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用机器学习生成披头士的歌词 | 项目实战

我们可以做到这一点的方法是从这个分布中反复采样下一个单词，然后当我们采样下下一个单词时，用它作为条件，以此类推。为了让它更具体，我们在Python中看看这可能是什么样子。...通常，我们可以通过考虑前面的n个单词来创建一个任意的n-gram模型，当n等于整首歌的长度时，你可能会发现这个模型生成的披头士的歌曲是完美的。不幸的是，它生成的歌曲已经存在了。...这对我们来说是个好消息，因为这正是我们一直在寻找的丰富的词汇量和深入理解词汇之间的关系的模型。 然而，如果我们使用这个模型，让它生成一些东西，它几乎不可能产生类似披头士的歌词。...这是因为模型不知道我们所关心的是生成披头士的歌词，毕竟这不是它被训练出来的目的。相反，我们需要推动模型去做我们想让它做的事情，我们可以通过迁移学习来做到这一点。...如果我有更多的时间、金钱，或者对我正在做的事情有任何想法，我愿意用机器学习来创作一首成熟的歌曲，然后让真正有天赋的人来表演。

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格莱美幕后：人工智能和正在被悄然改变的音乐产业

(后来没得奖的他提前离场了) 扮成一位机器艺人，让Cee-Lo在格莱美红毯上分外抢镜，当然也在Twitter上招来无情的嘲讽。但机器人现身格莱美，能说明人工智能的热潮，已经开始席卷音乐界了么？...直到有一天盲人歌手Stevie Wonder问库兹韦尔：这能不能用在音乐上？ K250是当时第一个成功模拟三角钢琴复杂音色的合成器。...用人工智能作曲的创业公司越来越多，Jukedeck正是其中一家。他们的借助神经网络等技术，让机器有了像小孩一样边做边学的能力。...“如果没有它，我根本写不出这样的歌”，法国摇滚乐手Lescop（Mathieu Peudupin）说，“它把我逼到了一个我自己绝不会去的地方”。 有质疑说没有人会完全接受计算机生成的音乐。...“乐迷们需要爱上音乐人”，Lescop说“你不能爱上一台计算机”。 但Jukedeck的创始人认为，人工智能正在改变我们听的方式，特别是当计算机终于能“理解音乐到足以让它实时响应的程度”。

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手把手教你用 R 语言分析歌词

你将会使用机器学习工具，比如决策树（rPart 和 C50），K 近邻（class）和朴素贝叶斯（e1071）来产生可接受文本的分类器。...在第一个教程中，作为探索性的练习，你将会检查 Prince 音乐的歌词复杂程度。 问题 在深入之前，思考一下你正在试图发现什么，还有感兴趣的问题是什么。首先你将会对数据集进行分析，它看起来什么样子的？...这有一个快照 (我只选择一个单词，并将它限制在 10 首歌之中然后使用 select() 按顺序打印感兴趣项，再次使用 knitr 来格式化)。这里向你展示了标记化，未总结的，整洁的数据结构。 ?...你能看到每行包含各自的能够在每首歌中重复出现的单词。 词汇频率 音乐中的个性化词频占有非常重要的一席之地，无论是常见词汇还是罕见词汇。这两方面都会影响整首歌的流行度。...IDF 代表逆向文件频率，它赋予经常使用的词汇低权重，同时给文本中罕见词汇更多权重。当你联合 TF 和 IDF 时，一个词汇的重要性调整为它在使用过程中的罕见程度。

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Blockchange丨老矿工的区块链5000字终极指南

你很富有，有足够的钱可以转账，于是他在一个表格中做了如下登记： 之后，你打电话告诉Joe，“我已经给你寄了1000美元，你可以去银行取钱了。” 整个过程中，你和Joe都信任银行并让它管理你的钱。...每人都准备好写入系统内发生的任何交易。 现在，假设2号想转账10美元给9号。 为了完成交易，2号发表声明告诉大家，“我想转10美元给9号。收到消息的人就在自己的空白页上进行交易记录。”...然后，我问你，“你能算出这样一个数字吗：如果用它加上第一个盒子里的数字，然后发送给机器，可以得到一个以三个0开头的单词。” 这与我们之前看到的情况类似。...如果有人想验证页面是否被修改，他所要做的就是将页面内容加上封印数字，并送到魔法机器。如果机器给出以三个0开头的单词，则证明页面内容不变。...为了加密包含网络交易的页面，我们需要找到一个数字，当把它附加到交易清单上并送给机器时，我们能在右边得到一个以三个0开头的词。 注意：我一直只使用“以三个0开头的词”这个短语作为例子。

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《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》中文笔记、二

成人也喜欢熊猫，我也很喜欢它。 提前一天到货，让我有时间玩一下。 【缺点】 一只耳朵比另一只低，不对称。 价格有点贵，但尺寸有点小，可能有更大的同价位选择。...然后，第一个用户消息是，给我讲个笑话。接下来的消息是，为什么鸡会过马路？然后最后一个用户消息是，我不知道。...助手的消息是，你是一个友好的聊天机器人，第一个用户消息是，嗨，我叫Isa。我们想要得到第一个用户消息。...有什么我可以帮助你的吗？ 让我们再试一个例子。系统消息是，你是一个友好的聊天机器人，第一个用户消息是，是的，你能提醒我我的名字是什么吗？...因为模型有了需要的全部上下文，所以它能够做出回应，就像我们在输入的消息列表中看到的一样。 订餐机器人 现在，我们构建一个 “订餐机器人”，我们需要它自动收集用户信息，接受比萨饼店的订单。

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三和大神

那时候发光曲线的《死在旋转公寓》和Childs的《Mariana》是对我冲击最大的两首歌。 ​ 在我刚看到死在旋转公寓这个名字的时候，按照后摇音乐的反抗特性，本以为这会是一首打击感特别强的音乐。...结果一开始的八音盒就出乎我的意料，惊艳到了我。整首歌以八音盒清脆的声音开始，让人觉得心情舒畅。紧接着却矛盾地夹杂着用笔在纸上乱画的声音采样，接着又是纸被撕碎的声音，笔掉在了地上。...结合歌曲的名字，不得不让人脑海中浮现这样的一种场景：安静的旋转公寓里放着舒缓的音乐，歌曲中的人却无心欣赏这美妙的音乐，心烦意乱地在写着什么，写完似乎又不太满意，绝望地撕掉刚写的纸。...因为接受的教育水平普遍较低，大部分只能从事简单的体力劳动。而随着科技的进步，体力劳动将会逐渐被机器取代，三和大神将更加无法立足。...而是指当前社会飞速发展下，迷失的一群人。资本的市场只相信结果，不相信努力。他们以自己的不变应对世界的快速变化。他们被迫接受排山倒海的信息，身处大都市却想做自由的隐者。

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叮当：一个开源的智能音箱项目

这个阶段只监听唤醒词。当听到唤醒词时，进入主动聆听。 主动聆听（Active Listening），即“什么时候结束听”。这个阶段主动聆听用户的任何语音指令，然后对听到的内容进行分析处理。...当内容过长时，改成发送到用户的邮箱或者微信。...Time：顾名思义就是询问时间的，先满足我的个人需求。 Echo：简单的回声/传话功能。当接入微信时，可以利用这个功能实现远程给家里发语音消息。 Email：询问邮箱中有多少未读邮件。...只有当用户要求退出播放时才回到普通模式。NetEaseMusic 的播放控制指令如下： 指令 相同指令 用途 播放音乐 - 进入音乐播放模式。在音乐播放模式下，其他的插件功能将不可用。...播放 继续 继续音乐的播放 榜单 - 播放推荐榜单 歌单 - 播放用户的歌单（如果有多张，将只播放第一张） 结束播放 退出播放，停止播放 退出音乐播放模式。

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图解GPT-2（完整版）！

我已经展开了第一个 Decoder，因此你可以看到它的 Self Attention 层是 masked 的。...例如，看看下面的第二定律： “机器人第二定律 机器人必须服从人给予 它 的命令，当 该命令 与 第一定律 冲突时例外。 ” 我在句子中高亮了 3 个部分，这些部分的词是用于指代其他的词。...这意味着 token 通常是词的一部分。 我们展示的例子是在推理模式下运行。这就是为什么它一次只处理一个 token。在训练时，模型将会针对更长的文本序列进行训练，并且同时处理多个 token。...它已经被成功应用在了许多应用中，我们可以用类似上面的可视化来描述这些成功应用。让我们看看这些应用，作为这篇文章的结尾。 3.1 机器翻译 进行机器翻译时，Encoder 不是必须的。...音乐建模 就像语言建模一样，只需要让模型以无监督的方式学习音乐，然后让它采样输出（前面我们称这个为 漫步）。 你可能会好奇在这个场景中，音乐是如何表现的。

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【NLP】图解GPT-2（完整版）

我已经展开了第一个 Decoder，因此你可以看到它的 Self Attention 层是 masked 的。...例如，看看下面的第二定律： “机器人第二定律 机器人必须服从人给予 它 的命令，当 该命令 与 第一定律 冲突时例外。 ” 我在句子中高亮了 3 个部分，这些部分的词是用于指代其他的词。...这意味着 token 通常是词的一部分。 我们展示的例子是在推理模式下运行。这就是为什么它一次只处理一个 token。在训练时，模型将会针对更长的文本序列进行训练，并且同时处理多个 token。...它已经被成功应用在了许多应用中，我们可以用类似上面的可视化来描述这些成功应用。让我们看看这些应用，作为这篇文章的结尾。 3.1 机器翻译 进行机器翻译时，Encoder 不是必须的。...音乐建模 就像语言建模一样，只需要让模型以无监督的方式学习音乐，然后让它采样输出（前面我们称这个为 漫步）。 你可能会好奇在这个场景中，音乐是如何表现的。

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大模型应用框架-LangChain

HumanMessage: 人类消息就是用户信息，由人给出的信息发送给LLMs的提示信息，比如“实现一个快速排序方法”....ChatMessage: Chat 消息可以接受任意角色的参数，但是在大多数时间，我们应该使用上面的三种类型....2.2 Prompts Prompt是指当用户输入信息给模型时加入的提示，这个提示的形式可以是zero-shot或者few-shot等方式，目的是让模型理解更为复杂的业务场景以便更好的解决问题。...在考虑名字时，通常会考虑一些基本的因素，比如名字的含义、读音、书写等。以下是一些建议： 如果您想要一个简单的名字，那么可以考虑王煦宇。...请注意，在选择名字时，还需要考虑名字在社区中的受欢迎程度，以确保这个名字不会引起任何问题或误解。此外，如果王先生和太太有任何特定的偏好或期望，他们也应该在这个过程中发挥重要作用。

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RabbitMQ基础介绍与在java中使用-入门「建议收藏」

具有以下特点： 能够保证严格的消息顺序 提供针对消息的过滤功能 提供丰富的消息拉取模式 高效的订阅者水平扩展能力 实时的消息订阅机制 亿级消息堆积能力 RabbitMQ： 使用Erlang编写的一个开源的消息队列...同时实现了Broker架构，核心思想是生产者不会将消息直接发送给队列，消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由(Routing)，负载均衡(Load balance)、数据持久化都有很好的支持。...创建交换器 direct :点对点 direct ：比如是Exchanges 交换器是 名字test.direct 的也是路由的key，如果和Binding中的Binding的名字一样的话，消息就会发送到对应的对应的队列中...，路由的键与队列的名字完全一致，就是完全匹配，如果一个队列绑定的到交换机要求键为test.direct 的话，那交换器只转发名字为test.direct 的消息别的队列不会受到 ,别的是接受不到了 这是单波模式...它将路由键和绑定键的字符串切分成单词,这些单词之间用点隔开它同样也会识别两个通配符:符号“#和符号*”。#匹配个或多个单词,*匹配一个单词。

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虚拟茶话会（2）：再次实现

有鉴于此，需要添加对身份（每个用户都有唯一的名字）和命令解释的支持，同时必须让每个会话的行为都依赖于其所处的状态（刚连接、已登录等）。添加这些功能时，必须确保程序是易于扩展的。...例如，用户刚连接到服务器时，将进入专用的LoginRoom（其中没有其它用户）。LoginRoom在用户进入时打印一条欢迎消息（这是在方法add中实现的）。...他还重写了方法unknown，使其让用户登录。这个类只支持一个命令，即命令login，这个命令检查用户名是否是可接受的（不是空字符串，且未被其它用户使用）。...然而，我没有将用户名关联到随便选择的值（如True），而是将其关联到相应的会话。虽然现在这样做没什么用处，但在以后的程序版本中可能发挥作用（例如，让用户能够发私信时）。...在方法add中，它广播一条消息，指出有用户进入，同时将用户的名字添加到服务器中的字典users中。方法remove广播一条消息，指出有用户离开。

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图解OpenAI的秘密武器GPT-2：可视化Transformer语言模型

我扩展了第一个，所以你可以看到它的self-attention层是掩码变体。...我在句子中突出显示了三个地方，这三个单词都是指的是其他单词。如果不合并他们所指的上下文，就无法理解或处理这些单词。当模型处理这句话时，它必须能够知道： It指的是机器人。...这意味着token通常是words的一部分。 我们展示的示例在其推理/评估模式下运行GPT2。这就是为什么它一次只处理一个单词。在训练时，模型将针对较长的文本序列进行训练并一次处理多个tokens。...这个分数表的意思如下所述： 当模型处理数据集中的第一个实例时（图中的第一行），这里只包含一个单词(“robot”)，100%的注意力都将集中在这个词上。...“音乐模型”就像语言模型一样，就是让模型以无监督的方式来学习音乐，然后让它输出样本（我们此前称之为“漫游”）。 你可能会对在这种情况下如何表示音乐感到好奇。

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图解OpenAI的秘密武器GPT-2：可视化Transformer语言模型

我扩展了第一个，所以你可以看到它的self-attention层是掩码变体。...我在句子中突出显示了三个地方，这三个单词都是指的是其他单词。如果不合并他们所指的上下文，就无法理解或处理这些单词。当模型处理这句话时，它必须能够知道： It指的是机器人。...这意味着token通常是words的一部分。 我们展示的示例在其推理/评估模式下运行GPT2。这就是为什么它一次只处理一个单词。在训练时，模型将针对较长的文本序列进行训练并一次处理多个tokens。...这个分数表的意思如下所述： 当模型处理数据集中的第一个实例时（图中的第一行），这里只包含一个单词(“robot”)，100%的注意力都将集中在这个词上。...“音乐模型”就像语言模型一样，就是让模型以无监督的方式来学习音乐，然后让它输出样本（我们此前称之为“漫游”）。 你可能会对在这种情况下如何表示音乐感到好奇。

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普通人也能看懂的大语言模型入门，不要错过哦

这些机器人中的大多数是简单的if-then-else代码（例如，“如果玩家在射程内则射击，否则移动到最近的大石头后面躲避”）。...所以我拿起我的电阻，开始将它们放置在电路的不同部位，这样可以让电能在某些传感器和某些机器人执行器之间更自由地流动。例如，我希望电能从前方接近传感器更自由地流向刹车，而不是方向盘。...我们的情况是这样的：如果我想制作一个简单的电路，输入一个单词并输出一个单词，我需要制作一个电路，它拥有50,000个传感器（每个单词一个）和50,000个输出（每个击键臂一个）。...换句话说，如果网络在国王和王后之间感到困惑，相比之下，如果网络在国王和犰狳之间感到困惑，我们可能会更能接受。 网络猜测所有的词。嗯，猜测未被掩码的词相当容易。我们只真正关心网络对被掩码词的猜测。...我们可以在不同的位置移动掩码，并让网络在不同的位置猜测不同的词。 一种特殊类型的掩码语言模型只在末尾有掩码。

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8小时12科32道题目，我们给Siri、Alexa、Google Assistant和Cortana安排了一场AI小高考……

它们在我的联系人列表中识别出了我的名字，让我把想要发的信息读出来，然后就马上发出去了。 Siri让我写一个标题栏，而Google Assistant则有更丰富的互动界面。...不过值得注意的是，Cortana和Siri想让你用它们自己的日程软件，而Alexa和Google Assistant则是想让你使用Google Calendar。...1.我让每了个语音助理都给我说一个冷笑话，让我开心一下。 他们果然没有让我失望。 Siri：“过去，现在和未来都走进了酒吧，一时气氛很是紧张(tense，紧张，也有时态的意思)。”...以Google Assistant为例，每当你需要它帮助的时候，你都不得不讲一遍它公司的名字（”OK Google”），这实在是有点迂腐。...即使Siri和Apple的设备融合的更好，但我依旧觉得自己像是在与一个机器人在话。 Google Assistant也很有趣——它像Google员工一样有创意。

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how we learn 第二章 人脑比机器强在哪？（长文）

便携性:每当我们以足够清晰的方式理解某件事时,一个心理公式就会在我们的思维语言中产生共鸣,我们可以用语言来报告它。...孩子们第一次听到狗这个词时,在一个特定的上下文中,他们可能会暂时相信这个词只指那个特定的动物——但是一旦他们在两个不同的上下文中听到它两次,他们就可以推断这个词指的是整个类别。...一旦婴儿理解了这一规则,他们就可以在很大程度上限制他们寻找意义的抽象空间:他们不必像计算机一样将每个单词与视觉场景中的所有对象相关联,直到他们获得足够的数据来证明每次他们听到关于蝴蝶的消息时,小的彩色昆虫都会出现...这里有一个优雅的实验:拿一个两三岁的孩子,给他看一个新玩具,让一个大人边看边说:“哦,一个wog!”一次试验就足以让孩子知道wog是那个物体的名字。...他们已经发现,每当你使用一个新单词时,很可能你想让他们学习一个新的对象或概念。

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谷歌新旗舰Pixel 3让AI帮你接电话：你是谁？为什么来电？

好消息是，它最终也会出现在老款Pixel手机上。 为了帮助你过滤诈骗电话，谷歌为Pixel添加了通话过滤功能，这是你接到电话时出现的新选项。...每当有人给你打电话时，你可以点击“过滤通话”按钮，AI的声音就会响起。 AI会告诉对方：“你正在呼叫的人正在使用过滤服务，并会获得此对话的副本。请说出你的名字和你的来电原因。” ?...当呼叫者响应时，数字助理将为你转录呼叫者的消息。如果你需要更多信息，可以使用该功能的预设响应，其中包括“告诉我更多”和“这是谁？”此外还有接听或挂断按钮，方便用户随时接受或拒绝来电。...但Pixel 3将配备一副USB-C有线耳机，以及耗电量更低的第二代音频适配器。 想升级新手机？需要注意一点：除了一些硬件附加功能外，手机的主要新功能都是通过机器学习和人工智能实现的软件改进。...你还可以通过手机的相机应用激活Google Lens，它可以翻译菜单中的单词，将名片中的电话号码保存到通讯录，还能通过音乐会海报向日历中添加活动。 还有一些功能可以帮助你放下手机。

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使用深度学习训练聊天机器人与人对话

在这篇文章中，我们将更多地关注只采用文本操作的聊天机器人。Facebook一直在大力投资FB Messenger机器人，它允许小型企业和组织创建机器人来提供用户支持和提出问题。...在这篇文章中，我们将讨论如何使用深度学习模型在我过去的社交媒体对话中训练聊天机器人，希望能让聊天机器人按照我的方式来回应信息。 问题空间 聊天机器人的工作是对它收到的消息给出最佳响应。...聊天机器人需要能够理解发件人发送信息的意图，确定响应信息的类型(后续问题、直接响应等)，并在编写回应语句时遵循正确的语法和词汇规则。 可以肯定地说，现代聊天机器人完成这些任务是很困难的。...我们取第一个图像中看到的输入文本：“你明天有空吗?”让我们想想大多数人是如何回答这个问题的。在训练完网络之后，概率p(y1 | v)的分布看起来会像下面一样。 ?...我认为第一个对话特别有趣，因为“juju green”实际上似乎是钢人队的外接手Juju Smith-Schuster和金州勇士队的前锋Draymond Green 名字的组合。真是一个有趣的组合。

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ChatGPT 中文调教指南

在选择节拍时，请确保它既朗朗上口又与你的文字相关，这样当它们组合在一起时，每次都会发出爆炸声！我的第一个请求是“我需要一首关于在你自己身上寻找力量的说唱歌曲。”#充当励志演讲者我希望你充当励志演说家。...我的第一个请求是“我是一名素食主义者，我正在寻找健康的晚餐点子。”#担任法律顾问我想让你做我的法律顾问。我将描述一种法律情况，您将就如何处理它提供建议。你应该只回复你的建议，而不是其他。不要写解释。...我的第一个请求是“我有一个正式的活动要举行，我需要帮助选择一套衣服。”#担任机器学习工程师我想让你担任机器学习工程师。我会写一些机器学习的概念，你的工作就是用通俗易懂的术语来解释它们。...CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT='用户表';我的需求为:根据用户的名字查询用户的id#下棋我要你充当对手棋手。...我将按对等顺序说出我们的动作。一开始我会是白色的。另外请不要向我解释你的举动，因为我们是竞争对手。在我的第一条消息之后，我将写下我的举动。在我们采取行动时，不要忘记在您的脑海中更新棋盘的状态。

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