Java开发人员必知的常用类库
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10月8日，韩国新人歌手夏妍发布了由人工智能作曲机器人EvoM制作的单曲《Eyes on you》，成为全世界第一位凭借AI作曲出道的人类歌手。 EvoM是韩国光州科学技术院人工智能研究生院研发的韩国首个人工智能作曲机器人，在《Eyes on you》的录制中负责作曲、编曲工作。EvoM的研发者安昌旭表示，他的目标是让人工智能创作的歌曲登上K-POP排行榜。 启航-音乐生产自动化的野心 早在上个世纪，人类就开始探讨计算机独立制作音乐的可能性。1956年，在列哈伦·希勒(Lejaren Hiller)的研究室里，世界上第一首完全由计算机生成的音乐作品--弦乐四重奏《伊利亚克组曲》(Illiac Suite)诞生了。1995年，阿尔佩(Alpern)研发的EMI作曲系统也是较早的一个成熟的古典音乐作曲系统，该系统主要采用拼接的方式来创作再现已故作曲家音乐风格的作品，其中有类巴赫的创意曲、器乐协奏曲和组曲，还有类莫扎特的奏鸣曲以及类肖邦的夜曲。 随着人工智能相关技术的发展和普及，近年来，越来越多企业和机构开始研究这个科技与艺术结合的奇妙领域，各式各样的作曲算法不断涌现，不少虚拟音乐人展露头角。“智能相对论”梳理了下： 2016年，Google公司研发的机器学习项目马真塔(Magenta studio)通过神经学习网络创作出一首时长90秒的钢琴曲。同年，Sony旗下的计算机科学实验室(Computer Science Laboratories，简称Sony CSL)开发了Flow Machines平台。 Flow Machines利用马尔科夫链分析数据库中现存的歌曲，提取旋律及和弦的关键信息，利用这些关键信息作为变量来学习音乐风格，让不同风格的歌曲相互转换、融合，并加以优化，其代表作是一首披头士音乐风格的歌曲《爸爸的汽车》(Daddy's Car)。此外，Sony CSL还开发了一个名为“DeepBach(深度巴赫) ”的神经网络，利用巴赫创作的352部作品来训练DeepBach，最终完成2503首赞美诗的创作。 第一个正式获得世界地位的AI虚拟作曲家则是2016年诞生的AIVA(Artificial Intelligence Virtual Artist)。AIVA通过读取由莫扎特、巴赫、贝多芬等名家谱写的15000首曲子进行学习，利用深度学习技术，搭建体现它自己对音乐理解的数学模型，运用模型创作出完全原创的曲子。 作为虚拟音乐人，AIVA已通过法国和卢森堡作曲家协会(SACEM)的合法注册，成为该协会首位非人类会员，并拥有自己的署名版权。 今年2月，美国数字研究机构Space150模仿知名说唱歌手Travis Scott的人声和音乐风格，做出了说唱机器人Travis Bott。
这是一个关于人工智能创造性的实验，研发团队采用附加神经网络技术(Additional Neural Network)，创造出“Travis Scott味”的旋律和打击乐伴奏，再将Travis Scott的歌词输入“文本生成器模型(Text Generator Model)”，得到了机器自动仿照Travis风格生成的歌词。 应用程序构建成服务套件。每个服务都是独立部署和可扩展的，拥有自己的 API 边界。不同的服务可以用不同的编程语言编写，管理它们自己的数据库，由不同的团队开发。 弱点 系统设计必须能容忍服务失败，需要更多的系统监控。服务编排和事件协作开销比较大。 当然，我们还需要更多钱。 用途
许多使用场景都可以应用微服务架构，特别是那些涉及大量数据管道的场景。例如，一个微服务系统对关于一个公司的零售店销售的报表系统会比较理想。数据展现过程的每一步都会被一个微服务处理：数据收集、清理、规范化、浓缩、聚合、报告等。 使用这个方案的电商应用程序将工作如下： Order Service 创建一个 Order，这个订单处于待定状态，然后发布一个OrderCreated事件。
7. 微服务架构上下文 部署基于服务器的企业应用程序，支持各种浏览器和原生移动客户端。应用程序通过执行业务逻辑、访问数据库、与其它系统交换信息并返回响应来处理客户端请求。这个应用程序可能会暴露一个第三方 API。 问题 一体化应用程序会变得过于庞大和复杂，无法得到有效支持和部署来实现最优的分布式资源利用，例如在云环境中。
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