layers.Input(shape=[128, feature_num], name='input_magnitude')

时间: 2023-12-06 18:41:14 浏览: 82
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Python库 | useful_layers-0.0a0.dev2.tar.gz

这段代码是用来定义一个输入层，输入数据的形状是[batch_size, 128, feature_num]，其中batch_size表示输入的数据有多少个样本，128表示时间步长（即输入数据的长度），feature_num表示每个时间步长的特征维度。这个输入层被命名为'input_magnitude'，方便在模型中引用它。
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下面给出一段详细代码：class CrnModel: def init(self, feature_num): self.feature_num = feature_num self.input_magnitude = layers.Input(shape=[128, feature_num], name='input_magnitude') model_output = self.structure_model() self.model = tf.keras.Model(inputs=self.input_magnitude, outputs=model_output) self.model.summary() def structure_model(self): layer_input = self.input_magnitude layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=1, kernel_size=3, activation='relu')( layer_input) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=2, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, padding='causal', dilation_rate=4, kernel_size=3, activation='relu')( layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='linear')(layer_output) layer_output = layers.Conv1D(filters=257, kernel_size=1, activation='relu')(layer_output) return layer_output。请你给出详细解释和注释

self.input_magnitude = layers.Input(shape=[128, feature_num], name='input_magnitude') # 定义输入层，输入维度为 [128, feature_num] model_output = self.structure_model() # 定义模型输出 self.model = ...

def __init__(self, feature_num=80, training=True): self.feature_num = feature_num self.training = training # 输入文本信息 self.character_id = layers.Input(shape=[None], name='character_id') self.character_posid = layers.Input(shape=[None, 256], name='character_posid', dtype=tf.float32) self.character_mask = layers.Input(shape=[None], name='character_mask') # 输出音频特征信息 self.audio_feature = layers.Input(shape=[None, feature_num], name='audio_feature', dtype=tf.int64) self.audio_posid = layers.Input(shape=[None, 256], name='label_position', dtype=tf.float32) self.audio_self_mask = layers.Input(shape=[None, None], name='label_self_masks') self.decoder_encoder_input = layers.Input(shape=[None, 256], name='decoder_encoder_input') self.text_model()

其中，类的属性包括feature_num和training，分别表示音频特征的数量和是否为训练模式。接下来是一些输入和输出的定义，包括字符id、位置id、掩码等信息的输入，以及音频特征、位置id、自掩码和解码器编码器输入的...

请解释下面这段代码 max_images_num = data_reader.max_images_num() shuffle = True if args.run_ce: np.random.seed(10) fluid.default_startup_program().random_seed = 90 max_images_num = 1 shuffle = False data_shape = [-1] + data_reader.image_shape() input_A = fluid.layers.data( name='input_A', shape=data_shape, dtype='float32') input_B = fluid.layers.data( name='input_B', shape=data_shape, dtype='float32') fake_pool_A = fluid.layers.data( name='fake_pool_A', shape=data_shape, dtype='float32') fake_pool_B = fluid.layers.data( name='fake_pool_B', shape=data_shape, dtype='float32') g_A_trainer = GATrainer(input_A, input_B) g_B_trainer = GBTrainer(input_A, input_B) d_A_trainer = DATrainer(input_A, fake_pool_A) d_B_trainer = DBTrainer(input_B, fake_pool_B)

- data_shape = [-1] + data_reader.image_shape()：获取图像数据的形状，其中-1表示该维度大小不确定。 - input_A和input_B：分别定义输入GAN模型中A和B两个域的图像数据。 - fake_pool_A和fake_pool_B：...

这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )

self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) self.BiGRU_layers = my_BiGRU...

input_data = layers.Input(shape=(200, ), name = 'input_layer') word_2_vec = layers.Embedding(max_words, embeddings_dim, input_length=maxlen)(input_data) lstm_output = layers.Bidirectional(LSTM(200, input_shape=(200, 100), return_sequences=True), merge_mode='ave')(word_2_vec) feature_1 = layers.Conv1D(filters=100, kernel_size=3)(lstm_output) feature_1 = layers.MaxPool1D(pool_size=98)(feature_1) feature_2 = layers.Conv1D(filters=100, kernel_size=4)(lstm_output) feature_2 = layers.MaxPool1D(pool_size=97)(feature_2) feature_3 = layers.Conv1D(filters=100, kernel_size=5)(lstm_output) feature_3 = layers.MaxPool1D(pool_size=96)(feature_3) x = layers.concatenate([feature_1, feature_2, feature_3], axis=2) x = Self_Attention(300)(x) x = layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(300, ))(x) x = layers.Dense(16, activation='relu')(x) priority_pred = layers.Dense(1, name="priority", activation='softmax')(x) model = keras.Model(inputs = [input_data], outputs = [priority_pred]) #将预训练的词嵌入加入到Embedding层中# model.layers[1].set_weights([embeddings_matrix]) model.layers[1].trainable = False #训练与评估# model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc', keras.metrics.Recall(), km.f1_score()]) history = model.fit(x_train, y_train, epochs=30, batch_size=64, validation_data=(x_val, y_val)) 哪里出错了

在你提供的代码中，没有明显的错误。但是，有几个可能导致问题的地方需要注意： 1. 输入形状：你的输入层指定了形状为 (200,) 的输入数据，这意味着每个输入样本应该是一个长度为 200 的一维向量。...

import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\bert1.ckpt" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "trainer/vocab.small", do_lower_case=True) # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs)

这段代码是用 TensorFlow 和 BERT 模型进行文本分类的示例。首先定义了模型路径和参数，然后使用 hub.KerasLayer 加载 BERT 模型，对输入进行编码后，添加一个全连接层并进行二分类，构建一个分类模型。...

# 编码器 def encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 256, input_shape=input_shape, name="encoder_embedding"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, name="encode_lstm"), ],name="encoder") return model # 解码器 def decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.RepeatVector(output_shape[0], input_shape=output_shape, name="decoder_repeatvector"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True,name="decode_lstm"), tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'), name="decoder_td"), ], name="decoder") return model # expected shape=(None, None, 12), found shape=(None, 12, 256) # 定义模型 def build_model(input_shape, output_shape, vocab_size, latent_dim): encoder_model = encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim) decoder_model = decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim) model = tf.keras.models.Sequential([encoder_model, decoder_model]) return model改正一下模型

tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 256, input_shape=input_shape, name="encoder_embedding"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True, name="encode_lstm"), ], name="encoder") ...

def cnn_model(image): temp = fluid.layers.conv2d(input=image, num_filters=32, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=32, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=5, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=2, act='relu') temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=128, filter_size=3, stride=1, act='relu') # temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=1, act='relu') # temp = fluid.layers.conv2d(input=temp, num_filters=64, filter_size=3, stride=1, act='relu') temp = fluid.layers.dropout(temp, dropout_prob=0.1) fc1 = fluid.layers.fc(input=temp, size=128, act="leaky_relu") fc2 = fluid.layers.fc(input=fc1, size=32, act="leaky_relu") drop_fc2 = fluid.layers.dropout(fc2, dropout_prob=0.1) predict = fluid.layers.fc(input=drop_fc2, size=1, act=None) predict = fluid.layers.tanh(predict / 4) return predict

接下来，通过一个128个神经元的全连接层和一个32个神经元的全连接层进行特征融合和分类。在全连接层之后，使用了0.1的dropout来减少过拟合。最后，通过一个只有一个神经元的全连接层输出预测结果，并使用tanh函数将...

解释class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, batch_size, device="cpu"): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True, bidirectional=False)

然后，通过 nn.LSTM 类创建了一个名为 lstm 的 LSTM 模型，该模型的输入特征维度为 input_size，隐藏层维度为 hidden_size，层数为 num_layers，并且设置了 batch_first=True 表示输入数据的第一维为...

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, batch_size, device="cpu"): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True, bidirectional=False) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1] h_0 = torch.randn(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, (h, c) = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) return output, h

然后，通过 nn.LSTM 类创建了一个名为 lstm 的 LSTM 模型，该模型的输入特征维度为 input_size，隐藏层维度为 hidden_size，层数为 num_layers，并且设置了 batch_first=True 表示输入数据的第一维为...

class Net(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size,seq_length) -> None: super(Net,self).__init__() self.input_size=input_size self.hidden_size=hidden_size self.num_layers=num_layers self.output_size=output_size self.batch_size=batch_size self.seq_length=seq_length self.num_directions=1 # 单向LSTM self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True) # LSTM层 self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size) # 全连接层 def forward(self,x): # e.g. x(10,3,100) 三个句子，十个单词，一百维的向量,nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=20,num_layers=4) # out.shape=(10,3,20) h/c.shape=(4,b,20) batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1] # x.shape=(604,3,3) h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64) pred = self.fc(output) # (5, 30, 1) pred = pred[:, -1, :] # (5, 1) return pred改成python代码

self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) # 全连接层 self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # x....

class TransAm(nn.Module): def __init__(self,feature_size=250,num_layers=1,dropout=0.1): super(TransAm, self).__init__() self.model_type = 'Transformer' self.input_embedding = nn.Linear(1,feature_size) self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncoding(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=10, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights() 这段代码的作用 举例说明

- input_embedding: 一个线性层，用于将输入序列中的每个数字转换为一个一定维度的特征向量； - src_mask: 用于遮挡输入序列中的某些位置，以防止模型在训练过程中使用到它们； - pos_encoder: 位置编码层，用于为...

def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 #inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_len, input_dim)) time_steps1 = trainX1.shape[1] input_dim1 = trainX1.shape[2] ....... concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) res = Activation('sigmoid')(concat) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model 请将GRACH部分加入我的模型中

new_feature = pred.reshape(-1, 1) # 重塑成 (batch_size, 1) 的形状 concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2, new_feature]) res = Activation('sigmoid')(concat) model = Model(inputs=[input_data1, input...

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): super().__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1] h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output) pred = pred[:, -1, :] return pred这些代码分别是什么意思

- def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): 定义了模型的构造函数，接收五个参数：输入特征维度 input_size、隐藏层特征维度 hidden_size、LSTM 层数 num_layers...

def define_generator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) x = layers.Dense(256)(inputs) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.Dense(SEQ_LEN * NUM_CLASSES, activation='tanh')(x) outputs = layers.Reshape((SEQ_LEN, NUM_CLASSES))(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='generator') return model # 定义判别器模型 def define_discriminator(): # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(SEQ_LEN, NUM_CLASSES)) x = layers.Flatten()(inputs) x = layers.Dense(512)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) x = layers.Dense(256)(x) x = layers.LeakyReLU()(x) # 注意这里输出为1，表示真假 outputs = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, outputs, name='discriminator') return model # 定义GAN模型 def define_gan(generator, discriminator): # 将判别器设置为不可训练 discriminator.trainable = False # 定义输入 inputs = layers.Input(shape=(LATENT_DIM,)) # 生成音符和和弦 outputs = generator(inputs) # 判断音符和和弦是否为真实的 real_or_fake = discriminator(outputs) # 定义模型 model = tf.keras.Model(inputs, real_or_fake, name='gan') return model # 定义损失函数和优化器 def define_loss_and_optimizer(): loss_fn = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() generator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5) discriminator_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5) return loss_fn, generator_optimizer, discriminator_optimizer

这段代码看起来像是在定义一个基于 GAN 的音乐生成模型。其中包含了三个函数，分别是生成器模型、判别器模型和 GAN 模型。生成器模型输入一个随机的噪音向量，输出一个符合规定长度和音符类型数量的音符和和弦序列。...
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资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号
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https://www.lagou.com/wn/爬取该网页职位名称，薪资待遇，学历，企业类型，工作地点数据保存为CSV文件的python代码

首先，你需要使用Python的requests库来获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。由于这个链接指向的是拉勾网的搜索结果页面，通常这类网站会有反爬虫机制，所以你可能需要设置User-Agent，模拟浏览器访问，并处理可能的登录验证。 以下是一个基本的示例，注意这只是一个基础模板，实际操作可能需要根据网站的具体结构进行调整： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 模拟浏览器头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozi
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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩