacOS Spotify客户端）。...本节的主要目的是详细说明我最初的失败（和疏忽），并作为一个学习经验。...看起来Spotify的处理的不仅仅是Previous，Pause/Play和Next。让我们把关注点集中到处理Next或3 block： ?
最后，我构建了一个机器学习模型，目的是预测某首歌更适合我的歌单还是她的。 ? 工具 当中使用的主要工具是 Spotify API 服务的音频特性组件。这些音频特征代表了一首歌曲的特点。...一旦我有了歌曲的基本信息，包括 Spotify ID，我就能使用该脚本获取音乐的音频特征。...某种程度上,这可以解释数据特性(如音频特性)和数据标签间的关系(即歌单所有者,我或她)。因此，当系统学习数据时，它应该能够利用学习过程中所学到的知识来推断或预测一组新数据的类别。...我们想要预测的内容(在这个例子中是歌单的所有者)，取决于一个或几个独立变量(音频特征)。...https://developer.spotify.com/web-api/get-audio-features/ ref： https://medium.com/towards-data-science
每一行代表了1.4亿Spotify用户中的一个用户（如果你也是Spotify用户，那么其中有一条就代表了你）；每一列代表了Spotify数据库中3000万首歌中的一首。...自然语言处理，即电脑理解人类语言的能力，本身就是一个广阔的领域，经常使用在情感分析（sentiment analysis）API上。...但是实际上这个模型还有另一个目的：不同于前两个模型，原始音频可以把新歌考虑进去。 比如说，你有个创作型歌手朋友在Spotify上传了一首新歌。也许它只有50个播放量，所以没有其他的听众协同过滤它。...音频帧经过这四个卷积层之后，你可以看到一个“全局时间池”层，该层在整个时间轴上汇集，有效地计算在歌曲时间内所学特征的统计量。...以图是Daft Punk的“Around the World”的一个30秒片段的数据图。
相反，Spotify所用的数据是隐含的反馈 - 具体来说，我们收听的曲目的流数，以及额外的流数据，包括用户是否将曲目保存到自己的播放列表中，或者在收听后访问了歌手页面等等。...每一行都代表Spotify的1.4亿用户之一（如果您使用Spotify，您可以想象，自己就是此矩阵中的一行），并且每列代表Spotify数据库中的3000万首歌曲之一。...自然语言处理 – 代表了计算机理解人类语言的能力 - 是一个庞大的领域，通过情感分析API来实现。...以下是Daft Punk乐队的作品“Around the World”30秒摘录的数据。...另外，推荐我的GitHub，包括相关代码和我的一些其他文章和项目~~ https://github.com/sophiaciocca 参考资料（出于排版需求，以下将原链接转化为短链）： 从想法到执行：Spotify
但Spotify是如何在实际操作中使用这一概念来根据数百万其他用户的偏好计算他们的的建议曲目的呢？ …数学矩阵，用Python库就能完成！...每一行都代表Spotify的1.4亿用户之一（如果您使用Spotify，您可以想象，自己就是此矩阵中的一行），并且每列代表Spotify数据库中的3000万首歌曲之一。...，和三个全连接层，即右边的三个窄条。...以下是Daft Punk乐队的作品“Around the World”30秒摘录的数据。...另外，推荐我的GitHub，包括相关代码和我的一些其他文章和项目 https://github.com/sophiaciocca 参考资料： 从想法到执行：Spotify的每周发现（Chris Johnson
如果你关注了昨晚（1月28日）央视八点档的《经典咏流传》就会发现，学会一首歌的时间，30秒足够了。 输入诗词朗读，输出自己嗓音的歌曲，这个“读诗成曲”的H5游戏火了。...据统计，节目播出后的90分钟内，超过14万人次参与合成自己的歌，H5转发量超过10万。连王源小哥哥也在线推荐： ?...“决定性30秒”来了，此时，对着话筒大声朗读所选曲目的歌词（也是诗词），上传后稍等片刻，你朗读的诗词就被自动转换成了由宫商角徵羽组成的旋律。 ? 确定过眼神，是自己的嗓音。 ?...从一段文字到个性化，从技术角度来讲分为2大处理阶段，即语音识别与语音合成，后者又分为两步。 ? 具体来看： 第一步，语音识别。...和《机智过人》中的离线技术不同，读诗成曲的难度大大提升，由一个非线上、不能互动的离线功能转变成一个近实时的互动游戏，时间要求高了，且未知性变大了。 挑战也随之而来。
我首先想到使用机器学习或其他方法，我提醒自己，我们的目标不是在问题不需要的情况下尝试新的机器学习算法。...请注意，我只从长期热门歌曲中抽样了15首歌曲，并且这样做时没有设置一个随机种子，以避免每次运行代码时都得到相同的结果。在这个过程中总是使用长期喜欢的完整列表会导致播放列表重复太多。...第二个重要的部分是热门艺术家的数据，就像所有时间帧的曲目检索一样。艺术家对于后面的过滤过程很重要。 最后，我还在检索用户保存的最新50首歌曲。50是上限，这很不幸，因为这限制了数据的使用。...从Spotify推荐添加新的曲目 在最后一步中，我添加了新的曲目来填充播放列表的另一半。 我不想简单地添加Spotify根据歌曲推荐的歌曲，这些歌曲已经在播放列表中。...不幸的是，Spotify API不接受25个曲目的推荐查询，我，因此，结束了分裂成5个曲目“包”的过程，每个“包”检索25首曲目。这125条建议通过它们与播放列表中已知曲目的相似度进行进一步过滤。
听众里的孔秋强来自字节跳动，作为 GiantMIDI-Piano（钢琴转谱）研究项目的牵头人，是他的团队创造了这首可以通过录音转谱、被自动演奏的MIDI琴曲。...数据集中筛选并转谱了来自 2,786 位作曲家的 10,854 部钢琴作品，不同曲目的总时长达到了 1,237 小时，是谷歌 MAESTRO 数据集的 14 倍，填补了计算机音乐领域一直缺少一个大规模的钢琴...在和众多拥有博士学位、曾供职于 Google、Spotify 等业内顶尖公司的专家的共事中，秋强专注于对通用声音的识别、监测和分类的工作。...比如「钢琴转谱」这一项，可能随便数一下就有一系列小的挑战—— 动态范围大：钢琴琴键按下的时间非常精确，差 0.1 秒，听着都会不舒服； 力度估量难：有功力的人听一段钢琴曲可能就能扒谱子扒下来，但是很难判断每个音的音量...比如在音乐信息检索的场景中，钢琴转谱反哺的音频事件检测技术可以帮助识别一首歌曲中哪一部分是歌声，另外在短视频和特效领域也值得期待。
输入文本“宇航员骑大马”，秒速生成一段1分钟的音频： emmm……听起来好动感！ 是的没错，AI可以基于文字提示生成音乐！...这只新项目的名字叫Mubert API，已在Github开源，获得1000多的标星。 推特上也有不少人已经用Mubert API生成音频，来给自己的视频配乐了。...，只有两个步骤： 分类demo + 根据提示文本组合demo成曲。...采用这种方法，而非AI学习音乐人样本后自己生成新的音乐，是因为Mubert有“从创造者到创造者”的理念。 目前，音乐人们上传的超过150万个demo进入Mubert API的音乐库。...在线玩耍后生成的音乐，可以免费用来配图或配视频画面。 要在各个社交平台分享的话，务必@mubertapp并带上#mubert话题。
：time 时间格式化：format 下一首：next 上一首：prev 播放模式：ordermode 拖动进度条：controlTime 拖动音量条：controlVoice...var time = arr[0].split("."); //变成["03:01","08"] //取到time下标为0的分钟和秒 var ctime..."+classeName+"'>"+lrclast+""; } } } } //装载最后一行歌词的机制，先获取歌曲总时间...,获得的是秒数 var time = this.currentTime; //解析音乐对应的时间 var m = parseInt(time / 60);//获取此时的分钟...（秒）== 值：==歌词== 就可以直接做一个 for in 循环将每句歌词添加到歌词区域，将时间添加到每句歌词的样式控制 class 名 根据每句歌词的时间，就可以在播放器的 timeupdate 监听事件里实现滚动播放歌词了
：time 时间格式化：format 下一首：next 上一首：prev 播放模式：ordermode 拖动进度条：controlTime 拖动音量条：controlVoice...var time = arr[0].split("."); //变成["03:01","08"] 34 //取到time下标为0的分钟和秒...} 54 } 55 } 56 //装载最后一行歌词的机制，先获取歌曲总时间...parseInt(time / 60);//获取此时的分钟 77 var s = parseInt(time); //转换int类型，获取此时的秒数 78...（秒），值（歌词） 就可以直接做一个 for in 循环将每句歌词添加到歌词区域，将时间添加到每句歌词的样式控制class 根据每句歌词的时间，就可以在播放器的 timeupdate 监听事件里实现滚动播放歌词了
丰田 丰田或将收购谷歌两个机器人部门 据外媒报道，丰田正与谷歌进行最终谈判，拟收购谷歌两个机器人部门，分别是波士顿动力和位于东京的Schaft。丰田相信机器人技术将对其未来发展起到关键作用。...Uber 称，这一投资计划也符合沙特最近提出的 “愿景 2030”(Vision 2030) 计划，即沙特计划在未来 15年 降低对石油的依赖性。...◎来源：36氪 谷歌 谷歌发布第一首AI创作的钢琴曲 今天，谷歌最新的机器学习计划创作出了第一首乐曲:一首90秒的钢琴曲。 上周，谷歌开启了Magenta项目，旨在让谷歌的机器学习系统创作音乐等艺术。...而这首钢琴曲是此项目的首个杰作。 除此之外，谷歌还发表博文，表明了在Magenta上的野心。从长远来看，Magenta的目标是引领机器艺术创作的潮流，并在此基础上建立一个艺术家社区。...◎来源： 中关村在线 苹果 苹果2016WWDC全球开发者大会即将召开 苹果公司宣布，一年一度的WWDC开发者大会将在太平洋时间6月13日开幕。
本文将以 Spotify 为例为你作出解答。 每周一，超过一亿 Spotify 用户都会接收到等着他们的新版推荐歌单。其中包含了 30 首用户从未听过，但很可能会喜欢的音乐。...每一行代表 Spotify 的 1.4 亿用户的一个（如果你是 Spotify 的用户，你在里面有自己的位置），每一列代表 Spotify 3000 万歌曲库里的一首。...在矩阵交点处，当某用户听过一首歌后标记为 1，否则为 0。如果我听了 Michael Jackson 的《Thriller》，那么在我这行里代表 Thriller 的位置会标记为 1。...自然语言处理是让计算机理解人类语言含义的技术，在业界通常通过情绪分析 API 来实现，NLP 是人工智能下的一个庞大领域。...不过事实上，这是引入第三种模型的次要目的：原始音频模型主要用于处理新歌推荐任务。
我们已经获得许多音频数据，但这些数据往往没有关键的分类标签（译者注：即标注每段音频来自正常还是异常的运行情况）。 在深度学习的模型里，这样的“黑箱”问题让我们很难确定某段音频被标记为异常的原因。...（译者注：亚马逊土耳其机器人是一个Web服务应用程序接口（API），开发商通过它可以将人的智能整合到远程过程调用（RPC）。）...他们的诀窍是把50首歌拆分成的单个乐器和人声来训练他们的模型。然后将这些声轨切割成每段20秒来创建许多个谱图。利用这50首歌的谱图，他们的模型能在新的歌曲中分离人声和背景乐器。...但这仅仅是把一首歌分成五个易于识别的部分。...第一个我把它称作“定制解决方案”模型，公司从客户端收集数据，唯一目的是识别预设的声音范围。实施这个方案如同“建造一只熊”，成本昂贵，通常为工业应用。
Vu和TPS换算 Ø 简单例子：在术语中解释了TPS是每秒事务数，但是事务时要靠虚拟用户做出来的，假如1个虚拟用户在1秒内完成1笔事务，那么TPS明显就是1；如果某笔业务响应时间是1ms,那么1个用户在...1秒内能完成1000笔事务，TPS就是1000了；如果某笔业务响应时间是1s,那么1个用户在1秒内只能完成1笔事务，要想达到1000TPS，至少需要1000个用户；因此可以说1个用户可以产生1000TPS...总的TPS= ?...旧系统：对于已经上线的系统，可以选取高峰时刻，在5分钟或10分钟内，获取系统每笔交易的业务量和总业务量，按照单位时间内完成的笔数计算出TPS，即业务笔数/单位时间（5*60或10*60） 5....相关案例 通过大量性能测试我们发现不需要用上万的用户并发去进行测试，只要系统处理业务时间足够快，几百个用户甚至几十个用户就可以达到目的。
从管理员维度： 无用户概念，任何人都能直接操作集群，易误操作且比较危险。 无集群管理功能，日常更新或机器替换需要手动部署，非常耗时、麻烦且易出错。...那么，最后一个10秒的快照 - 第一个10秒的快照 = 当前60秒的数据，根据时间戳差值可以得到耗时。 类似，小时数据每10分钟进行一次快照，类似如下结构： ?...99%请求耗时统计最大的问题是如何控制内存占用，因为需要对某段时间内所有的耗时做排序后才能统计出这段时间的99%的耗时状况。...获取对应的计数器进行+1操作，即表示18ms发生了一次调用。 这样，从计数数组就可以得到实时耗时统计，类似如下： ? 然后定时采样任务会每分钟对计数数组进行快照，产生如下耗时数据： ?...安全性加固 一、开启管理员权限 RocketMQ从4.4.0开始支持ACL，但是默认没有开启，也就是任何人使用管理工具或API就可以直接操纵线上集群。
服务创建从一个小时变成了几秒或几分钟 数以千计的微服务在生产，150多个运行在Kubernetes上 ?...影响 “以前，团队必须等一个小时才能创建一个新服务，并让一个运营主机在生产中运行它，但是使用Kubernetes，他们可以在几秒或几分钟内完成这项工作。”网站可靠性工程师James Wen说。...Spotify拥有150多项服务，其中一小部分已经迁移到Kubernetes。“我们从客户那里听说，他们不太需要专注于手动容量供应，而是有更多时间专注于为Spotify提供功能。”...此外，Wen补充：“以前，团队必须等待一个小时才能创建一个新服务，并让一个可运行的主机在生产中运行它，但是使用Kubernetes，他们可以在几秒或几分钟内完成这项工作。”...- Jai Chakrabarti，Spotify工程、基础设施和运营总监 Chakrabarti指出，Spotify关注的所有四个顶级指标 - 交付时间、部署频率、解决时间和运营负荷 - “都有Kubernetes
响应时间 Response Time: RT 响应时间指用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，整个过程所耗费的时间。...在性能检测中一般以压力发起端至被压测服务器返回处理结果的时间为计量，单位一般为秒或毫秒。...TPS获取方式： 已有系统：可选取高峰时刻，在一定时间内（如3-10分钟），获取系统总业务量，计算单位时间（秒）内完成的笔数，乘以2-5倍作为峰值的TPS，例如峰值3分钟内处理订单18万笔，平均TPS是...有的人觉得响应时间是3秒能接受，有的人却觉得太慢。如果是某宝上秒杀，1秒钟都觉得好漫长。...经过一系列排查，该 API 调用参数范围过大时会导致处理时间过长或者直接提示超时。 调整 Tomcat 连接超时时长，并对该 API 输入参数范围进行限制，解决了该问题。
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