1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
简谱 |
C |
D |
E |
F |
G |
A |
B |
音标 |
do |
re |
mi |
fa |
sol |
la |
si |
唱名 |
基本音符与时值
音符名称 |
音符标记 |
时值(以四分之一音符为一拍) |
全音符 |
5 - - - |
四拍 |
二分音符 |
5 - |
二拍 |
四分音符 |
5 |
一拍 |
八分音符 |
5 |
二分之一拍(半拍) |
十六分音符 |
5 |
四分之一拍 |
三十二分音符 |
5 |
八分之一拍 |
休止符与时值
音符名称 |
音符标记 |
时值(以四分之一音符为一拍) |
全休止符 |
0 0 0 0 |
四拍 |
二分休止符 |
0 0 |
二拍 |
四分休止符 |
0 |
一拍 |
八分音符 |
0 |
二分之一拍(半拍) |
十六分音符 |
0 |
四分之一拍 |
三十二分音符 |
0 |
八分之一拍 |
|
|
|
、
附点音符
音符名称 |
音符标记 |
时值(以四分之一音符为一拍) |
四分附点音符 |
5. |
5+5 (一拍半) |
八分附点音符 |
5. |
5+5(四分之三拍) |
十六分附点音符 |
5. |
5+5(八分之三拍) |
附点四分休止符 |
0. |
(一拍半) |
附点八分休止符 |
0. |
(四分之三拍) |
附点十六分休止符 |
0. |
(八分之三拍) |
相关推荐
中国民族乐队包括拉弦、吹管、拨弦和打击乐器,如二胡、笛子、琵琶和锣鼓。西洋管弦乐队则由拉弦、木管、铜管和打击乐器组成,如小提琴、长笛、小号和定音鼓。 最后,我们还提到了一些著名的音乐作品,如中国的国歌...
这首作品通过二胡独特的音色和演奏技巧,生动地描绘出草原上万马奔腾的壮观景象。 #### 8. 天堂 - **词曲**:腾格尔 - **音乐特点**:蒙古族民歌分为长调与短调两种风格 这首歌充分展示了蒙古族音乐的魅力,尤其是...
5. 《赛马》确实是由二胡演奏的,这是一首展示二胡技巧和表现力的经典曲目。 6. 《桔梗谣》中的“桔梗”是真实存在的植物,也可能与歌曲主题有关。 7. 人声确实分为男声、女声和童声,这是歌唱分类的基本依据。 8. ...
每组包含多种乐器,如笛子、二胡、琵琶等。 2. **音乐作品与作者** - 《黄河大合唱》由光未然作词,冼星海作曲,是中国现代音乐的重要作品。 - "四大名旦"指的是京剧界的梅兰芳、尚小云、程砚秋和荀慧生,他们在...
【项目资源】: 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
【项目资源】: 适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
# 基于Python的KMeans和EM算法结合图像分割项目 ## 项目简介 本项目结合KMeans聚类和EM(期望最大化)算法,实现对马赛克图像的精准分割。通过Gabor滤波器提取图像的多维特征,并利用KMeans进行初步聚类,随后使用EM算法优化聚类结果,最终生成高质量的分割图像。 ## 项目的主要特性和功能 1. 图像导入和预处理: 支持导入马赛克图像,并进行灰度化、滤波等预处理操作。 2. 特征提取: 使用Gabor滤波器提取图像的多维特征向量。 3. 聚类分析: 使用KMeans算法对图像进行初步聚类。 利用KMeans的聚类中心初始化EM算法,进一步优化聚类结果。 4. 图像生成和比较: 生成分割后的图像,并与原始图像进行比较,评估分割效果。 5. 数值比较: 通过计算特征向量之间的余弦相似度,量化分割效果的提升。 ## 安装使用步骤 ### 假设用户已经下载了项目的源码文件 1. 环境准备:
HCIP第一次作业:静态路由综合实验
【项目资源】: 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
内容概要:本文详细介绍了Johnson-SU分布的参数计算与优化过程,涵盖位置参数γ、形状参数δ、尺度参数ξ和伸缩参数λ的计算方法,并实现了相应的Python代码。文中首先导入必要的库并设置随机种子以确保结果的可复现性。接着,分别定义了四个参数的计算函数,其中位置参数γ通过加权平均值计算,形状参数δ基于局部均值和标准差的比值,尺度参数ξ结合峰度和绝对偏差,伸缩参数λ依据偏态系数。此外,还实现了Johnson-SU分布的概率密度函数(PDF),并使用负对数似然函数作为目标函数,采用L-BFGS-B算法进行参数优化。最后,通过弹性网络的贝叶斯优化展示了另一种参数优化方法。; 适合人群:具有Python编程基础,对统计学和机器学习有一定了解的研究人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要对复杂数据分布进行建模和拟合的场景;②希望通过优化算法提升模型性能的研究项目;③学习如何实现和应用先进的统计分布及优化技术。; 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程实现,建议读者在阅读时结合相关数学知识,同时动手实践代码,以便更好地理解和掌握Johnson-SU分布及其优化方法。
TSP问题的3种智能优化方法求解(研究生课程《智能优化算法》结课大作业).zip
【项目资源】: 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
【项目资源】: 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
自动发布Java项目(Tomcat)Shell脚本
# 基于webpack和Vue的前端项目构建方案 ## 项目简介 本项目是基于webpack和Vue构建的前端项目方案,借助webpack强大的打包能力以及Vue的开发特性,可用于快速搭建现代化的前端应用。项目不仅完成了基本的webpack与Vue的集成配置,还在构建速度优化和代码规范性方面做了诸多配置。 ## 项目的主要特性和功能 1. 打包功能运用webpack进行模块打包,支持将scss转换为css,借助babel实现语法转换。 2. Vue开发支持集成Vue框架,能使用Vue单文件组件的开发模式。 3. 构建优化采用threadloader实现多进程打包,cacheloader缓存资源,极大提高构建速度开启热更新功能,开发更高效。 4. 错误处理与优化提供不同环境下的错误映射配置,便于定位错误利用webpackbundleanalyzer分析打包体积。
Hands-On Large Language Models - Jay Alammar 袋鼠书 《动手学大语言模型》PDF
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
# 基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Arduino Feather M0和Raspberry Pi的传感器数据采集与监控系统。系统通过Arduino Feather M0采集传感器数据,并通过WiFi将数据传输到Raspberry Pi。Raspberry Pi运行BalenaOS,集成了MySQL、PHP、NGINX、Apache和Grafana等工具,用于数据的存储、处理和可视化。项目适用于环境监测、物联网设备监控等场景。 ## 项目的主要特性和功能 1. 传感器数据采集使用Arduino Feather M0和AM2315传感器采集温度和湿度数据。 2. WiFi数据传输Arduino Feather M0通过WiFi将采集到的数据传输到Raspberry Pi。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
【项目资源】: 适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。