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龙拳少年
2024年12月13日，3.石灰岩的摩尔硬度值约3词4，普通人根本无法在岩石上留下如此清晰的手印，并且没有任何工具的辅助痕迹，约20万年前的古人类是如何做到的？这点尤为离奇莫测。
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我到底是不是比武的料
经过询问，女子虽然言语不多，但透露出了自己的身份信息。我故意说：“那可不！不光费钱还费劲呢，现在婆婆不好当啊！将来还得看儿媳妇脸色。”
hunyanjieshuhou，woheyanglinhuidaoliaoxinfang。yanglinmiandaiweixiao，kanqilaifeichangxingfu。tawanzhuowodeshou，qingshengshuo：“lei，womenzhongyujiehunliao。”2024-07-07 21:12·chaoxinwen
小(Xiao)米(Mi)的(De)颜(Yan)值(Zhi)机(Ji)——小(Xiao)米(Mi)5C2017-09-07 14:31·科(Ke)技(Ji)之(Zhi)梦(Meng)想(Xiang)2017年(Nian)的(De)2月(Yue)28日(Ri)，小(Xiao)米(Mi)正(Zheng)式(Shi)发(Fa)布(Bu)了(Liao)首(Shou)款(Kuan)由(You)自(Zi)己(Ji)研(Yan)发(Fa)的(De)处(Chu)理(Li)器(Qi)澎(Peng)湃(Pai)S1的(De)手(Shou)机(Ji)，命(Ming)名(Ming)为(Wei)小(Xiao)米(Mi)5C，相(Xiang)信(Xin)很(Hen)多(Duo)人(Ren)都(Du)对(Dui)小(Xiao)米(Mi)5C的(De)外(Wai)观(Guan)特(Te)别(Bie)喜(Xi)欢(Huan)，也(Ye)觉(Jue)得(De)这(Zhe)外(Wai)观(Guan)在(Zai)小(Xiao)米(Mi)手(Shou)机(Ji)系(Xi)列(Lie)里(Li)也(Ye)算(Suan)得(De)上(Shang)数(Shu)一(Yi)数(Shu)二(Er)，小(Xiao)编(Bian)也(Ye)在(Zai)现(Xian)场(Chang)体(Ti)验(Yan)过(Guo)这(Zhe)款(Kuan)手(Shou)机(Ji)，非(Fei)常(Chang)的(De)轻(Qing)薄(Bao)，手(Shou)感(Gan)真(Zhen)的(De)很(Hen)棒(Bang)，但(Dan)是(Shi)最(Zui)大(Da)的(De)劣(Lie)势(Shi)就(Jiu)是(Shi)它(Ta)的(De)处(Chu)理(Li)器(Qi)。小(Xiao)米(Mi)5C主(Zhu)屏(Ping)尺(Chi)寸(Cun)：5.15英(Ying)寸(Cun)主(Zhu)屏(Ping)分(Fen)辨(Bian)率(Lv)：1920x1080像(Xiang)素(Su)屏(Ping)幕(Mu)像(Xiang)素(Su)密(Mi)度(Du)：428ppi窄(Zhai)边(Bian)框(Kuang)：2.78mm屏(Ping)幕(Mu)占(Zhan)比(Bi)：72.68%系(Xi)统(Tong)：MIUI 8（基(Ji)于(Yu)Android 6.0）核(He)心(Xin)数(Shu)：八(Ba)核(He)CPU型(Xing)号(Hao)：小(Xiao)米(Mi)松(Song)果(Guo) 澎(Peng)湃(Pai)S1CPU频(Pin)率(Lv)：2.2GHzGPU型(Xing)号(Hao)：Mali-T860RAM容(Rong)量(Liang)：3GBROM容(Rong)量(Liang)：64GB存(Cun)储(Chu)卡(Ka)：不(Bu)支(Zhi)持(Chi)容(Rong)量(Liang)扩(Kuo)展(Zhan)电(Dian)池(Chi)类(Lei)型(Xing)：不(Bu)可(Ke)拆(Chai)卸(Xie)式(Shi)电(Dian)池(Chi)电(Dian)池(Chi)容(Rong)量(Liang)：2860mAh其(Qi)他(Ta)硬(Ying)件(Jian)参(Can)数(Shu)9V/2A澎(Peng)湃(Pai)快(Kuai)充(Chong)3GB LPDDR3 933MHz 双(Shuang)通(Tong)道(Dao)64GB 机(Ji)身(Shen)存(Cun)储(Chu) EMMC5.0摄(She)像(Xiang)头(Tou)类(Lei)型(Xing)双(Shuang)摄(She)像(Xiang)头(Tou)（前(Qian)后(Hou)） 纠(Jiu)错(Cuo)后(Hou)置(Zhi)摄(She)像(Xiang)头(Tou)：1200万(Wan)像(Xiang)素(Su)前(Qian)置(Zhi)摄(She)像(Xiang)头(Tou)：800万(Wan)像(Xiang)素(Su)传(Chuan)感(Gan)器(Qi)类(Lei)型(Xing)：CMOS颜(Yan)色(Se)：亚(Ya)光(Guang)黑(Hei)，香(Xiang)槟(Zuo)金(Jin)，玫(Mei)瑰(Gui)金(Jin)闪(Shan)光(Guang)灯(Deng)：LED补(Bu)光(Guang)灯(Deng)光(Guang)圈(Quan)：主(Zhu)f/2.2，副(Fu)f/2.0广(Guang)角(Jiao)前(Qian)置(Zhi)：27毫(Hao)米(Mi)，后(Hou)置(Zhi)27毫(Hao)米(Mi)摄(She)像(Xiang)头(Tou)：特(Te)色(Se)后(Hou)置(Zhi)六(Liu)镜(Jing)式(Shi)镜(Jing)头(Tou)视(Shi)频(Pin)拍(Pai)摄(She)：1080p（1920×1080，30帧(Zheng)/秒(Miao)）视(Shi)频(Pin)录(Lu)制(Zhi)拍(Pai)照(Zhao)功(Gong)能(Neng):PDAF 相(Xiang)位(Wei)对(Dui)焦(Jiao) ，32秒(Miao)手(Shou)动(Dong)曝(Pu)光(Guang) ，全(Quan)景(Jing)模(Mo)式(Shi)，连(Lian)拍(Pai)模(Mo)式(Shi)，面(Mian)部(Bu)识(Shi)别(Bie)功(Gong)能(Neng)，自(Zi)拍(Pai)实(Shi)时(Shi)美(Mei)颜(Yan)，1080p视(Shi)频(Pin)通(Tong)话(Hua)实(Shi)时(Shi)美(Mei)颜(Yan)，倒(Dao)计(Ji)时(Shi)自(Zi)拍(Pai)，慢(Man)动(Dong)作(Zuo)视(Shi)频(Pin)小(Xiao)米(Mi)5c搭(Da)载(Zai)的(De)澎(Peng)湃(Pai)S1芯(Xin)片(Pian)拥(Yong)有(You)高(Gao)能(Neng)效(Xiao)八(Ba)核(He)ARMCortex-A53处(Chu)理(Li)器(Qi)：大(Da)核(He)为(Wei)主(Zhu)频(Pin)2.2GHz四(Si)核(He)ARM Cortex-A53架(Jia)构(Gou)，小(Xiao)核(He)为(Wei)1.4GHz四(Si)核(He)ARM Cortex-A53架(Jia)构(Gou)，big.LITTLE架(Jia)构(Gou)设(She)计(Ji)让(Rang)小(Xiao)米(Mi)5c在(Zai)功(Gong)耗(Hao)与(Yu)性(Xing)能(Neng)上(Shang)保(Bao)持(Chi)了(Liao)完(Wan)美(Mei)的(De)平(Ping)衡(Heng)；GPU采(Cai)用(Yong)Mali-T860 MP4，旨(Zhi)在(Zai)以(Yi)更(Geng)低(Di)的(De)能(Neng)耗(Hao)提(Ti)供(Gong)绝(Jue)佳(Jia)的(De)性(Xing)能(Neng)。相(Xiang)比(Bi)Mali上(Shang)一(Yi)代(Dai)，Mali-T860性(Xing)能(Neng)提(Ti)高(Gao)了(Liao)1.8倍(Bei)，同(Tong)等(Deng)性(Xing)能(Neng)下(Xia)功(Gong)耗(Hao)降(Jiang)低(Di)40%，并(Bing)全(Quan)面(Mian)支(Zhi)持(Chi)包(Bao)括(Kuo)Vulkan在(Zai)内(Nei)的(De)接(Jie)口(Kou)，可(Ke)以(Yi)流(Liu)畅(Chang)运(Yun)行(Xing)大(Da)型(Xing)3D游(You)戏(Xi)，同(Tong)时(Shi)又(You)做(Zuo)到(Dao)轻(Qing)薄(Bao)的(De)手(Shou)感(Gan)。综(Zong)上(Shang)所(Suo)述(Shu),小(Xiao)米(Mi)这(Zhe)个(Ge)这(Zhe)是(Shi)自(Zi)家(Jia)研(Yan)发(Fa)处(Chu)理(Li)器(Qi)的(De)第(Di)一(Yi)款(Kuan)手(Shou)机(Ji)面(Mian)世(Shi)，其(Qi)实(Shi)1499元(Yuan)这(Zhe)个(Ge)价(Jia)位(Wei)中(Zhong)规(Gui)中(Zhong)矩(Ju)，除(Chu)了(Liao)外(Wai)观(Guan)和(He)小(Xiao)米(Mi)自(Zi)己(Ji)的(De)系(Xi)统(Tong)，其(Qi)他(Ta)也(Ye)没(Mei)有(You)太(Tai)多(Duo)亮(Liang)点(Dian)，澎(Peng)湃(Pai)的(De)处(Chu)理(Li)器(Qi)相(Xiang)信(Xin)在(Zai)未(Wei)来(Lai)还(Huan)是(Shi)能(Neng)够(Gou)很(Hen)有(You)潜(Qian)力(Li)去(Qu)冲(Chong)击(Ji)国(Guo)内(Nei)手(Shou)机(Ji)市(Shi)场(Chang)。
丑耻补颈箩颈测耻锄丑补辞辩颈苍驳诲别箩颈补辞迟辞苍驳苍颈耻诲补颈办别肠丑耻补苍驳产补苍虫颈苍驳耻测耻迟补颈飞别颈箩颈苍谤颈蝉丑补苍驳蝉丑颈，锄补辞辫补苍测颈182.61%诲别锄丑补苍驳蹿耻诲补蹿耻驳补辞办补颈，辫补苍锄丑辞苍驳锄耻颈驳补辞锄丑补苍驳蹿耻190%测颈蝉丑补苍驳，箩颈别锄丑颈蝉丑辞耻辫补苍产补辞箩颈补237.39测耻补苍/驳耻，蝉丑补苍驳锄丑补苍驳158.03%。补苍锄补辞辫补苍锄耻颈驳补辞驳耻箩颈补268测耻补苍/驳耻箩颈蝉耻补苍，诲补虫颈苍诲别迟辞耻锄颈锄丑别锄丑辞苍驳测颈辩颈补苍办别锄丑耻补苍8.8飞补苍测耻补苍，锄丑别测别蝉丑颈诲别测耻迟补颈飞别颈肠丑别苍驳飞别颈2023苍颈补苍诲颈测颈诲补谤辞耻辩颈补苍。
贵(骋耻颈)阳(驰补苍驳)银(驰颈苍)行(齿颈苍驳)就(闯颈耻)《监(闯颈补苍)管(骋耻补苍)工(骋辞苍驳)作(窜耻辞)函(贬补苍)》作(窜耻辞)出(颁丑耻)逐(窜丑耻)项(齿颈补苍驳)回(贬耻颈)复(贵耻)
随着时间的流逝，活动接近尾声，吴老伴和李阿姨依依不舍地告别。吴老伴的心中满是期待，他知道，这次相遇或许将是新生活的开始。而李阿姨也带着一丝轻松和愉快步出了活动中心。一颗新的情感种子，在他们的心间悄然萌发——究竟会开出怎样的花朵，还得看未来的风风雨雨。怀远小两口从此命运彻底改变了 ，这就是上天对你的安排！怀远，回到了爸妈怀抱，现在可幸福啦！爸妈红光满面笑容，开心旅行享受！小小影院冲最全最新追剧手机观看冲小小电影网
「译」 用 Word2vec 表示音乐2019-10-16 10:36·AI科技园[译] 用 Word2vec 表示音乐原文地址：Representing music with Word2vec?原文作者：Dorien Herremans译文出自：翻译计划本文永久链接：github.com/xitu/gold-m…译者：Minghao23校对者：lsvih机器学习算法在视觉领域和自然语言处理领域已经带来了很大的改变但是音乐呢近几年音乐信息检索（MIR）领域一直在飞速发展我们将会看到 NLP 的一些技术是如何移植到音乐领域的在 Chuan、Agres、和 Herremans 于 2018 年发表的一篇论文中探寻了一种使用流行的 NLP 技术 word2vec 来表示复调音乐的方法让我们来探究一下这是如何做到的……Word2vec词嵌入模型使我们能够通过有意义的方式表示词汇这样机器学习模型就可以更容易地处理它们这些词嵌入模型让我们可以用包含语义的向量来表示词汇Word2vec 是一个流行的词向量嵌入模型由 Mikolov 等人于 2013 年开发它能够以一种十分有效的方式创建语义向量空间Word2vec 的本质是一个简单的单层神经网络它有两种构造方式：1）使用连续词袋模型（CBOW）；或 2）使用 skip-gram 结构这两种结构都非常高效并且可以相对快速地进行训练在本研究中我们使用的是 skip-gram 模型因为 Mikolov 等人在 2013 年的工作中提到这个方法对于较小的数据集更加高效Skip-gram 结构使用当前词 w_t 作为输入（输入层）并尝试预测在窗口范围内与之前后相邻的词（输出层）：图片来自 Chuan et al (2018). 单词 t 和它上下文窗口的插图由于一些在网上流传的图片人们对于 skip-gram 结构的样子存在一些疑惑网络的输出层并不包含多个单词而是由上下文窗口中的一个单词组成的那么它如何才能表示整个上下文窗口呢当训练网络时我们实际会使用抽样对它由输入单词和一个上下文窗口中的随机单词组成这种类型的网络的传统训练目标包含一个用 softmax 函数来计算 (_{+}|_) 的过程而它的梯度计算代价是十分大的幸运的是诸如噪音对比估计（Gutmann 和 Hyv?rine 于 2012 发表论文）和负采样（Mikolov 等人于 2013 年发表论文）等技术为此提供了一个解决方案我们用负采样基本地定义一个新的目标：最大化真实单词的概率并最小化噪声样本的概率一个简单的二元逻辑回归可以用来分类真实单词和噪声样本当 word2vec 模型训练好了隐藏层上的权重基本上就可以表示习得的、多维的嵌入结果用音乐作为单词音乐和语言是存在内在联系的它们都由遵从一些语法规则的一系列有序事件组成更重要的是它们都会创造出预期想象一下如果我说：我要去比萨店买一个……这句话就生成了一个明确的预期……比萨现在想象我给你哼一段生日快乐的旋律但是我在最后一个音符前停下了……所以就像一句话一样旋律生成预期这些预期可以通过脑电波测量到比如大脑中的事件相关电位 N400（Besson 和 Sch?n 于 2002 年发表论文）考虑语到语言和单词的相似性让我们看看流行的语言模型是否也可以用来对音乐做有意义的表达为了将一个 midi 文件转换为语言我们在音乐中定义切片（相当于语言中的单词）我们数据库中的每个曲目都被分割成了等时长的、不重叠的、长度为一个节拍的切片一个节拍的时长可以由 MIDI toolbox 得到且在每个曲目中可以是不同的对于每一个切片我们都会记录一个包含所有音名的列表也就是没有八度信息的音高下图展示了一个怎样从 Chopin's Mazurka Op. 67 №4 的第一小节中确定切片的例子这里一节拍的长度是四分音符图片来自 Chuan et al (2018)?---?Creating words from slices of musicWord2vec 学习调性 —— 音乐的语义分布假设在语言模型中语义分布假设是词向量嵌入背后的理论基础之一它表述为出现在同一上下文中的单词趋向于含有同样的语义翻译到向量空间这意味着这些单词会在几何关系上彼此接近让我们看看 word2vec 模型是否在音乐上也学习到了类似的表示数据集Chuan 等人使用的 MIDI 数据集 包含了 8 种不同音乐类型（从古典到金属）在总共 130,000 个音乐作品中基于类型标签我们只选择了其中的 23,178 个这些曲目包含了 4,076 个唯一的切片超参数模型的训练只使用了出现最多的 500 个切片（即单词）并使用一个伪造单词来替代所有其他的情况当包含的单词含有更多的信息（出现次数）时这个过程提高了模型的准确性其他的超参数包括学习率（设为 0.1）skip 窗口大小（设为 4）训练步数（设为 1,000,000）和嵌入维度（设为 256）和弦为了评估音乐切片的语义是否被模型捕获让我们来看看和弦在切片词库中所有包括三和弦的切片都会被识别出来然后用罗马数字标注这些切片的音级（就像我们在乐理中经常做的那样）比如在C调中C和弦为 I而G和弦表示为 V之后我们会使用余弦距离来计算在嵌入中不同音级的和弦之间有多远在 n 维空间中两个非零向量 A 和 B 的余弦距离 Ds(A, B) 计算如下：D(A,B)=1-cos()=1-D(A,B)其中 是 A 和 B 的夹角Ds 是余弦相似度：从乐理视角看和弦 I 和 V 之间的音调距离应该比和弦 I 和 III 之间的小下图展示了C大三和弦与其他和弦之间的距离图片来自 Chuan et al (2018)?---?Cosine distance between triads and the tonic chord = C major triad.从三和弦 I 到 V、IV 和 vi 的距离相对比较小这与他们在乐理中被认为的音调接近是一致的同时也表示 word2vec 模型的确学习到了切片之间有意义的关系在 word2vec 空间下和弦之间的余弦距离似乎反映出了乐理中和弦的功能作用调通过观察巴赫的《平均律钢琴曲集》（WTC）的 24 首前奏曲其中包括了全部的 24 个调（大调和小调）我们可以研究新的嵌入空间是否捕获到了调的信息为了扩充数据集每个曲子都被转换为其他每一种大调或小调（基于原调）这样每个曲子都会有 12 个版本每个调的切片都会被映射到预先训练好的向量空间里并使用 k-means 聚类这样我们就能得到一些中心点把它们作为新数据集中的曲子通过把这些曲子变调我们可以保证这些中心点之间的余弦距离只会受到一个元素的影响：调下图展示了不同调的中心点曲子之间的余弦距离结果和预期的一样差五度音程的调在音调上是接近的它们被表示为对角线旁边较暗的区域音调上较远的调（比如 F 和 F#）呈橙色这验证了我们的假设即 word2vec 空间反映了调之间的音调距离关系图片来自 Chuan et al (2018)--- similarity matrix based on cosine distance between pairs of preludes in different keys.类推这张图片展示了 word2vec 的一个突出的特性它可以在向量空间中找出类似于「国王 -> 皇后」和「男人 -> 女人」这样的转化关系（Mikolov 等人 于 2013 年发表论文）这说明含义可以通过向量转化向前传递那么对音乐来说是否也可行呢我们首先从多音切片中检测到一些和弦并观察一对和弦向量C大调到G大调（I-V）可以发现不同的 I-V 向量对之间的夹角都非常相似（如右图所示）甚至可以被想成一个多维的五度圈这再一次证明了类推的概念可能也存在于音乐 word2vec 空间上尽管要想发现更明确的例子还需要做更多的调查研究图片来自 Chuan et al (2018)?---?angle between chord-pair vectors.其它应用 —— 音乐生成Chuan 等人于 2018 年简要地研究了如何使用该模型替换音乐切片以形成新的音乐他们表示这只是一个初步的实验但是该系统可以作为一个表示方法而用于更复杂的系统例如 LSTM在论文中可以找到更多相关细节但下图可以让你对其结果有一个初步的了解图片来自 Chuan et al (2018)?---?Replacing slices with geometrically close slices.结论Chuan、Agres 和 Herremans 于 2018 年创建了一种 word2vec 模型这种模型可以捕捉到复调音乐的音调属性而无需将实际的音符输入模型文章给出了一些令人信服的证据说明和弦与调的信息可以在新的嵌入中找到所以可以这样回答标题中的问题：是的我们能够使用 word2vec 表示复调音乐现在将这个表示方法嵌入到其他能够捕捉到音乐的时间信息的模型这条道路也已经打开了参考Besson M, Sch?n D (2001) Comparison between language and music. Ann N Y Acad Sci 930(1):232--258.Chuan, C. H., Agres, K., & Herremans, D. (2018). From context to concept: exploring semantic relationships in music with word2vec. Neural Computing and Applications?---?Special issue on Deep Learning for Music and Audio, 1--14. Arxiv preprint.Gutmann MU, Hyv?rinen A (2012) Noise-contrastive estimation of unnormalized statistical models, with applications to natural image statistics. J Mach Learn Res 13(Feb):307--361Harris ZS (1954) Distributional structure. Word 10(2--3):146--162.Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:1301.3781.Mikolov T, Sutskever I, Chen K, Corrado GS, Dean J (2013b) Distributed representations of words and phrases and their compositionality. In: Proceedings of advances in neural information processing systems (NIPS), pp 3111--3119Mikolov T, Yih Wt, Zweig G (2013c) Linguistic regularities in continuous space word representations. In: Proceedings of the 2013 conference of the North American chapter of the association for computational linguistics: human language technologies, pp 746--751如果发现译文存在错误或其他需要改进的地方欢迎到 翻译计划 对译文进行修改并 PR也可获得相应奖励积分文章开头的 本文永久链接 即为本文在 GitHub 上的 MarkDown 链接翻译计划 是一个翻译优质互联网技术文章的社区文章来源为 上的英文分享文章内容覆盖 Android、iOS、前端、后端、区块链、产物、设计、人工智能等领域想要查看更多优质译文请持续关注 翻译计划、官方微博、知乎专栏参考文献：K码农-http://kmanong.top/kmn/qxw/form/home?top_cate=28