潮汐周期（TidalCycles）是一个开源的音乐编程环境，专为实时音频处理和现场电子音乐创作设计。它利用Haskell编程语言的强大功能，使音乐制作过程更加灵活和创造性。这个“潮汐周期：我的个人资料库”是作者为了在TidalCycles中进行实时编码而创建的一个资源集合。 在TidalCycles中，用户可以编写简洁的代码来生成复杂的音乐模式，这得益于其独特的语法和强大的信号处理能力。实时编码，也称为现场编码或Algorave，是一种表演艺术形式，艺术家在观众面前直接编写代码来创造音乐。这种实践鼓励即兴创作和对音乐结构的即时探索。 这个个人资料库可能包含以下内容： 1. **宏（Patterns）**：预定义的音乐模式，可以快速引入到实时编码会话中。这些宏可能包括节奏、旋律和声音设计元素，可以帮助快速构建音乐结构。 2. **函数（Functions）**：自定义的Haskell函数，用于扩展TidalCycles的基础功能。这些函数可能涉及音符变换、随机化、时间控制或与其他音乐软件的交互。 3. **示例（Examples）**：展示如何使用特定技术或概念的代码片段。它们是学习新技巧和理解TidalCycles工作原理的好资源。 4. **脚本（Scripts）**：完整的音乐序列或演出脚本，可用于现场表演或作为创作灵感。 5. **教程（Tutorials）**：逐步指导，帮助新手了解TidalCycles的基础知识和高级特性。 6. **声音库（Sound Libraries）**：预设的声音或乐器设置，可能与特定硬件或软件合成器兼容。 7. **配置文件（Configurations）**：个人定制的TidalCycles配置，包括快捷键、界面布局等，以优化工作流程。 8. **文档（Documentation）**：作者关于其代码库的注释和解释，有助于理解和应用这些资源。 通过研究和使用这样的个人资料库，用户不仅可以学习TidalCycles的基本操作，还可以探索更高级的实时编码技术和音乐创作策略。此外，这还提供了一个社区共享和交流的平台，促进实时编码者之间的合作和创新。 在深入学习TidalCycles之前，你需要了解Haskell的基本语法，因为它是TidalCycles的核心。Haskell是一种纯函数式编程语言，强调声明式编程风格和类型安全性。它的特点包括惰性求值、类型推断和模式匹配，这些在处理音乐数据时非常有用。 实时编码和TidalCycles结合，为音乐创作开辟了新的可能性。通过实时修改代码，艺术家能够直接响应观众的反应，或者根据表演的气氛进行调整。这种即时性和互动性是传统音乐制作软件无法比拟的。因此，掌握TidalCycles不仅意味着掌握一种工具，更意味着掌握了一种全新的音乐表达方式。

matlab中频谱与功率谱密度代码探索高能天体物理学中的时间序列数据 该存储库托管资源支持特别会议，该会议是由汤姆·洛雷多（Tom Loredo）和杰夫·斯卡格尔（Jeff Scargle）在2019年3月18日在加利福尼亚州蒙特雷举行的AAS高能天体物理学分部第17部门会议上举行的，该会议探讨了高能天体物理学中的时间序列数据。 要将资料复制到您的计算机上，建议您使用“下载ZIP” （在GitHub上），而不要克隆存储库。 这将使您免于下载旧版本的PDF文件，不幸的是，Git确实注意到该版本在回购历史记录中有效地进行了处理。 概述 该会议包括三个演示文稿（幻灯片以PDF文件的形式在此处提供）： 会话介绍/ Python和MATLAB中的时间序列探索（Tom Loredo和Jeff Scargle） 使用Stingray进行时间序列探索：用于X射线数据的光谱定时分析的新工具（Abigail Stevens） 使用CARMA模型对AGN的时间变异性进行建模（Malgorzata Sobolewska） 演示文稿的完整摘要显示在下面。 指向此存储库中未包含的会话内容的链接： R Shiny应

matlab特征点代码不忘学习 由伊利诺伊大学厄巴纳－香槟分校和在此创建。 项目 。 有关此存储库的任何问题，请联系。 注意：此存储库是使用MatConvNet实现的。 对于PyTorch版本，我的同事Arun Mallya的存储库中有一个。 如果您决定改用他的代码，请同时引用两篇论文。 介绍 永不忘记的学习旨在向现有的卷积神经网络添加新功能（新任务），与原始功能（旧任务）共享表示，同时允许调整共享表示以适应两项任务，而无需使用原始训练数据。 由此产生的网络仅对新任务进行完全微调，表现出比广泛使用的方法更好的实践。 它也胜过特征提取，但仅在新任务性能上。 可以在中找到更详细的摘要。 该软件旨在复制我们的方法。 我们使用图书馆。 用法 该代码已在Linux（64位Arch Linux 4.4.5-1-ARCH）上进行了测试 先决条件 Matlab（已针对R2015b测试） MatConvNet v1.0-beta13 为了支持GPU，我们使用TITAN X和CUDA 7.5。 安装 使用其安装指南相应地编译MatConvNet。 下载要在其上进行实验的数据集，并进行适当放置。 （请参见数

通过卷积神经网络学习人机交互 在我在东京大学的研究实习期间保存所做工作的资料库。 日本农业技术研究院。 这项研究是关于使用卷积神经网络（CNN）通过从力传感器中学习数据模式来对人类的几种触摸交互类型进行分类（p，划痕，轻击，硬压和中性）。 该传感器将人的触觉转换为3维力数据。 数据 每0.02秒（50 fps）使用pySerial获取数据。 十个人每次对传感器进行30次触摸交互并记录数据。 从数据统计数据中推断出一个合适的阈值，以区分噪声中的正信号和一个正事件（样本）的合适数量的帧。 通过将每个数据样本内插到40帧并对它们进行归一化以减少零偏噪声的影响，对数据进行预处理。 由于该数据集属于实验室中的个人，因此此处未共享。 即将完成涵盖受试者身份以保护其隐私的过程，然后将发布数据集。 该模型 使用Python中的Keras框架使用数据训练了CNN模型。 Adam优化器用于lr = 1

进入布法罗大学 祝贺您升入布法罗大学。 欢迎来到UB！ 这是一个资料库，可帮助您从祖国顺利过渡到UB！ 该存储库的最新更新时间为2021年3月23日。 该存储库是许多UB学生的贡献。 该存储库的唯一目的是帮助您入门。 请不要尝试滥用此信息。 要下载文件，请单击文件，然后单击右上角的下载选项。 这是2020年12月23日在网络研讨会上为2021年Spring学生提供的演讲的副本。 此网络研讨会/演示不是官方的，因此请不要与所有人共享此演示。 仅供学生使用。 请不要打印它。 本演示文稿是根据长者的经验而制定的，不是官方的。 不要完全依赖它。 录影带 使用您的UB电子邮件ID查看记录 重要链接-常见问题解答 在美国如何进行采访 UB位置不理想？！ UB CSE如何选择CSE课程？ 您的问题可能会在“讨论区”中得到回答。 一探究竟。 不要成为懒惰的Googler 接下来

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什么是交易II？ deal.II是一个C ++程序库，旨在使用自适应有限元解决偏微分方程的计算问题。 它使用最先进的编程技术，为您提供所需的复杂数据结构和算法的现代化接口。 对于急躁的人： 假设您已经将.tar.gz文件解压缩到目录/ path / to / dealii / sources中。 然后使用以下命令配置，编译和安装deal.II库： $ mkdir build $ cd build $ cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/where/dealii/should/be/installed/to /path/to/dealii/sources $ make install (alternatively $ make -j install) $ make test 要从存储库进行构建，请首先执行以下命令： $ git clone

进行语音识别的时候会用到timit语音资料库进行训练，但是该资料又很难寻找，于是我将其上传至csdn，希望可以帮助到更多的人。由于csdn上传文件大小限制，我将全部文件拆成三部分，这个是第3部分,其内包含TRAIN文件夹的后半部分，也就是后四个英语方言地区的语音数据。

r-kaggle-泰坦尼克号 #Titanic生存预测 该存储库包含我针对Kaggle的《泰坦尼克号生存预测问题》的一些方法。 该存储库包括用于功能选择的脚本，用于数据建模的替代策略，原始测试和训练数据集以及为其生成的可视化图。 所有代码段均以R编写。 泰坦尼克号生存预测问题 在这一普遍的挑战中，目标是根据性别，阶级，机票详细信息，年龄类别等属性来预测什么样的人可能度过泰坦尼克号灾难。 程式码范例 去做 动机 列出的示例代码中的一种方法已提交给Kaggle。 安装 数据集可以在“数据”文件夹中找到。 它包括2个分别用于培训和测试的csv文件。 train.csv（59.76 kb） test.csv（27.96 kb） 使用以下R包。 seqinr：生物序列检索和分析 e1071：统计部概率论小组的其他职能（以前为E1071），维也纳工业大学 派对：递归派对的实验室 Ame