Musenet permette molto semplicemente di caricare un file midi e trasformarlo nella sua versione acustica facendo uso di strumenti campionati con cura (soudfont). Il tutto compilando un semplice form.

Ma c'è molto di più: nella modalità semplice (mostrata di default), si possono ascoltare poche battute pre-generate. Si può scegliere un compositore o uno stile, un inizio opzionale di un pezzo famoso e iniziare a generare il resto del brano. Questo permette di esplorare la varietà di stili musicali che il modello può creare.

Nella modalità avanzata è possibile interagire direttamente con il modello. Le integrazioni richiederanno più tempo, ma si creerà un pezzo completamente nuovo.

magenta

magenta music-transformer

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Jessica Chan (twitter, youtube) ci fa un utile ripasso di come si realizza una pagina web mediante l'uso dei metodi moderni applicati alle tecnologie note: HTML, SCSS, JS.

EasyBank code
Responsive Design for Beginners
Frontend Mentor

(0:30) Part 1: Setup and Navigation Bar
(49:52) Part 2: Animated Hamburger Menu
(1:21:28) Part 3: Animated Mobile Menu
(1:43:56) Part 4: Responsive Hero
(2:39:24) Part 5: 4-Column Features (flexbox)
(3:16:58) Part 6: 4-Column Articles (CSS grid)
(4:04:56) Part 7: Footer

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Su edityouraudio.com il machine learning è in grado di separare la parte vocale da quella strumentale, partendo da un semplice link a youtube. Entrambi i file si possono scaricare.

Questo approccio è molto più efficace delle elaborazioni che si applicavano con goldwave o audacity sulle frequenze vocali per isolarle, e danno risultati di qualità superiore, che ad un primo ascolto rasentano la perfezione. Nella parte vocale vengono addirittura preservati i filtri, che sono riconoscibili nel brano solo dalle orecchie più allenate.

E potrebbe mancare il colab ? Assolutamente no: Song Spleeter Colab con il relativo codice spleeter @ github e il paper.

In questo esilarante video Eva Unit 02 Becomes a Gymnast, animato in stop motion con passione e maestria da Kenta Shinohara, c'è un breve corto con l'introduzione del making of.

altri video
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Su lichess si può giocare a scacchi liberamente, anche senza registrarsi. Ci sono molte varianti disponibili e il computer già attorno al 4° livello ha un rating superiore a 1700, quindi comincia ad essere impegnativo.

Imparare a giocare a scacchi è divertente, rivela la propria attitudine alla riflessione, alla logica, e al pensiero astratto. Ma ancora di più fa scoprire la propensione all'agonismo e insegna un utile equilibrio tra attacco e difesa, mantenere l'iniziativa, presidiare zone di spazio ecc. Tutte abilità utili in vari campi, se applicate con criterio e contestualizzando bene.

Su lichess ci sono tutti i tool che ci si possa aspettare, analisi, notazione, import/export, enigmi, altri giocatori a disposizione, lezioni, consigli ed è possibile anche ottenere un proprio rating, che però non va confrontato con l'ELO, ogni rating ha senso solo all'interno della propria piattaforma di giocarori. Non va preso troppo sul serio però, visto che ci vuole pochissimo a barare consultando un qualsiasi altro motore.

Per questo è utile anche per sviluppare correttezza e disciplina. O quantomeno per rendersi conto di non avere né l'una né l'altra, e trarne le relative conseguenze.

In Recompile si prende il controllo di un programma semi-senziente e si cerca di sfuggire alla cancellazione (derezzing ! cit.) in una avventura con l'atmosfera di un Tron più grezzo e con l'hacking ispirato a Metroidvania. Ambientato nel tentacolare mondo 3D del Mainframe, Recompile è caratterizzato da intensi combattimenti, platform, hacking ambientale e una narrativa unica e ramificata.

Recompile is a Metroidvania that makes hacking look beautiful
steam
Phi Dinh twitter
Art Design Deep Dive: Rendering the player as a form of pure energy in Recompile

Recompile - Demo Gameplay

DF Developers: Recompile from Phigames - Inside Next-Gen Indie Development

Blender 2.92 | How to use Geometry Nodes to make Procedural Motion Graphics

Il Modello OSI, fondamentale per la comunicazione di rete, infrastruttura cruciale per il 3° millennio, spiegato in modo che sia comprensibile a chiunque:

1 - Physical Layer
2 - Data Link Layer
3 - Network Layer
4 - Transport Layer
5 - Session Layer
6 - Presentation Layer
7 - Application Layer

wikipedia

[via]

Sword 2 - Adventure of Frog è un gioco completo, sviluppato in C++ sul canale in streaming da Noel Berry (autore di Celeste).

E' un eccellente esempio su come si sviluppa un gioco completo in uno dei linguaggi più ostici da padroneggiare.

twitter
youtube

streaming - day 1
streaming - day 2

Understand Data Structures in C and C++
Dear ImgUI
Dynamic Online manual ImgUI
Learn Modern C++ by Building an Audio Plugin

★ most useful C/C++ stb-style single header libs

★ space-shooter.c

FastAPI è una delle tecnologie più immediate per creare delle API. Ecco alcune delle feature:

- Documentazione automatica tramite OpenAPI, che permette di fare cose come generare codice Python che sappia parlare con le API.
- Documentazione sull'interfaccia utente che permette di comprendere facilmente e interagire direttamente con l'API.
- Validazione degli input tramite Pydantic, lo stesso strumento usato per generare gli schemi nella documentazione. Fondamentalmente basta annotare il vostro endpoint con gli input/output e questi vengono documentati e validati.
- Facile da testare usando qualcosa come pytest grazie ad alcuni fantastici strumenti inclusi e alla flessibilità dell'iniezione di dipendenza.
- La fantastica documentazione di FastAPI, alcuni dei migliori in giro, dà accesso ad alcune delle feature migliori.
- Facile da ospitare su AWS Lambda usando Mangum.

Ma qualcuno ha deciso di reimplementare il tutto in Rust

[via]

Intro to FastAPI - The Best Way to Create APIs in Python?

Learning FastAPI

Keijiro Takahashi (github, twitter), che lavora per Unity Technologies Japan, ha appena pubblicato un fantastico esempio di utilizzo di unity per fare upscaling di immagini con l'ausilio del machine learning. Si tratta di Waifu 2x, che era già disponibile online. Ma ora, grazie alla sua implementazione per unity, può essere eseguito in locale sul proprio computer. Basta un minimo di dimestichezza. Si inserisce una immagine intorno ai 300x300 pixel nella directory degli asset (/Assets/Test/), si modifica il riferimento "Source" del Tester in scena e si lancia unity. La CPU sale immediatamente di giri per eseguire il calcolo dell'upscaling e l'originale e la nuova immagine compaiono entro pochissimi secondi a video.

Viene usato Barracuda, la libreria di unity per il supporto di reti neurali. Ora grazie a questo esempio diventa molto più facile riuscire ad eseguire qualsiasi rete neurale sul proprio PC !

Si esporta la rete neurale originale dal suo framework Pytorch, TensorFlow o Keras nel formato standard ONNX.
Si aggiunge il file .onnx al progetto: questo si comporta come una normale risorsa.
Si carica il modello dall'asset.
Si crea il motore di inferenza (il worker).
Si esegue il modello e si recuperano i risultati.

The Tour Episode 7 | Unity Barracuda Tools | Unity Student Ambassador