_n_offsets = offset_arr.shape[1]

时间: 2024-02-02 20:03:58 浏览: 167
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PyPI 官网下载 | generate_tiff_offsets-0.1.1.tar.gz

这行代码中，`offset_arr` 是一个二维的 numpy 数组，表示每个音符在序列中的偏移量。它的形状为 `(n_samples, n_notes)`，其中 `n_samples` 表示样本数，`n_notes` 表示每个样本中包含的音符数。因此，`offset_arr.shape[1]` 表示从第二维开始的形状中的第一个维度，也就是 `n_notes`。 这行代码的作用是将 `offset_arr` 的第二维的形状赋值给变量 `_n_offsets`。这样做是为了方便后面的代码对每个音符的偏移量进行处理。
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def load_dataset(seq_len,batch_size=32): note_arr = np.load("notes_array.npy") _n_notes, _n_durations = note_arr.shape[1:] offset_arr = np.load("offsets_array.npy") _n_offsets = offset_arr.shape[1] note_arr = np.reshape(note_arr, (note_arr.shape[0], -1)) note_data = np.concatenate([note_arr, offset_arr], axis=-1) _n_embeddings = note_data.shape[-1]

它首先从文件中加载note_arr、offset_arr数组，这两个数组分别表示音符和节奏序列的二维矩阵形式。然后，通过np.concatenate()函数将这两个数组按列合并成一个新的数组note_data，其中每个元素都表示一个音符或节奏...

x_note = [] x_offset = [] for press_time_dict in midi_list: last_offset = Fraction(0, 1) sorted_keys = sorted(press_time_dict.keys(), key=lambda t: float(Fraction(t))) for i, key in enumerate(sorted_keys): note_arr = np.zeros(shape=(len(total_keys), len(duration_keys)), dtype=np.float32) for note, duration in press_time_dict[key]: note_arr[total_keys.index(note), duration_keys.index(duration)] = 1. note_arr[np.max(note_arr, axis=-1) == 0., duration_keys.index('0')] = 1. cur_offset = Fraction(key) x_offset.append(str(cur_offset - last_offset)) last_offset = cur_offset x_note.append(note_arr) x_note = np.stack(x_note, axis=0) offset_keys = list(set(x_offset)) x_offset_idx = np.array([offset_keys.index(offset_type) for offset_type in x_offset]) x_offset = np.eye(len(offset_keys), dtype=np.int32)[x_offset_idx] x_offset = np.array(x_offset, dtype=np.float32) np.save("notes_array.npy", x_note) np.save("offsets_array.npy", x_offset) np.save("note_keys_dict.npy", total_keys) np.save("note_offsets_dict.npy", offset_keys) np.save("note_durations_dict.npy", duration_keys)

对于每个键值对，它还将其对应的偏移量记录在x_offset列表中。 在代码的第一部分中，它遍历midi_list中的每个键值对，并按照键的顺序将其排序。然后，它遍历排序后的键，并将其转换为一个二维数组。对于每个...

for i in range(generate_length): output = model.predict(inputs[np.newaxis,:,:])[0] offsets = np.argmax(output[-len(offsets_vocab):]) offsets = Fraction(offsets_vocab[offsets]) n_notes = np.reshape(output[:len(offsets_vocab)*len(durations_vocab)],(len(offsets_vocab),len(durations_vocab))) n_notes = np.argmax(n_notes,axis=-1) for idx,note_durations in enumerate(n_notes): duration = Fraction(durations_vocab[note_durations]) cur_step = offsets + last_step if duration != 0: note = NoteClass.Note(notes_vocab[idx]) note.offset = cur_step note.duration = Duration(quarterLength=duration) #print(idx, note.offset,note.duration) notes_list.append(note) last_step = cur_step stream = Stream(notes_list) stream.write("midi","output_midi01.mid")

1. 使用模型预测输出，得到一个形状为 (1,seq_length,feature_dim) 的输出张量 output。 2. 从 output 中提取出偏移量 offsets，偏移量用于计算每个音符的起始时间。 3. 从 output 中提取出音符数和持续时间数，得到...

def crossentropy_loss(x_true,x_pred): pred_items = tf.reshape(x_pred[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations]) true_items = tf.reshape(x_true[:,:n_notes*n_durations],[tf.shape(x_pred)[0],n_notes,n_durations])#bz,n_notes,n_durations items_loss = categorical_crossentropy(true_items,pred_items,True,axis=-1)#bz,n_notes items_weights = tf.gather(durations_weights,tf.argmax(true_items,axis=-1),axis=0)#bz,n_notes items_loss = tf.reduce_mean(items_loss * items_weights,axis=1)#bz pred_offsets = x_pred[:,-n_offsets:] true_offsets = x_true[:,-n_offsets:] offset_loss = categorical_crossentropy(true_offsets,pred_offsets,True,axis=-1)#bz loss = items_loss + offset_loss return tf.reduce_mean(loss)

这段代码定义了一个名为crossentropy_loss()的函数，用于计算模型的交叉熵损失。该函数接受两个参数，x_true和x_pred，分别表示真实标签和模型预测结果。具体来说，该函数首先通过tf.reshape()函数将预测结果和真实...

def generate_music(fp,seq_len,generate_length =128,gate_split = 0.2): inputs,notes_list = convert_midi(fp,seq_len) if inputs is None: return last_step = Fraction(notes_list[-1].offset) for i in range(generate_length): output = model.predict(inputs[np.newaxis,:,:])[0] offsets = np.argmax(output[-len(offsets_vocab):]) offsets = Fraction(offsets_vocab[offsets]) n_notes = np.reshape(output[:len(offsets_vocab)*len(durations_vocab)],(len(offsets_vocab),len(durations_vocab))) n_notes = np.argmax(n_notes,axis=-1) for idx,note_durations in enumerate(n_notes): duration = Fraction(durations_vocab[note_durations]) cur_step = offsets + last_step if duration != 0: note = NoteClass.Note(notes_vocab[idx]) note.offset = cur_step note.duration = Duration(quarterLength=duration) #print(idx, note.offset,note.duration) notes_list.append(note) last_step = cur_step stream = Stream(notes_list) stream.write("midi","output_midi01.mid")

这段代码是用来生成乐曲的，其中的fp参数是midi文件路径，seq_len是序列长度，generate_length是生成的音符数，gate_split是一个门限用于控制生成的音符是否被添加到乐曲中。它首先调用了convert_midi函数...

dynamic_offset = 1\nstatic_offset = 5\n

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def _sample_indices(self, record): if not self.test_mode and self.random_shift: average_duration = record.num_frames // self.clip_length if average_duration > 0: offsets = np.sort( np.multiply(list(range(self.clip_length)), average_duration) + randint(average_duration, size=self.clip_length)) else: offsets = np.sort(randint(record.num_frames, size=self.clip_length)) else: tick = record.num_frames / float(self.clip_length) offsets = np.array([int(tick / 2.0 + tick * x) for x in range(self.clip_length)]) return offsets解释一下

这段代码是一个函数，用于生成视频采样的索引（即从视频中选择哪些帧进行训练）。函数接受一个参数 record，代表视频数据。 首先，代码判断是否处于测试模式，并且是否需要进行随机偏移。如果是训练模式且需要...

seq_len = 64 hidden_size = 384 dataset,n_embeddings,n_notes,n_durations,n_offsets = load_dataset(seq_len,batch_size=128)

n_embeddings、n_notes、n_durations和n_offsets分别表示数据集中不同元素的个数，即嵌入向量的维度、音符类型的个数、节奏类型的个数和偏移量的个数。在load_dataset()函数中，这些参数被用于对数据集进行预处理和...

import java.util.Arrays; import java.util.LinkedList; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); Integer[] arr = Arrays.stream(sc.nextLine().split(",")).map(Integer::parseInt).toArray(Integer[]::new); System.out.println(getResult(arr)); } public static int getResult(Integer[] arr) { int n = (int) Math.sqrt(arr.length); int[][] matrix = new int[n][n]; LinkedList<Integer[]> queue = new LinkedList<>(); for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { matrix[i][j] = arr[i * n + j]; if (matrix[i][j] == 1) queue.add(new Integer[] {i, j}); } } if (queue.size() == 0 || queue.size() == arr.length) { return -1; } int healthy = arr.length - queue.size(); int[][] offsets = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}}; int day = 0; while (queue.size() > 0 && healthy > 0) { LinkedList<Integer[]> newQue = new LinkedList<>(); for (Integer[] tmp : queue) { int x = tmp[0], y = tmp[1]; for (int[] offset : offsets) { int newX = x + offset[0]; int newY = y + offset[1]; if (newX >= 0 && newX < n && newY >= 0 && newY < n && matrix[newX][newY] == 0) { matrix[newX][newY] = 1; healthy--; newQue.add(new Integer[] {newX, newY}); } } } day++; queue = newQue; } return day; } }翻译成C++

vector<vector<int>> offsets = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}}; int day = 0; while (!q.empty() && healthy > 0) { queue, int>> newQ; while (!q.empty()) { pair, int> tmp = q.front(); q.pop(); ...

def data_loader(): while 1: idx = random.randint(0, note_len- 1 -seq_len -1) x_input = note_data[idx:idx+seq_len] x_output = note_data[idx+seq_len] #print(x_input.shape,x_output.shape) yield tf.convert_to_tensor(x_input,dtype=tf.float32),tf.convert_to_tensor(x_output,dtype=tf.float32) return tf.data.Dataset.from_generator(data_loader,output_types=(tf.float32,tf.float32)).prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE).batch(batch_size),_n_embeddings,_n_notes,_n_durations,_n_offsets的意思

这段代码定义了一个名为 data_loader 的 Python 生成器函数，用于生成用于训练模型的数据。该函数使用了一个无限循环语句，每次通过 random.randint 生成一个随机数 ...n_notes、_n_durations 和 _n_offsets。

def update(frame): # 根据时间选择点的位置 # index = np.where(time <= time[frame])[0][-1] # sc.set_offsets([x[index], y[index]]) x=data.loc[data['label']==frame]['position_x'] y=data.loc[data['label']==frame]['position_y'] offsets = np.column_stack((x, y)) sc.set_offsets(offsets) return sc, # 创建动画 ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=20, blit=True) 这段代码为什么这么慢，怎么优化

这段代码执行慢可能是因为数据量较大，每帧都需要重新计算点的位置。可以考虑将数据预处理，把每个时间点对应的位置提前计算好，然后在... sc.set_offsets(offsets) return sc, 这样可以大大提高代码执行效率。

kafka __consumer_offsets 详细

每个消费者组都有一个对应的__consumer_offsets主题，其中每个分区都对应一个消费者组的一个分区，并记录了该消费者组在该分区中消费的最新位置（即offset）。 __consumer_offsets主题的格式为(group, topic, ...

kafka __consumer_offsets 读取

要读取__consumer_offsets主题中的offset，可以使用Kafka提供的工具类kafka.tools.ConsumerOffsetChecker来查询。该工具类会连接到指定的Kafka集群，并读取指定消费者组的消费进度信息。 以下是使用kafka....

__consumer_offsets

__consumer_offsets是Kafka中的一个内部主题，用于存储消费者组的偏移量信息。每个消费者组都会有一个对应的__consumer_offsets主题，用于记录该消费者组消费的每个分区的偏移量。这些偏移量信息可以帮助消费者组在...

def convert_midi(fp, _seq_len): notes_list = [] stream = converter.parse(fp) partitions = instrument.partitionByInstrument(stream) # print([(part.getInstrument().instrumentName, len(part.flat.notes)) for part in partitions]) # 获取第一个小节（Measure）中的节拍数 _press_time_dict = defaultdict(list) partition = None for part_sub in partitions: if part_sub.getInstrument().instrumentName.lower() == 'piano' and len(part_sub.flat.notes) > 0: partition = part_sub continue if partition is None: return None, None for _note in partition.flat.notes: _duration = str(_note.duration.quarterLength) if isinstance(_note, NoteClass.Note): _press_time_dict[str(_note.offset)].append([str(_note.pitch), _duration]) notes_list.append(_note) if isinstance(_note, ChordClass.Chord): press_list = _press_time_dict[str(_note.offset)] notes_list.append(_note) for sub_note in _note.notes: press_list.append([str(sub_note.pitch), _duration]) if len(_press_time_dict) == _seq_len: break _items = list(_press_time_dict.items()) _items = sorted(_items, key=lambda t:float(Fraction(t[0])))[:_seq_len] if len(_items) < _seq_len: return None,None last_step = Fraction(0,1) notes = np.zeros(shape=(_seq_len,len(notes_vocab),len(durations_vocab)),dtype=np.float32) steps = np.zeros(shape=(_seq_len,len(offsets_vocab)),dtype=np.float32) for idx,(cur_step,entities) in enumerate(_items): cur_step = Fraction(cur_step) diff_step = str(cur_step - last_step) if diff_step in offsets_vocab: steps[idx,offsets_vocab.index(diff_step)] = 1. last_step = cur_step else: steps[idx,offsets_vocab.index('0')] = 1. for pitch,quarterLen in entities: notes[idx,notes_vocab.index(pitch),durations_vocab.index(quarterLen if quarterLen in durations_vocab else '0')] = 1. notes = notes.reshape((seq_len,-1)) inputs = np.concatenate([notes,steps],axis=-1) return inputs,notes_list

这段代码是用来将midi文件转化为神经网络模型的输入，其中的fp参数是midi文件路径，_seq_len是序列长度。它首先使用music21库的converter模块读取midi文件，然后使用instrument模块按照乐器将音符分开。...

__consumer_offsets 的消息长什么样子

__consumer_offsets 是 Kafka 中的一个内部主题，用于存储消费者组的偏移量信息。消息的格式如下： key: <group_id, topic, partition> value: <offset, metadata, timestamp> 其中，key 由三个部分组成，...

ulint* rec_get_offsets_func( /*=================*/ const rec_t* rec, /*!< in: physical record */ const dict_index_t* index, /*!< in: record descriptor */ ulint* offsets,/*!< in/out: array consisting of offsets[0] allocated elements, or an array from rec_get_offsets(), or NULL */ ulint n_fields,/*!< in: maximum number of initialized fields (ULINT_UNDEFINED if all fields) */ #ifdef UNIV_DEBUG const char* file, /*!< in: file name where called */ ulint line, /*!< in: line number where called */ #endif /* UNIV_DEBUG */ mem_heap_t** heap) /*!< in/out: memory heap */ { ulint n; ulint size; ut_ad(rec); ut_ad(index); ut_ad(heap); if (dict_table_is_comp(index->table)) { switch (UNIV_EXPECT(rec_get_status(rec), REC_STATUS_ORDINARY)) { case REC_STATUS_ORDINARY: n = dict_index_get_n_fields(index); break; case REC_STATUS_NODE_PTR: /* Node pointer records consist of the uniquely identifying fields of the record followed by a child page number field. */ n = dict_index_get_n_unique_in_tree_nonleaf(index) + 1; break; case REC_STATUS_INFIMUM: case REC_STATUS_SUPREMUM: /* infimum or supremum record */ n = 1; break; default: ut_error; return(NULL); } } else { n = rec_get_n_fields_old(rec); } if (UNIV_UNLIKELY(n_fields < n)) { n = n_fields; } /* The offsets header consists of the allocation size at offsets[0] and the REC_OFFS_HEADER_SIZE bytes. */ size = n + (1 + REC_OFFS_HEADER_SIZE); if (UNIV_UNLIKELY(!offsets) || UNIV_UNLIKELY(rec_offs_get_n_alloc(offsets) < size)) { if (UNIV_UNLIKELY(!*heap)) { *heap = mem_heap_create_at(size * sizeof(ulint), file, line); } offsets = static_cast( mem_heap_alloc(*heap, size * sizeof(ulint))); rec_offs_set_n_alloc(offsets, size); } rec_offs_set_n_fields(offsets, n); rec_init_offsets(rec, index, offsets); return(offsets); }帮我以注释的形式解释下这段代码吧

下面是对这段代码的注释解释： /** * rec_get_offsets_func函数的作用是... rec_offs_set_n_fields(offsets, n); // 初始化字段偏移量数组 rec_init_offsets(rec, index, offsets); return offsets; }

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Node.js v12.7.0版本发布 - 适合高性能Web服务器与网络应用

资源摘要信息:"Node.js是一个开源的、跨平台的JavaScript运行时环境，它允许开发者在浏览器之外运行JavaScript代码。自2009年由Ryan Dahl创立以来，Node.js已经成为Web服务器和网络应用程序开发的重要平台。它主要基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，因此能够提供高性能的执行速度，并且能够在多种操作系统上运行，包括Windows、Linux、Unix和Mac OS X。 Node.js的核心特性之一是其事件驱动和非阻塞I/O模型。这种模型使得Node.js特别适合于处理高并发场景，例如实时应用程序、在线游戏和聊天应用等，这些场景需要同时处理大量网络连接。Node.js的非阻塞I/O特性允许服务器继续处理其他任务，而不会因为等待I/O操作的完成而停滞，这样就大大提高了应用程序的响应速度和扩展能力。 Node.js的模块化架构是另一个显著特点。通过npm（Node package manager），即Node包管理器，Node.js社区中的成员可以共享和复用代码。这不仅简化了项目依赖的管理，还促进了生态系统中模块和插件的广泛发展。npm是世界上最大的软件注册中心，提供了超过100万个可复用的代码包，进一步推动了Node.js在各种应用领域的增长和应用。 Node.js的应用不仅仅局限于服务器端开发。随着技术的进步，Node.js也被广泛应用于构建开发工具链、桌面应用程序、物联网设备等方面。Node.js可以轻松地处理文件系统操作、数据库交互和网络请求等功能，这使得开发者能够仅用JavaScript就构建全栈应用程序。这种方法不仅提高了开发效率，还简化了前端和后端的协作流程。 在工业界，Node.js已经得到了广泛的认可和应用。许多大型企业和组织，例如Netflix、PayPal和Walmart，都采用了Node.js来开发其Web应用程序。这些公司利用Node.js提升了应用性能，简化了开发流程，并能够更快地响应市场变化。 最后，提供的压缩包文件名称“node-v12.7.0-linux-arm64.tar.gz”指的是Node.js的一个特定版本的安装包。这个包特别为运行在基于ARM架构64位系统的Linux环境进行了优化，这对于运行在树莓派等小型或定制硬件设备上的应用尤为适用。版本号v12.7.0表明这是一个特定的稳定版本，可能包含特定的修复、改进和新特性。" 总结以上信息，我们介绍了Node.js的以下知识点： 1. Node.js的历史背景和创立目的。 2. Node.js的技术特点，如基于V8引擎的高性能和事件驱动、非阻塞I/O模型。 3. Node.js的模块化架构及其包管理器npm的作用和影响。 4. Node.js的应用场景和适用领域，包括服务器端开发、全栈应用、物联网设备等。 5. Node.js在工业界的采纳情况和企业成功案例。 6. Node.js版本v12.7.0的特定环境适用性和下载信息。