深度学习应用WEB平台
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案例介绍
概述：实现音乐数据的解析处理和AI模型构建提供训练和预测接口，并在此技术上实现一个完整的WEB应用平台作为应用实
现。
完成的内容：
构建基本工具集，包括符号音乐数据的解析处理（Music21），本地数据缓存，数据特征处理等
构建LSTM神经网络模型和调参，设计音乐生成算法，使用模型的预测结果生成音乐MID音符序列
设计算法服务器作为核心算法接口，多线程并发处理来自WEB服务器的调用深度学习算法请求，对训练请求进行排队处
理
使用Django后端 和 Layui 前端框架完成WEB服务器的设计实现，包括数据库设计，服务器业务逻辑和前端用户交互
等。
现。
完成的内容：
构建基本工具集，包括符号音乐数据的解析处理（Music21），本地数据缓存，数据特征处理等
构建LSTM神经网络模型和调参，设计音乐生成算法，使用模型的预测结果生成音乐MID音符序列
设计算法服务器作为核心算法接口，多线程并发处理来自WEB服务器的调用深度学习算法请求，对训练请求进行排队处
理
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等。
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概述：实现音乐数据的解析处理和AI模型构建提供训练和预测接口，并在此技术上实现一个完整的WEB应用平台作为应用实
现。
完成的内容：
构建基本工具集，包括符号音乐数据的解析处理（Music21），本地数据缓存，数据特征处理等
构建LSTM神经网络模型和调参，设计音乐生成算法，使用模型的预测结果生成音乐MID音符序列
设计算法服务器作为核心算法接口，多线程并发处理来自WEB服务器的调用深度学习算法请求，对训练请求进行排队处
理
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