怼周刊_v8¶

~ 预定 17.6.3 20:20 发布

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竹之昩

三有存心中
代码矢的放
探索未知能
自在无兰人

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• 主编: 大妈
• 责编:
  • xpgeng
  • sunoonlee
  • Zoe
  • bambooom

进度¶

~ 记录当周关键事件日期+证据链接

• 170527 周会: 纪要
• S03 启动: du4proto/S03E51/README.md

进展¶

~ 整体上圈内部活跃指标情况

• 提交(S03E051): 10 人 (1个5人小组 + 5 个个人项目)
• 小组 @zoomquiet 时间帐单:效能分析小队
  • @zoomquiet
  • @zsy
  • @liguanghe
  • @simpleowen
  • @mxclover
• @bambooom chrome 插件 & Vue 学习
• @fatfox2016 分析当前政府招标市场信息,生成市场情况报告
• @sunoonlee 机器学习
• @xpgeng 深度学习
• @zoejane 体验如何能让计算机作曲 (Google Magenta)
• 引发的作品:
  • @bambooom DU 统计数据 chrome 插件 release
  • @zoejane AI 作曲一首 Magenta_01
• 状态:

allcic Commit	times	weekly Commit	times
ZoomQuiet	219	zhangshiyinrunwithcc	24
zoejane	180	ZoomQuiet	20
liguanghe	111	simpleowen	14
bambooom	103	liguanghe	10
mxclover	92	mxclover	8
all Commit	Comments times	weekly Commit	Comments times
ZoomQuiet	126	ZoomQuiet	10
zhangshiyinrunwithcc	31	zhangshiyinrunwithcc	6
zoejane	27	simpleowen	5
bambooom	17	mxclover	2
sunoonlee	16	bambooom	1
all Issue	Comments times	weekly Issue	Comments times
ZoomQuiet	296	ZoomQuiet	10
zhangshiyinrunwithcc	135	zhangshiyinrunwithcc	9
liguanghe	120	bambooom	9
NBR-hugh	62	simpleowen	4
zoejane	57	liguanghe	3

-> 170603 17:37

• 在线(测试ing..):
  • curl du.zoomquiet.us
  • curl du.zoomquiet.us/v0/all/cic/rank/5/
  • curl du.zoomquiet.us/v0/all/cil/rank/5/
  • curl du.zoomquiet.us/v0/week/cic/rank/5/
  • curl du.zoomquiet.us/v0/week/cil/rank/5/

成果¶

~ 各种成品/半成品 内部知识作品

chk4du.crx¶

3d [ANN] DU 统计数据 chrome 插件 release 🎉

• 嗯哼?花园外私人作品: bambooom/check4DUStat release

zoejane: AI 作曲¶

• Project Plan
• 1号作品: magenta_01(attention_rnn) @SoundCloud

时间帐单:效能分析小队¶

• 组员
  • (￣▽￣) -> 大妈
  • 🐻 熊 => @zhangshiyinrunwithcc
  • 🐣 鹤 => @李广鹤
  • 🐈 猫 => @simpleowen
  • 🐴 mx => @mxclover
• 目标
  • 通过分析大妈和剑飞, 两人5年以上持续时间帐单的数据
  • 获得数据化的行为效能结论
  • 对自身行为给出几点优化策略
• Github 项目链接
• Project Plan

故事¶

~ 收集各自无法雷同的怼圈真人故事...

从 0 开始体验 AI 作曲 (Google Magenta)¶

作品

• Magenta 制作的第一段音乐 在线试听 @SoundCloud

缘起¶

• Google Magenta 让我发现,原来计算机还可以作曲. 这让我惊喜的发现,音乐和编程,居然可以以这种形式结合. 写出来的音乐,也居然挺好听.
  • Google Magenta Music
• 对这个领域很感兴趣,但是总觉得太复杂. 一看到算法,数学公式就胃疼. 而且似乎还有经历数据分析再到机器学习再到深度学习,感觉是一条慢慢长路,太耗时间精力.
• 大妈 @zoomquiet 上次周会分享的一段话触动了我. 你可以放弃理解细节,不代表不用它. 他还提到,Google I/O大会发行了一大堆人工智能应用,但给我们使用的界面,必定是异常简洁的.
  • 20170520 DU6wd6 周会 纪要
• 这给了我很多勇气,也决心把本月的目标定在了探索使用计算机自动作曲. 我想试试,大妈说的是真的吗?即使我不了解,我也可以一样使用好它吗?

初识¶

• 这个领域比较小众,不得不直接读英文资料. 但是很多相关的资料写得很抽象,还涉及到一些数学什么的,看不懂,怎么办?
• 我决定先从 Youtube 的视频开始入手.
  • 视频比文字更有趣,也更直观,更容易理解.
  • 通过搜索一些相关视频,可以了解这个领域大概包括一些什么内容.
  • 配合 Google 搜索一些关键词,可以顺藤摸瓜发现更多东西.
  • 对这个领域有初步了解后,再读文字资料就没有那么难懂了.
• 通过 Youtube 发掘到了这个领域里,一些好玩的人,一些有趣的应用,也对 Magenta 这个项目越发感兴趣啦.
  • Attention RNN Song Sample 1 - YouTube
  • Magenta: Music and Art Generation (TensorFlow Dev Summit 2017)
  • Project Magenta: Music and Art with Machine Learning (Google I/O '17)

上手¶

• Youtube 的文字说明里,就附上了相关的 Magenta 官方 blog,对音乐如何生成的原理,有很详细的介绍.
  • Generating Long-Term Structure in Songs and Stories
  • 经过之前的背景熟悉,让我对阅读这篇文章,包括文章中说的一些算法,不再觉得害怕了,甚至我还觉得挺有意思的.
• 相关的代码,也已经在 GitHub 上开源. 还附上了非常详尽的介绍.
  • magenta/magenta/models/melody_rnn at master · tensorflow/magenta
  • 文档中,手把手教你如何安装和使用 Magenta 环境. 居然还有已经训练好的 Model 可以直接使用.

  • 根据文档说明做好前面的所有准备工作后,生成音乐只需要这样一段代码,居然就搞定了,居然这么简单!

    melody_rnn_generate \ --config=attention_rnn \ --run_dir=/tmp/melody_rnn/logdir/run1 \ --output_dir=/tmp/melody_rnn/generated \ --num_outputs=10 \ --num_steps=128 \ --hparams="{'batch_size':64,'rnn_layer_sizes':[64,64]}" \ --primer_melody="[60]" - 如果想要自己进行模型的训练,Magenta 项目也细致的为你提供了免费的音乐数据库,教你如何进行对 MIDI 文件数据处理,并且给出了清晰的步骤.

Magenta 的第一段音乐¶

Magenta 生成的音乐是什么样的呢?我使用了以下方式:

• 使用 Magenta 提供的已经训练好的 Model,运行程序自动生成了 20 段小的音乐片段.
• 保留其中 5 段比较有意思的,放进 Mac 系统自带的音乐软件 GarageBand.
• 从中选出 3 段组合起来比较协调的,给每段选择不同的乐器,组合在一起.
• 大功告成 -> Magenta01.mp3 在线试听 @SoundCloud
• 我本来以为要一个月才能完成的事情,原来第二天就做完了. 大妈说得对,不懂,也并不妨碍你去用它啊.

GPU 助力数据处理¶

• 在自己进行数据处理的时候,发现自己的小笔记本处理数据还是挺费劲的,跑了一段时间后,滚烫烫的. 而且整个过程非常耗时间. 几万条数据根本处理不完,我只能先选择几十条数据练手.
• 就是在这个时候,我突然想起了 @sunoonlee 上次的分享 (20170513 DU5wd6 周会 纪要 ). 虽然当时觉得他说的东西太高深了,但是对两段话有印象.
  • GPU 可以让处理数据的速度大大加快. 原来要跑一周的数据,现在一天就能跑完.
  • Google Cloud Platform 提供 300 美元的免费试用额度.
• 这不就是解决方案了吗!当时听得时候觉得根本不可能用上的东西,没想到半个月后居然就真的给用上了.
• 正好 Youtube 上也有好心人录了视频给与指导. 于是一步步慢慢的跟着做.
• How to use Magenta and Tensorflow to generate music in a free Google Cloud instance
• 虽然不太懂,但是得益于视频的详细指导,经历了来来回回的折腾和部署后,几万条数据就在 Google Cloud Platfom 上欢快的跑了起来. 不得不说,这处理速度真是太帅了.

最后的感悟¶

• 本来觉得特别复杂的,觉得一个月都不知道搞不搞得定的事情,居然几天就搞定了,这的太出乎我的预料了.
• 谢谢@zoomquiet 大妈的启发,让我亲身体验到了,原来不懂,真的一点也不妨碍我去使用它. 很多事情,真的要去先走走看.
• 谢谢 @@sunoonlee 的分享. 真的是没想到,半个月后,你这段我当时觉得太高深的分享,居然解决了我的难题. 让我真的感受到什么叫意外的惊喜.
• 谢谢 @DebugUself/du4all 每周的陪伴和分享. 没有和你们一起的每一天,我也不会想到要探索用编程来探索音乐,也不会想到去这样玩耍.
• 谢谢 Google Magenta 项目组,提供这么多高质量的开源代码,提供详尽的官方文档指导,还提供了如此易用的相关基础环境,让这件我原来以为很难的事情,变得如此简单.

后记¶

~ 怼周刊是什么以及为什么和能怎么...

大妈曰过: 参差多态 才是生机 问题在 参差 的行为是无法形成团队的

Coming together is a beginning; 
Keeping together is progress; 
Working together is success!

<--- Henry Ford

• 所以, 有了 大妈 随见随怼的持续嗯哼...
• 但是, 想象一年后, 回想几十周前自己作的那些 图样图森破
• 却没现成的资料来出示给后进来嗯哼?
• 不科学, 值得记录的, 就应当有个形式固定下来
• 所以,有了这个 怼周刊 (Weekly 4 DU)

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