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  • Magenta-源码

    2021-03-26 00:31:38
    Magenta
  • Magenta Demos Magenta 实战代码

    千次阅读 2017-07-21 10:22:02
    Magenta 实战代码 这个仓库包含了很多 Magenta 模型的实现。看 Magenta 库以及模型,看我们的主仓库:https://github.com/tensorflow/magenta AI Duet 非常有意思,你随便敲键盘,它反馈给你类似的钢琴节奏。 ...

    Magenta 实战代码

    这个仓库包含了很多 Magenta 模型的实现。看 Magenta 库以及模型,看我们的主仓库:https://github.com/tensorflow/magenta

    AI Duet 非常有意思,你随便敲键盘,它反馈给你类似的钢琴节奏。

    体验地址:https://aiexperiments.withgoogle.com/ai-duet/view/

    This repository contains various demonstrations of Magenta models. For the Magenta library and models, see our main repo.

    • AI Duet: A browser-based piano that responds to, demonstrating a Magenta note sequence generation model. Built byYotam Mann with friends on the Magenta and Creative Lab teams at Google. A hosted version is available as an AI Experiment.
    • AI Jam (Ableton): A demonstration of several Magenta note sequence generation models originally developed as a demonstration for NIPS 2016. Requires an installation of Ableton Live and MaxForLive. You can watch a video of this demo in action on our blog.
    • AI Jam (JavaScript): A demonstration that combines much of the functionality of the AI Jam demo with the browser-based interface of the AI Duet demo. Can be set up much more easily than the Ableton version.
    • Jupyter Notebooks: Jupyter notebooks for all Magenta projects.
    • NSynth: Two demonstrations of our neural audio synthesis method.
    • Sketch-RNN: A JavaScript implementation of our Sketch-RNN algorithm, along with 100 pre-trained models.

    更多资源:http://www.tensorflownews.com/
    展开全文
  • magenta-js:Magenta.js-源码

    2021-04-28 19:55:47
    Magenta.js是TypeScript库的集合,用于通过预训练的Magenta模型进行推理。 所有库均以形式发布。 可以在上找到更多信息和示例应用程序。 完整的文档可从。 在我们的和上了解有关Magenta项目的更多信息。 图书馆 :...
  • 此仓库是维护Magenta Studio的代码的地方。 有关工具本身的信息,支持和安装说明,请访问 这不是Google产品。 概述和组织 Magenta Studio插件是Electron应用程序。 Electron的优势是可以与一起使用的跨平台解决方案...
  • Magenta Flow字体

    2019-10-23 03:48:12
    Magenta Flow字体是一款用于水纹设计方面的字体
  • Magenta is a research project exploring the role of machine learning in the process of creating art and music. Primarily this involves developing new deep learning and reinforcement learning ...
  • Magenta vertical line

    2020-12-28 05:35:16
    <div><p>Lately I get a magenta vertical line at the outmoste right site of the converted video. I'm using version 3.16 (x64)</p><p>该提问来源于开源项目:RandomEngy/VidCoder</p></div>
  • Magenta学习笔记

    2021-04-07 10:50:15
    Magenta旨在探索机器学习在艺术和音乐创作过程中的作用。它基于 TensorFlow 系统,由 Google Brain 团队创立,使用LSTM网络进行机器自动作曲,专门进行基于机器学习的人工智能艺术方面的研究,包括自动作曲、音频...

    听说中央音乐学院将于2019年首次招收“音乐人工智能与音乐信息科技”方向的博士生,看来我又挖掘到了一个新兴领域。

    Magenta 旨在探索机器学习在艺术和音乐创作过程中的作用。它基于 TensorFlow 系统,由 Google Brain 团队创立,使用LSTM网络进行机器自动作曲 ,专门进行基于机器学习的人工智能艺术方面的研究,包括自动作曲、音频生成、图画生成等方面。

    研究人员称,机器生成的音乐已经存在了许多年,但它们在都缺乏长的叙事艺术。Magenta 试图将故事作为机器生成音乐的重要部分。Google 还公布了一个 DEMO(MP3)来展现 Magenta 项目的成果。在它的开源项目中提供了大量模型:

    一、models

    1. Arbitrary Image

    展开全文
  • Magenta - 概述

    万次阅读 2017-05-25 16:07:19
    Magenta是按照微内核的思路打造的,但不同于学院派的微内核,看上去没那么美,走的是一条实用化的道路。 本想自己写点东西,但magenta自带的文档已经挺完善,以下的内容的一部分来自对文档的引用。Magenta-概述基于...

    Magenta是按照微内核的思路打造的,但不同于学院派的微内核,看上去没那么美,走的是一条实用化的道路。
    本想自己写点东西,但magenta自带的文档已经挺完善,以下的内容的一部分来自对文档的引用。


    Magenta - 概述


    基于微内核的特性,Magenta只负责管理如下资源:

    • scheduler,继承自LK并增强;
    • 中断,处理(一部分,另一部分可在user space处理)
    • memory space
    • Handles,句柄管理
    • object,对象管理

    其他关键的的OS元素,比如文件系统、驱动等等,在user space实现。
    有些微内核只负责schedule和object管理,从这点看,magenta并不那么纯粹。

    Magenta是基于object的kernel,将各种资源以object的方式组织,并以Handle的方式提供给user。user从而可以通过Handle访问并操作object;kernel负责object的生命周期管理。

    下图是用户句柄、kernel句柄和object的关系的一个简单表示。

                     | handle
    user-space       |
    ------------------------------ sys-call
    kernel-space     |
                    +++
                     +                
                 ==========
                 | Handle |
                 ==========
                     |
                    +++
                     +
                 ==========
                 | Object |
                 ==========
    

    user handle


    定义为

    typedef int32_t mx_handle_t;
    

    可见是32bit的整形变量。代表在process中,对kernel Handle 的索引。
    user handle只在本process内有效。同样的user handle value,在其他process中,或指向另一个object,或就是无效的索引。


    kernel Handle


    定义为

    class Handle final : public mxtl::DoublyLinkedListable<Handle*> {
            。。。
    }
    

    在kernel中,接收到user handle后,将此32bit的变量移位、计算后,可得到Handle一个实例的基地址,从而可得到一个Handle。可见user handle和kernel Handle是一一对应的。

    Handle中保存着如下成员:

    * dispatcher_, 指向object的指针
    * rights_, 访问object所需权限
    * process_id_, 所属process的ID
    * base_value_, 本Handle的基地址
    

    kernel会检查当前process是否有权限可以访问此Handle;是否有权限可以访问此Handle指向的Object。

    不是所有的kernel Handle,对user都是可见的。当kernel Handle处于in-transit状态时,此Handle对user不可见。此种情况一般发生在handle转移时。举例如下:

    • 当A process想将1个Handle 传递给B process,A process调用 mx_channel_write , 并以1个user handle为参数。
    • kernel接收到此handle后,将其转换为kernel Handle, 将 process_id_ 赋值为0,表示此Handle和kernel绑定,不在属于A Process, 处于in-transit状态;最后将Handle从A Process的Handle space中去除。此时此Handle对A process和B Process的user都是不可见的。
    • B Process调用 mx_channel_read 后,kernel会将此Handle映射至B Process的Handle space,且process_id_ 重新赋值为B Process的ID。此时,此handle对B Process的user可见。
    • 如果在B Process调用mx_channel_read 之前, A Process就关闭了此channel,则此Handle也自动关闭。

    Object


    Object在实现上,都会继承Class Dispatcher,从而所有的object实例都有统一的header。此header记录object的ID、被Handle引用的次数、object类型、object name等等。利用Handle得到object后,可从header查询到object的info,从而可以判断Handle是否是合法的访问此object。

    object本身是不带任何security信息的,即默认可以被任意访问。 user的访问权限,是在Handle中做的检查。一个进程的2个带不同的权限的Handle是可以指向同一个object。

    object的生命周期和其被引用的次数有关。当object被创建时,有1个Handle指向此object,则其被引用次数为1; 当后期有其他Handle也指向此object,则其被引用次数+1。当Handle被关闭时,object的被引用次数-1;当被引用次数达到0时,此object自动被释放。

    当1个Handle有效时,其指向的object也肯定有效;而当Handle关闭时,其指向的object不一定也被关闭,因为其他Handle或kernel code仍在引用此object。

    Magenta是围绕着object运转的,object可分为2大类:面向App和面向driver。

    面向App的object

    1/ 用于执行code

    * Job
    * Process
    * Thread
    * Task
    

    Thread属于Process;Process属于Job。而Task是对3者的统称。在user可使用Task相关的sys-call控制Thread/Process/Job。

    2/ 用于传递消息和数据

    * Socket
    * Channel
    * Fifo
    

    3/ 事件通知

    * Event
    * Event pair
    * Futext
    

    4/ Waiting

    * WaitSet
    * Port
    

    5/ 虚拟内存管理

    * VMO, Virtual Memory Object
    * VMAR,Virtual Memory Address Region
    

    面向driver的object

    * Interrupt request
    * Resource
    * Log
    

    Devmgr和Devhost


    如果magenta只有1个裸核的话,那毫无用处。完整的系统,缺一不可。所以在user space实现了设备管理(Devmgr)和驱动管理(Devhost)。

    下一次从userboot开始讲起。

    展开全文
  • 编译Magenta

    千次阅读 2016-08-16 10:32:23
    https://github.com/fuchsia-mirror/magenta/blob/master/docs/getting_started.md 编译环境选择Ubuntu14.04 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 安装必要的工具 sudo apt-get install texinfo l

    参考文档地址

    https://github.com/fuchsia-mirror/magenta/blob/master/docs/getting_started.md



    编译环境选择Ubuntu14.04

    sudo apt-get update

    sudo apt-get upgrade


    安装必要的工具

    sudo apt-get install texinfo libglib2.0-dev autoconf libtool libsdl-dev build-essential

    sudo apt-get install git


    建立一个代码的根目录使用$SRC代指

    进入$SRC目录

    下载代码

    git clone https://fuchsia.googlesource.com/magenta

    或者git clone https://github.com/fuchsia-mirror/magenta.git


    进入magenta目录

    执行脚本./scripts/download-toolchain下载google编好的工具链

    下载需要保持网络畅通

    Downloading https://fuchsia-build.storage.googleapis.com/magenta/toolchain/arm-eabi/Linux-x86_64/5547f5aaa23715f81e0d27d49cb56d03957695fc
      % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                     Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
    100 41.6M  100 41.6M    0     0   240k      0  0:02:57  0:02:57 --:--:--  324k
    Unpacking /home/jiang/fuchsia/magenta/prebuilt/downloads/arm-eabi-Linux-x86_64.tar.bz2
    Downloading https://fuchsia-build.storage.googleapis.com/magenta/toolchain/x86_64-elf/Linux-x86_64/5547f5aaa23715f81e0d27d49cb56d03957695fc
      % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                     Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
    100 39.0M  100 39.0M    0     0   169k      0  0:03:56  0:03:56 --:--:--  176k
    Unpacking /home/jiang/fuchsia/magenta/prebuilt/downloads/x86_64-elf-Linux-x86_64.tar.bz2
    Downloading https://fuchsia-build.storage.googleapis.com/magenta/toolchain/aarch64-elf/Linux-x86_64/5547f5aaa23715f81e0d27d49cb56d03957695fc
      % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                     Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
    100 36.8M  100 36.8M    0     0   279k      0  0:02:14  0:02:14 --:--:--  372k
    Unpacking /home/jiang/fuchsia/magenta/prebuilt/downloads/aarch64-elf-Linux-x86_64.tar.bz2

    看下脚本的说明

    # This script is expected to be executed by Jiri as a runhook, or by individual
    # developers who want to grab the latest prebuilts.  It takes no arguments, will
    # download the latest version of the Magenta toolchain, install it in the
    # prebuilt/downloads directory, and update prebuilt/config.mk with the toolchain
    # prefix (so you shouldn't have to set PATH or anything yourself).

    工具链安装在prebuild/downloads/目录下面

    并且会配置在prebuilt/config.mk中


    在magenta目录下执行make命令

    编译的目标文件和镜像在build-magenta-pc-x86-64目录下

    ~/fuchsia/magenta/build-magenta-pc-x86-64$ ls
    app   bootfs.img       config-buildid.h  config-kernel.h  dev     lib          magenta.elf         platform  rodso-stamp  target  top   ulib
    arch  bootfs.manifest  config-global.h   config-user.h    kernel  magenta.bin  magenta.elf-gdb.py  rodso.ld  system       tools   uapp  utest



    展开全文
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  • magenta-开源

    2021-04-27 00:55:59
    用于创建软件代理系统的java工具包。

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