艺术品的风格，流派和艺术家分类 艺术品数字化的增长说明了根据艺术家，风格和绘画风格对绘画进行分类的重要性。 分类方法的确可以帮助游客和策展人以自己的步调分析和可视化任何博物馆中的画作。 此外，寻找画家是一项艰巨的任务，因为大多数画家的艺术品可能具有独特的绘画风格，而多位画家可以拥有相同的绘画风格。 楷模 我已经尝试了四种模型- 香草卷积神经网络的实现 通过结合视觉词袋技术使用随机森林分类器的基于统计机器学习的方法。 胶囊网络的实现 使用像AlexNet这样的预训练网络进行转移学习 数据集 用于此分类任务的数据集是从参考获得的Wikiart数据集。 下图说明了该数据集的训练图像与测试图像的分布。 模型1-CNN实施 卷积神经网络是具有健壮架构的这种简单前馈网络的变体。 图像矢量作为CNN的输入给出-然后，CNN计算权重，损失函数以获得最终输出并标识相应的类别。 CNN是可以与图像配合使用

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播放列表生成器 这些脚本的目的是使用种子艺术家列表从不同来源自动生成播放列表（作为文本文件）。 现在它只从 Pandora 和 Spotify Radio 中提取。 依赖关系 火狐 33 Selenium 2.44 Python 3 用法 首先，确保您已安装 Firefox 和 Selenium webdriver for python 或安装在同一目录中，以及 PandoraBot.py 和 GetPlaylist.py 在同一目录中。 现在，对于 Pandora：编辑“GetPlaylist.py”以获得您想要的歌曲数量以及输入和输出文件的名称，然后只需在终端中运行“python3 GetPlaylist.py”。 使用 Spotify 的过程非常相似。 只需编辑“GetPlaylist.py”的相应部分。

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允许搅拌器工匠通过自动执行诸如图像合成，背景颜色校正和播放器颜色替换之类的任务，只需单击几下即可创建Simutrans就绪图像。 它旨在与Zeno创建的渲染脚本一起使用，以在Blender中渲染Simutrans视图。

Spark实现的音乐艺术家推荐系统。 搜集用户行为信息，某用户点击播放了哪位艺术家的歌曲，及其次数 利用Spark ALS 算法,给用户推荐适合他的艺术家的作品. 基于Yarn平台，使用Spark，数据清洗，预处理，定时同步增量数据至HDFS，定期重新构建模型，根据模型预测得分结果，进行推荐。使用Quatarz定时任务调度 scala bigdata