duangsuse::Echo
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美而不丑、明而不暗、短而不凡、长而不乱,扁平不宽,读而后码,行之天下,勿托地上天国。
异常勿吞,难过勿过,叹一真理。效率是很重要,盲目最是低效。
简明是可靠的先验,不是可靠的祭品。
知其变,守其恒,为天下式;穷其变,知不穷,得地上势。知变守恒却穷变知新,我认真理,我不认真。

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转载频道 @dsusep
极小可能会有批评zf的消息 如有不适可退出
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Forwarded from duangsuse Throws
#life #Sysadmin #Drawing 我滚动了我的 Fedora,Krita 现在可以正常使用了!好耶!
Forwarded from duangsuse Throws
Forwarded from duangsuse Throws
G'MIC 插件装了,不过那个 G'MIC Colorize 的插件我觉得效果不好,还是 Krita 4.x 自己的着色蒙板好用,要不然手工上色其实也很好看。
Forwarded from duangsuse Throws
#CS #OI 汗诺塔问题,G'MIC 的 demo 里有个玩的,我一直以为 G'MIC 只是滤镜... 其实它还有一些透视和伪 3D 的滤镜,不知道是不是甚至还有 3D Render 的...
Forwarded from duangsuse Throws
#NEWS #Machl #ANN #music #recommended #Backend #media #bilibili
基于人工神经网络和音符拼接的『学院派』歌声合成引擎 SynthesizerV 1.0 正式发布
Forwarded from duangsuse Throws
这次的正式版,功能起码完爆 V4。CeVIO 还有那些不搞理论的杂牌国产引擎们也是被完美爆破。

你们看,真的不是因为能深入学习才有这技能那技能,而是一个人会的东西多了之后就自然而然的会朝更深的地方发展。 👍
Forwarded from duangsuse Throws
妈耶,看到这个,我到现在也还真是目前为止都没有闲心去弄那么大的架构... 居然还大到可以去专门画 mindmap 了... 还画得那么好看...
duangsuse Throws
妈耶,看到这个,我到现在也还真是目前为止都没有闲心去弄那么大的架构... 居然还大到可以去专门画 mindmap 了... 还画得那么好看...
这个弄图呢就有一个好,对整个应用架构画图其实也是可选的(如果做图开销足够小就可以做,直观的好处是不会变的),算法和处理流程架构、结构、别的关系的话弄图更有价值一些,不过都是得有一定复杂度了我才可能搞,而我现在都没写过什么真正意义上多复杂的东西,甚至还不如他们呢...
#recommended 🤔 duangsuse 对此事的态度?
Forwarded from duangsuse Throws
#Statement 但是啊,我说,其实我现在还没有去写过机器学习算法的程序,人工神经网络我完全不了解,所以这方面我要学习的还有很多。
之所以学某些媒体系的用这种风格来说是因为我觉得这真的是我最『崇拜』的故事,和我所认为最好最用心最特别的歌声合成软件 ❤️

诚恳地说,我真的不了解这些技术(因为我的确没有写过,甚至完全没有考虑过类似的程序,不过我最近比较想解决递推理解上的问题,我尽可能快。

但我得像数字集成电路一样找到自己的频率,平稳地按照自己的『晶震』工作,不会因为和大佬们差别太大就『跑飞』爆炸伤害身体健康。

这些技术,包括 AWT(抽象窗口控件)、计算机图形学、人工神经网络(我看到的资料太少了,又深又少的资料不足以系统了解此系统)、音频信号处理和分析、自然语言处理(当然我直觉还不错,所以学起来可能不会特别慢)

还有作为作者的英文讨论素质、英文阅读速度、TeX 的一些比较偏向信号处理的 package 的使用... C/C++ 基础、SIMD 指令和内联汇编等等

当然还有数不清的八卦知识、灵感、想法和强烈依赖工程师个人专业素质的各种技巧,诸如使得程序更加可扩展、更易开发维护、自动化测试、使得程序可嵌入

创造一个类似 Synthesizer V 一样的软件需要横跨多少领域的知识和技能

歌声合成软件和 DAW 使用
中日英三语基本了解
自然语言处理
音频信号分析和处理
语言合成
人工智能
计算机图形学
桌面 GUI 应用程序设计
C/C++ 语言、运行库和 x86 系列微处理器较强熟悉度
Web 前端和简易运维
排版工具使用

— Sleepwalking 做到了

如果说开始我知道 — 后来 Synthesizer V 真的成功了。我绝对不会惊讶(不一定是所谓的『成功』,也即经济意义上一般所认为的成功)

— 当然以上是我对和作者相关范畴问题的想法,真的是我内心真实的感受。
— 如果你也想入门?看看这个(其实我记得 sleepwalking 也曾专门写了个引路的 issue,不过我忘记在哪里了),说实话... 我觉得如果你现在连一行属于真正意义上 FP(函数式编程) 或者算法或者逆向工程的东西都没玩过,那就很难入门,我发现好像能一个人做到这种地步的,基本都是真正意义上的『爱好者』,天才?他们不是,只是全身心投入去爱一件事情 — 编程 — 仅此而已

我现在上高二(当然也不算是真正意义上的高二学生,因为我没『学习』太多),都『有时间』去学些额外的东西,努力让自己随着时间的推移而有实质上的进步,
而很多已经参加工作,甚至是每天 10 a.m. 上班 9 p.m. 晚上下班的一些人呢?为什么工业界会出现一些工程师干 5 年还是『踏踏实实』地做一件事情的情况呢?
5 年的『踏踏实实』『脚踏实地』究竟是你的勤奋还是你的懒惰???

5 年,几乎就是 Synthesizer V 从设想到 1.0 的时间,这之中作者的进步,从 Rocaloid 到留学到 LLSM.... 历历可见
对于一些现在 Web 时代的工程师来说,5 年,不过就是自己在公司修 bug 合作工程的 5 年,5 年里自己有什么一直在稳定『开发中』的项目?没有。5 年过去长肉 50 斤或许是最『大』的收获。
代码太随便、知识层面太狭隘,能够让人铭记的东西,除了那些所有年轻一代都有的『独有用心』『别出心裁』的『界面/交互』设计外,没啥了。
没啥了。
没啥了。

难道就不能拿出点实干出来吗?不能拿出点靠自己真正的努力获得的东西吗?
这就是一个大学本科生的『最大输出压力』?
这就是你在大学 4 年里学到的东西?
能不能再多学一点,再多创造一点,多积累一点... 环境越来越好,可是专业素养却与环境优劣背道而驰。为什么?

难到作为一个受到高等教育并打算进入社会从事信息技术产业相关行业的{年轻人},你对自己的预期仅仅是趴在巨人的肩上充当『聊胜于无』,仅仅是做一些仅仅比计算机高一点,或许可能马上要被模板生成工具替代的工程?还是去做某些『办公』软件都能弄出来的布局?

大学毕业,以后就可以有饭吃,你这一种定理,是哪一本书上翻来的?

(顺便,我觉得对于现在还在 Telegram 上敲着键盘的,不是天才的我们,能不能抛弃傲慢和成见,不要把自己看成天才,用心有策略对待一次程序设计?它真的没有那么简单,也没有那么机械化
许多真正的『天才』不乐意别人喊自己天才(当然也有愿意的,但说实话,我觉得和那个发现石墨烯超导的比起来都还不够『天才』,但没有贬义),为什么不像居里夫人一样,少问名利上的收获,多实干做技术上的耕耘,生活不会亏待你的。

— 然而,很多人也会说『我爱编程啊?』 — 那就是方法不对,沉迷于应用领域,别人在一篇一篇论文刷、一个一个几十万行有效业务代码项目在看、在分析的的时候,你在一个一个『Helloworld 级别』的程序写着,熬着夜写,或许还边写边发『朋友圈』说自己好努力啊... 其实你一直在做码农、一直在当复读机,你就是那种最廉价的机床,一遍一遍循环结构重复着简单机械的 routine、往复生产着在复杂智慧层次上从未有过一点偏差的程序 — 今天是小应用,明天是换个接口的小应用,或许还得为了适应某种实质上没有多大复杂性的新知识犒劳自己一番

— 不要用战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰。

Synthesizer V 正式版是收费的共享软件。500 多人民币的价格突出了软件质量的绝对自信,因为它就真的值你花 500 块买到手


作者基本是一个人从高中弄到大学的这个东西,难道比那些专门为了赚钱而开发的软件相比,还不值这个价吗?

(当然我目前没钱买(逃



不过虽然没钱买,技术肯定还是有很大兴趣的,我也想尽可能再买几本和 音频信号处理、语音学、人工智能相关的书看看...

(因为其实 C 语言比较简单我这里已经有书教得很好了

(说真的,虽然那些 WWW 上的文章们可以进一步扩宽知识面,但是书才是『为纲』的,不可能为了看一些边角料连主食都不看了(跑

(当然,看论文其实也是不错的学习方法 — 相当不错,不过目前我依然需要很多书。
(最后,补充一句 — 『纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行』 不管理论该怎么弄,草稿纸上的算式草图该怎么写怎么画,实际的代码都是不能少的,走向实践是一切理论的最终形态应用


(总之,加油吧!现在学到的某些比较偏向前端东西的边角料(诸如盒模型、CSS)也越来越多了
期待未来的 duangsuse.
duangsuse Throws
#Statement 但是啊,我说,其实我现在还没有去写过机器学习算法的程序,人工神经网络我完全不了解,所以这方面我要学习的还有很多。 之所以学某些媒体系的用这种风格来说是因为我觉得这真的是我最『崇拜』的故事,和我所认为最好最用心最特别的歌声合成软件 ❤️ 诚恳地说,我真的不了解这些技术(因为我的确没有写过,甚至完全没有考虑过类似的程序,不过我最近比较想解决递推理解上的问题,我尽可能快。 但我得像数字集成电路一样找到自己的频率,平稳地按照自己的『晶震』工作,不会因为和大佬们差别太大就『跑飞』爆炸伤害身体健康。…
(什么时候我也可以学学数学统计指标相关的东西,因为现在机器学习少不了...

尝试学习一下 Fourier Transform... 什么的,还好不是『数形结合』解析数学...

数学这个数据预测分析是非常实用的子科(可是就是动辄微积分啊... 不过那也的确有用啊,可是没有什么好例子?

平时不太喜欢有数字的东西的,我看以后肯定逃不掉要写需要它 #math 的程序(
值得一提的是,很多东西看起来简单,其实后面复杂的要死。比如 audacity 那个人声消除和隔离处理算法,如果不知道后面真正用的处理方式想理解很难。