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独家 | 利用深度学习来预测Spotify上的Hip-Hop 流行程度

作者:Nicholas Indorf翻译:Gabriel Ng校对:zrx 本文约10000字,建议阅读13分钟项目中收集并使用了 Spotify 数据库中最近发布的hip-hop曲目的音频预览样本和相关的流行度分数 摘要 在这个项目里面,我想构建一个工具来帮助我的表弟,一位名叫“KC Makes Music”的Hip-Hop艺术家。这个工具将会评估他尚未发布的歌曲是否有在Spotify上流行的潜力。 项目中只收集并使用了 Spotify 数据库中最近发布的hip-hop曲目的音频预览样本和相关的流行度分数。 KC Makes Music 是我表弟的艺名,他是 Spotify 上的Hip-Hop艺术家。我认为如果我利用我的数据科学技能能尝试帮助他在平台上取得听众数,这将是一次有趣的学习体验。 为了更全面地捕捉当代Hip-hop音乐的全貌,我需要重新评估我的收集方法以收集更多歌曲。 除了扩展现在所有的东西之外,我还想看看有什么有用的东西。

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AMD发布新版ROCm 成为GPU计算方面通用的开源平台

Cavium公司软件生态系统和解决方案集团副总裁Larry Wikelius表示:“AMD GPU支持ThunderX®,并结合ROCm海量功能,这是对Cavium HPC和Hyperscale服务器市场整体解决方案有价值的补充 ROCm通过操作系统容器和Linux®内核虚拟机(KVM)虚拟化GPU硬件 - ROCm现在支持Docker容器化,允许终端用户在启用了ROCm的Linux服务器环境中简化应用程序的部署。 便携异构计算接口(HIP) - HIP让开发人员能够使用HIPIFY将CUDA应用程序移植到ROCm,HIPIFY会自动转换CUDA应用程序成为HIP内核语言和运行时API,使用NVIDIA的CUDA编译器或

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    SAP Spartacus里ng-template的一个实际应用

    That’s the fate of the middle “Hip!” in the phrase “Hip! Hip! Hooray!”. 看个例子:

    Hip!

    <ng-template>

    Hip!

    </ng-template>

    Hooray!

    最终效果: ? ?

    18740

    资源 | AMD 开源高性能机器智能库MIOpen,可加速卷积神经网络

    GEMM 提供了池化、Softmax、激活函数、批量归一化梯度算法和 LR 归一化等 MIOpen 采用 4 维张量描述数据,即 Tensors 4D NCHW 格式 支持启用了 OpenCL 和 HIP install.html 基础软件栈,需要包括: OpenCL:OpenCL 库和头文件(header files) HIPHIP、HCC 库和头文件,还需要 clang-ocl MIOpen 依赖于 对于 HIP,运行: 设置 C++编译器为 hcc。 cmake -DMIOPEN_BACKEND=HIP -DCMAKE_PREFIX_PATH="<hip-installed-path>;<hcc-installed-path>;<clang-ocl-installed-path rocm/hcc;/opt/rocm/hip" ..

    84880

    利用COCO数据集对人体上半身进行检测

    image_id).zfill(12) + '.jpg' left_shoulder = 5*3 right_shoulder = 6*3 left_hip = 11*3 right_hip = 12*3 if num_keypoints < 4: continue +2] flag4 = keypoints[right_hip+2] if flag1 == 0 or flag2 == 0 or flag3 == 0 or flag4 x2 = keypoints[right_shoulder] y2 = keypoints[right_shoulder+1] x3 = keypoints[left_hip ] y3 = keypoints[left_hip+1] x4 = keypoints[right_hip] y4 = keypoints[right_hip

    6520

    Unity & CityEngine 根据地图中建筑矢量数据批量建模

    ") attr Building_Form = _getInitialBuildingForm @Order(5) @Range("flat","shed","pyramid","gable","hip ","half-hip","gablet","gambrel","mansard","gambrel-flat","mansard-flat","vault","dome","saltbox","butterfly HipRoof --> roofHip(45) RoofMassScale PyramidRoof --> roofPyramid(45) RoofMassScale # gable & hip comp(f){ bottom: NIL | horizontal: set(Roof_Ht,Roof_Ht*0.5) HipRoof } } # ... and invokes a hip roof true) comp(f){ bottom: NIL | horizontal: set(Roof_Ht,Roof_Ht*0.5) GableRoof } } # gable/hip

    6820

    目标检测 - 基于 SSD: Single Shot MultiBox Detector 的人体上下半身检测

    NECK": [871.1877,180.4244], "HEAD": [835.8123,58.5756], "R_ANKLE": [980,322], "R_KNEE": [896,318], "R_HIP ": [865,248], "L_HIP": [943,226], "L_KNEE": [948,290], "L_ANKLE": [881,349], "R_WRIST": [772,294], "R_ELBOW NECK": [795.2738,314.8937], "HEAD": [597.7262,122.1063], "R_ANKLE": [918,456], "R_KNEE": [659,518], "R_HIP ": [713,413], "L_HIP": [979,288], "L_KNEE": [1222,453], "L_ANKLE": [974,399], "R_WRIST": [441,490], " ', 'L_KNEE', 'L_ANKLE', 'R_ANKLE', 'R_KNEE', 'R_HIP'] 以关节点图像中的位置, 设定外扩 50 个 像素,以使得 gtbox 尽可能准确.

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    Angular2 之 结构型指令几个概念

    我们可以通过把短语"Hip! Hip! Hooray!"中间的"hip"包在一个<template>标签中来验证下这个效果。

    Hip!

    <template>

    Hip!

    </template>

    Hooray!

    这时候显示的内容是'Hip! Hooray!'

    17520

    牛!Python 也能实现图像姿态识别溺水行为了!

    ']['x']), int(self.dic['left_hip']['y'])), (0, 255, 0), 2) # neck --> right_hip cv2.line ']['x']), int(self.dic['right_hip']['y'])), (0, 255, 0), 2) # left_hip --> left_knee cv2.line(img, (int(self.dic['left_hip']['x']), int(self.dic['left_hip']['y'])), (int (self.dic['left_knee']['x']), int(self.dic['left_knee']['y'])), (0, 255, 0), 2) # right_hip - -> right_knee cv2.line(img, (int(self.dic['right_hip']['x']), int(self.dic['right_hip']['y'])

    57120

    论文实践学习 - Multi-Context Attention for Human Pose Estimation

    import scipy.misc as scm import matplotlib.pyplot as plt JointsIndex = {'r_ankle': 0, 'r_knee': 1, 'r_hip ': 2, 'l_hip': 3, 'l_knee': 4, 'l_ankle': 5, 'pelvis': 6, 'thorax': r_wrist'], ['l_shoulder', 'l_elbow'], ['l_elbow', 'l_wrist'], \ ['pelvis', 'r_hip '], ['pelvis', 'l_hip'], ['r_hip', 'r_knee'], ['r_knee', 'r_ankle'], \ [' l_hip', 'l_knee'], ['l_knee', 'l_ankle'], ['thorax', 'pelvis']] StickType = ['r-', 'r-'

    38540

    Caffe2 - (二十五) Detectron 之 utils 函数(3)

    '), keypoints.index('left_hip')], ] return kp_lines def convert_from_cls_format(cls_boxes, kp_mask = np.copy(img) # Draw mid shoulder / mid hip first for better visualization. 'left_hip')]) / 2.0 sc_mid_hip = np.minimum( kps[2, dataset_keypoints.index('right_hip')] ('left_hip')]) / 2.0 sc_mid_hip = np.minimum( kps[2, dataset_keypoints.index ('right_hip')], kps[2, dataset_keypoints.index('left_hip')]) if (sc_mid_shoulder

    28730

    Caffe2 - (二十五) Detectron 之 utils 函数(3)

    '), keypoints.index('left_hip')], ] return kp_lines def convert_from_cls_format(cls_boxes, kp_mask = np.copy(img) # Draw mid shoulder / mid hip first for better visualization. 'left_hip')]) / 2.0 sc_mid_hip = np.minimum( kps[2, dataset_keypoints.index('right_hip')] ('left_hip')]) / 2.0 sc_mid_hip = np.minimum( kps[2, dataset_keypoints.index ('right_hip')], kps[2, dataset_keypoints.index('left_hip')]) if (sc_mid_shoulder

    1.3K40

    activiti 根据 流程实例ID 获取发起人

    fhadmin.cn */ protected String getInitiator(String PROC_INST_ID_) { HistoricProcessInstance hip orderByHistoricActivityInstanceId().asc().list(); //获取流程中已经执行的节点,按照执行先后顺序排序 BpmnModel bpmnModel = repositoryService.getBpmnModel(hip.getProcessDefinitionId

    34420

    activiti 获取当前任务流程图片的输入流

    getResourceDiagramInputStream(String PROC_INST_ID_){ try { HistoricProcessInstance hip activityInstance.getActivityId()); } BpmnModel bpmnModel = repositoryService.getBpmnModel(hip.getProcessDefinitionId

    20830

    Kubernetes v1.13 对 GPU 的支持

    服务器可以支持 ROCm kubeadm 部署的集群是可以的 服务器安装了 ROCm 内核和最新的 AMD GPU Linux 的驱动 --allow-privileged=true 开启 相对于 Nvidia alexnet-tf-gpu-container image: rocm/tensorflow:latest workingDir: /root env: - name: HIP_VISIBLE_DEVICES

    41410

    Swift3.0 - 集合

    定义 var letters = Set<Character>() var favoriteGenres: Set<String> = ["Rock", "Classical", "Hip hop "] var favoriteGenres: Set = ["Rock", "Classical", "Hip hop"]// 类型推断 清空 letters = [] letters.removeAll

    23030

    activiti 生成当前任务图片PNG

    getResourceDiagramInputStream(String PROC_INST_ID_){ try { HistoricProcessInstance hip activityInstance.getActivityId()); } BpmnModel bpmnModel = repositoryService.getBpmnModel(hip.getProcessDefinitionId

    15730

    项目重构--使用策略模式

    System.Windows; using System.ServiceModel; using PCI_ClassLibrary; using System.Windows.Threading; using Oland.HIP.Common.Entities ; using Oland.HSS.Common; using Oland.HIP.Common.Enums; using System.Windows.Media.Imaging; namespace cardInfo.CardNum = bdCardNo; cardInfo.CardType = Oland.HIP.Common.Enums.CardTypeMode.BankCard . using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using Oland.HIP.Common.Enums ; using Oland.HIP.Common.Entities; namespace Oland.HSS.InHospital.SwipingCard { public interface

    52490

    技术分享:MSSQL注入xp_cmdshell

    而这些系统存储过程中要数xp_cmdshell最强大,通过该存储过程可以在数据库服务器中执行任意系统命令。 ADODB.Connection") webconn.Open "DRIVER={SQLServer};server=(local);uid=sa;pwd=000000;database=zsweb" %> 服务器提权 Wds\rdpwd\Tds\tcp" 主机装有McAfee Host Intrusion Prevention,本地测试下载到到的版本,发现目标用的是8.0的,然后考虑将配置文件下载下来覆盖本地的查看服务器 hip规则,无意中发现某站提到mcafee hip配置文件在注册表中HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\McAfee\HIP,导出注册表覆盖本地发现3389访问限制了ip ? reg delete HKLM\SOFTWARE\McAfee /f Regedit /s d:\web\zhao\hip.reg ?

    3.1K50

    EXTJS4 Grid Filter 插件的使用 与后台数据解析------Extjs 查询筛选功能的实现

    } } 然后注册registered in Application_Start方法中(将下面代码放进去) ModelBinders.Binders.Add(typeof(Oland.HIP.WebAdmin.API.ExtFilterInfo ), new Oland.HIP.WebAdmin.API.ExtFilterInfoModelBinder()); 9.后台数据改怎么接受 public PageData<Monitor[]> Get

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