Dockerman，人类的 Docker 管理 Dockerman 是 Docker 的集成服务管理工具，提供： Docker 服务的创建和管理 事件监控和事件处理 自动服务依赖解析和重启 用于服务管理的 Restful API 安装 pip install twisted git clone https://github.com/bixuehujin/dockerman.git cd /path/to/dockerman sudo ./dockerman.py 贡献 Dockerman 仍在大量开发中，请随时通过提交您的建议。 去做 提供 Web 界面与 Dockerman 守护进程交互 添加多主机或分布式环境支持

本资源仅方便大家辅助博文学习，已得到李老师的许可 深度学习与人类语言处理的课程ppt，在本课程中，文字和语音的内容各占一半，主要关注近3年的相关技术，重点讲述BERT及之后的预处理模型。 李宏毅老师2020新课深度学习与人类语言处理课程主页： http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.html 视频地址： https://www.bilibili.com/video/BV1RE411g7rQ

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

人类时间 Human Time 是一款适用于 Android Wear 的简单且可自定义的人类可读表盘。 表盘以人们通常报时的方式显示时间。 例如，手表可以显示的一些句子是： 八点半 三点整 六时四十五 这是手表外观的小预览： 配套的移动应用程序允许用户自定义表盘。 可以修改以下设置： 背景：图库中的颜色或图像 文字颜色 文字样式：粗体或斜体 文字阴影 该应用程序已上传到 Google Play，您可以在此处找到它以及该移动应用程序的更多屏幕截图： 执照 Copyright 2014 Julio García Muñoz (ZhDev) Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the Lice

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