We have the best new rap and R&B releases of the week, featuring artists like Open Mike Eagle, Omar Apollo, T.I, and more.
There is an overwhelming amount of music that drops on New Music Fridays. Unless you have hours of free time, it’s almost impossible to wade through all the sewage out there to get to the good stuff.
That’s where Okayplayer come in. On Friday morning, we are out here listening to as much new music as humanly possible. This week, we have a numbeer of great releases from artists like Open Mike Eagle, Omar Apollo, T.I., María Isabel, Price from Audio Fresh, and more.
Photo Credit Artist
The versatile Open Mike Eagle returns with his new album, Anime, Trauma and Divorce. The title is fitting — this is some of the most personal music of Mike’s career. Speaking to the New York Times about the album, Mike said:
I’ve listened to a lot of rap and heard deeply vulnerable songs but I ain’t never heard nothing like this…It’s terrifying because I don’t know if people necessarily want something like this. Rap is such an escape.
Homeboy Sandman & Quelle Chris — Don’t Feed The Monster
Photo Credit: Artist
Labelmates, Homeboy Sandman and Quelle Chris have released their first album together, Don’t Feed The Monster. The album features Sandman supplying the raps while Chris handles the production. In a press release, Chris talked about the album, saying:
As a producer, it’s just a joy to see your sonic canvases given greater and new life. To be a part of and witness to the story as it was written and to share the story with the world in album form is one of those priceless gifts that come with this “job” we chose. There’s a certain magical power in this album. Raw, pure, organic magic.
Omar Apollo — Apolonio
Photo Credit: Artist
Singer Omar Apollo is getting ready to release his debut album next year. Until then, Apollo holds fans over by releasing Apolonio, a new mini-album of sexy jams that he recorded while under quarantine in Glendale, California.
T.I. — The L.I.B.R.A
Photo Credit: Artist
T.I.’s new album, The L.I.B.R.A., is a family affair. Domani, T.I. ‘s son, appears on “Family Connect, one of the standouts from the album, while his daughter Deyjah appears on the album closure. In an interview with New York Magazine, T.I. called the tracks his two favorite songs on the album. What a good pop.
Eli Sostre — Emori
Photo Credit: Artist
After dropping a number of songs over the last couple of months, Eli Sostre has released his album, Emori. Writing about the album on his Instagram, Eli said, “BLOOD, SWEAT, & TEARS. HOPE YOU ENJOY.”
María Isabel — Stuck in the Sky
Photo Credit: Artist
Queens-bred singer María Isabel has dropped a quick seven-track EP to hold off R&B lovers out there. Stuck in the Sky is perfect October music.
Price — CLRD.
Photo Credit: Artist
Price, one half of Audio Push, has dropped his debut solo project, CLRD. Speaking about the album with VIBE, Price said:
I just wanted to show the beauty of being Black. It’s a greatness that never gets showcased. We always just talk about the struggle, but I wanted to show something different. Things that aren’t making The Shade Room.
James Blake — Before
Photo Credit: Artist
Over the last couple of years, James Blake has been trying to ditch his “Sad Boy” label. On his new EP, Before, which dropped earlier in the week, Blake drops a quick project of club jams.
Serial Killers — Summer of Sam
Photo Credit: Artist
Serial Killers, the rap supergroup consisting of Xzibit, B-Real, and Demrick, reunite for their latest album, Summer of Sam. The album features appearances from Busta Rhymes and Snoop Dogg and production from Rick Rock and Dem Jointz.
Shootergang Kony — Still Kony 2
Shootergang Kony — one of the more aggressive rappers to come out of Sacramento — has released the sequel to his breakout mixtape, Still Kony. The tape, one of the best new rap projects to drop this week, features appearances from Teejay3k, 1takejay, and Lil Poppa.
Why did Dave Krusen leave Pearl Jam?
Why is Pearl Jam album 10?
Why is Pearl Jam called Pearl Jam?
What is considered the greatest album of all time?
Roots Music Report375 South Main#127moab, Utah84532United States [970] 424-1487
375 South Main
#127
Moab, Utah 84532
United States
[970] 424-1487
- HomeHome
- & nbsp; đánh giá cdCD Reviews
- StationsStations
- ReportersReporters
- TrackingTracking
- ArticlesArticles
- & nbsp; liên hệ với chúng tôiContact Us
- & nbsp; về chúng tôiAbout Us
- & nbsp; bản đồ trang webSite Map
- AdvertisingAdvertising
Đăng ký bản tin
© 2022 Roots Báo cáo âm nhạc Tất cả các quyền Thiết kế trang web bằng cách: Thiết kế dấu phẩy quanh co
Site Design by: Crooked Comma
Designs
- Giới thiệu
- Các ứng dụng của ngôn ngữ lập trình R
- R ý tưởng dự án lập trình
- Các dự án hàng đầu r
- 1. Phân tích tình cảm
- 2. Phân tích dữ liệu Uber
- 3. Hệ thống đề xuất phim
- 4. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng
- 5. Dự đoán chất lượng rượu vang
- 6. Phân khúc khách hàng
- 7. Nhận dạng cảm xúc lời nói
- 8. Nhận dạng gói sản phẩm
- 9. Nhận dạng giới tính của giọng nói
- 10. Phát hiện tin tức giả mạo
- Các dự án R: Tại sao chúng lại quan trọng như vậy?
- Sự kết luận
- Câu hỏi thường gặp
Giới thiệu
Các ứng dụng của ngôn ngữ lập trình R
R ý tưởng dự án lập trình
Các ứng dụng của ngôn ngữ lập trình R
R ý tưởng dự án lập trình
Các dự án hàng đầu r
1. Phân tích tình cảm
2. Phân tích dữ liệu Uber
- 3. Hệ thống đề xuất phimR is a free to download and use open-source programming language. Contribution can also be made by optimizing the source code.
- 4. Phát hiện gian lận thẻ tín dụngR is platform-independent which can run on various operating systems like UNIX, Windows, and
Mac.
- 5. Dự đoán chất lượng rượu vangR can turn a complex code into an organized one using packages like readr and dplyr.
- 6. Phân khúc khách hàngR makes appealing graphs using notations and formulas through ggplot and plotly.
- 7. Nhận dạng cảm xúc lời nóiR contains a plethora of packages devoted to the development of machine learning, data analysis, and statistical projects.
R ý tưởng dự án lập trình
Các dự án hàng đầu r
1. Phân tích tình cảm
1. Phân tích tình cảm
- 2. Phân tích dữ liệu Uber
- 3. Hệ thống đề xuất phim
- 4. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng
- 5. Dự đoán chất lượng rượu vang
2. Phân tích dữ liệu Uber
- 3. Hệ thống đề xuất phim
- 4. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng
- 5. Dự đoán chất lượng rượu vang
- 6. Phân khúc khách hàng
- 7. Nhận dạng cảm xúc lời nói
3. Hệ thống đề xuất phim
- 4. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng
- 5. Dự đoán chất lượng rượu vang
- Mục đích chính của dự án học máy này là tạo ra một công cụ khuyến nghị có thể đề xuất phim cho người tiêu dùng. Mục tiêu của dự án R này là tìm hiểu làm thế nào một hệ thống khuyến nghị hoạt động. & NBSP;
- Trong dự án này, bạn sẽ tạo một bộ lọc hợp tác dựa trên các mục. Ý tưởng dự án này có thể cung cấp cho bạn kinh nghiệm thực hành với R, khoa học dữ liệu và học máy trong một dự án trong thế giới thực.
- Bộ dữ liệu Movielens đã được sử dụng. Có 105339 xếp hạng trong tệp xếp hạng.csv mà dữ liệu được sử dụng. Xếp hạng đã được đưa ra hơn 10329 phim trong tệp phim.csv.
4. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng
- Chúng tôi có thể xây dựng một ứng dụng để xác định các giao dịch thẻ tín dụng gian lận bằng cách sử dụng chương trình R. & NBSP;
- Chúng tôi sẽ sử dụng nhiều phương pháp học máy khác nhau để phân biệt giữa các giao dịch hợp pháp và gian lận. & NBSP;
- Cây quyết định, hồi quy, mạng lưới thần kinh nhân tạo và các phương pháp khác được sử dụng trong nghiên cứu này.
- Hệ thống phát hiện gian lận này sử dụng bộ dữ liệu giao dịch thẻ trên thẻ, trong đó có cả giao dịch gian lận và hợp pháp. & NBSP;
- Nhập bộ dữ liệu giao dịch, kiểm tra dữ liệu, thay đổi và tổ chức dữ liệu, mô hình hóa, phù hợp và cuối cùng thực hiện thuật toán là tất cả các giai đoạn trong dự án.
5. Dự đoán chất lượng rượu vang
- Chúng ta có thể có ý tưởng để nâng cao chất lượng rượu bằng cách sử dụng mô hình dự đoán. & NBSP;
- Nghiên cứu sẽ sử dụng bộ dữ liệu rượu vang đỏ của Red Red để xác định chất lượng rượu vang. & NBSP;
- Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm hiểu thêm về chất lượng hóa học của rượu vang đỏ. Để bắt đầu, chúng tôi sẽ sử dụng các yếu tố đầu vào để dự báo chất lượng rượu vang, và sau đó chúng tôi sẽ phân loại các loại rượu có đặc điểm nổi bật. & NBSP;
- Chúng tôi sẽ tìm kiếm mối quan hệ có một không hai trong dữ liệu dữ liệu dữ liệu và điều chỉnh các bảng xếp hạng để hiển thị nó. & NBSP;
- Chúng tôi sẽ tìm hiểu trực quan hóa dữ liệu, khám phá dữ liệu và mô hình hồi quy thông qua việc làm việc trên dự án này.
6. Phân khúc khách hàng
- Phân khúc khách hàng là một trong những dự án khoa học dữ liệu nổi tiếng nhất. Phân khúc khách hàng là một ví dụ nổi tiếng về học tập không giám sát. & NBSP;
- Phân cụm được sử dụng bởi các doanh nghiệp để xác định các nhóm khách hàng và nhắm mục tiêu cơ sở người dùng tiềm năng của họ. & NBSP;
- Để bán cho mỗi nhóm một cách hiệu quả, họ phân loại người tiêu dùng dựa trên các đặc điểm chung như giới tính, tuổi tác, sở thích và mô hình mua hàng. & NBSP;
- Phân cụm K-MEAN có thể được sử dụng để hình dung các phân phối giới tính và tuổi. Sau đó, thu nhập hàng năm và mô hình chi tiêu của họ được kiểm tra.
7. Nhận dạng cảm xúc lời nói
- Bài phát biểu là một trong những kỹ thuật cơ bản nhất để chúng ta truyền đạt bản thân, và nó kết hợp nhiều cảm xúc như yên tĩnh, tức giận, hạnh phúc và đam mê, trong số những người khác. & NBSP;
- Bằng cách kiểm tra các cảm xúc làm cơ sở cho bài phát biểu, có thể tái cấu trúc cảm xúc của chúng tôi, dịch vụ chúng tôi cung cấp và hàng hóa cuối cùng để tạo ra một dịch vụ tùy chỉnh cho những người cụ thể. & NBSP;
- Mục tiêu chính của nghiên cứu này là nhận ra và trích xuất tình cảm từ một loạt các tệp âm thanh tạo nên lời nói của con người.
8. Nhận dạng gói sản phẩm
- Gói sản phẩm là một kỹ thuật tiếp thị liên quan đến việc kết hợp nhiều mặt hàng và bán chúng như một đơn vị duy nhất với giá chiết khấu. & NBSP;
- Những kỹ thuật này được sử dụng để thuyết phục khách hàng mua thêm các mặt hàng của họ. & NBSP;
- Lấy ví dụ, một thỏa thuận bữa ăn pizza. Chúng tôi sử dụng các kỹ thuật phân khúc và phân cụm chủ quan trong dự án R này để giúp chúng tôi đóng gói các sản phẩm cùng nhau để có được rất nhiều. & NBSP;
- Bộ dữ liệu giao dịch bán hàng hàng tuần của người Viking, có thể sử dụng số lượng mua của nhiều mặt hàng khác nhau.
- Theo truyền thống, phân tích rổ thị trường đã được sử dụng để tìm các bó như vậy; Tuy nhiên, bạn sẽ so sánh mức độ liên quan tương đối của phân cụm chuỗi thời gian trong việc xác định các gói sản phẩm trong dự án này.
9. Nhận dạng giới tính của giọng nói
- Nhận dạng giới là một vấn đề nổi tiếng trong phân tích lời nói ngày hôm nay. Sân, trung bình, tần số và dữ liệu thính giác khác có thể được sử dụng để xác định giới tính. & NBSP;
- Trong tất cả các lĩnh vực nghiên cứu, học máy tạo ra kết quả đầy hứa hẹn cho các vấn đề phân loại. Có rất nhiều biện pháp hiệu suất có thể được sử dụng để đánh giá một thuật toán khu vực.
- Dựa trên các thuộc tính âm thanh của giọng nói và lời nói, dự án này đào tạo phần mềm máy tính để xác định giọng nói là nam hoặc nữ. & NBSP;
- Mô hình được phát triển bằng cách sử dụng bộ dữ liệu gồm 3.168 mẫu lời nói được ghi lại từ người nói nam và nữ. & NBSP;
- Các mẫu giọng nói được xử lý trước trong R bằng cách sử dụng phân tích âm thanh, và sau đó được xử lý với các thuật toán AI/ML để tìm hiểu các tính năng dành riêng cho giới để phân loại giọng nói là nam hoặc nữ.
10. Phát hiện tin tức giả mạo
- Tin tức giả mạo không cần phải được giải thích. Trong xã hội kết nối ngày nay, việc truyền bá thông tin sai lệch trên internet là tương đối dễ dàng.
- Tin tức giả đôi khi được lan truyền qua Internet bởi các nguồn trái phép, gây ra vấn đề cho cá nhân mục tiêu, sợ hãi và thậm chí là bạo lực. & NBSP;
- Nó rất quan trọng để xác định độ tin cậy của tài liệu để chống lại sự lây lan của tin tức giả, mà dự án khoa học dữ liệu này có thể hỗ trợ.
- Phát hiện tin tức giả tự động nhằm mục đích khám phá phương pháp tối ưu để giải quyết các thách thức phát hiện lừa dối khó khăn, tập trung vào chính trị và phương tiện truyền thông xã hội trong thế giới thực. & NBSP;
- Trong dự án này, bạn sẽ phát triển một trình phân loại để xác định xem một nhận xét chính trị từ cuộc bầu cử Hoa Kỳ năm 2016 có phải là tin sai hay không.
Các dự án R: Tại sao chúng lại quan trọng như vậy?
Lập trình R đã được phổ biến trong nhiều lĩnh vực trên toàn thế giới, đây là một lý do chính đáng để cải thiện các kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn. & NBSP; Lập trình R đã hỗ trợ các công ty dựa trên sản phẩm trong việc hoàn thành các nhiệm vụ cơ bản như thu thập dữ liệu, phân tích và tạo ra các kết quả có giá trị.
Việc đặt dữ liệu theo cách thủ công vào một chương trình để tạo ra đầu ra là tốn nhiều công sức, tốn thời gian và dễ bị lỗi. Tuy nhiên, sử dụng ngôn ngữ lập trình R, các ứng dụng phân tích dữ liệu có thể được điều chỉnh theo nhu cầu của công ty, giảm lao động thủ công, tăng tốc độ và hiệu quả và mang lại kết quả tối ưu.
R chứa các công cụ và gói tích hợp khác nhau cho phép người dùng phân tích các loại bộ dữ liệu khác nhau, ngoài các chức năng như IF-Else, FOR và WHER. Lập trình R đã trở thành một công cụ phổ biến và dễ hiểu trong số các nhà khoa học dữ liệu là kết quả của các chức năng và khả năng này. Một số bộ dữ liệu có thể được nghiên cứu bằng cách sử dụng các ý tưởng phân tích dữ liệu R được liệt kê dưới đây:
- Danh sách - Danh sách là một tập hợp các loại dữ liệu riêng biệt có thể bao gồm các biến như biến phân loại, biến liên tục hoặc các giá trị bị thiếu. — A list is a collection of distinct data types that might include variables like Categorical Variables,
Continuous Variables, or Missing Values.
- Vectơ & nbsp; - Các vectơ riêng lẻ, chẳng hạn như chữ số và số nguyên, hoặc kết hợp hai hoặc nhiều loại vectơ trong bộ dữ liệu, có thể được nghiên cứu và phân tích bằng lập trình R. — Individual vectors, such as numerals and integers, or a combination of two or more vector types in a dataset, may be studied and analyzed using R programming.
- Ma trận-Ngôn ngữ lập trình R có thể phân tích các bộ dữ liệu hai chiều, chẳng hạn như trong ma trận. — The R programming language can analyze two-dimensional datasets, such as in a matrix.
Sự kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã xem xét ngôn ngữ lập trình R là gì và tầm quan trọng của nó trong thế giới kỹ thuật. Chúng tôi đã thấy một loạt các ý tưởng dự án chuyên sâu, cùng với các liên kết mã nguồn của chúng. Tóm lại, đây là mười dự án lập trình R tuyệt vời mà bạn có thể tự làm. Các dự án này sẽ hỗ trợ bạn trong việc phát triển kiến thức mạnh mẽ về các nguyên tắc cơ bản lập trình R cũng như khoa học dữ liệu. & NBSP;
Câu hỏi thường gặp
Q1] R có khó học không?
- R có tiếng là khó học. Điều này một phần là do thực tế là R rất khác biệt với các ngôn ngữ lập trình khác. Không giống như các ngôn ngữ như Java, C ++ và Python, cú pháp R, cực kỳ khó đọc.
- Hơn nữa, các quy trình đơn giản trong R, chẳng hạn như chọn, đặt tên và đổi tên các biến, phức tạp hơn so với các ngôn ngữ khác.
- Nếu bạn đã quen thuộc với các ý tưởng khoa học dữ liệu cơ bản, bạn chắc chắn sẽ gặp phải một số kháng cự khi học R.
- Các quy tắc của ngôn ngữ sẽ ngày càng quen thuộc với bạn theo thời gian. Điều này đúng cho tất cả các kỹ năng lập trình. Bạn có một hành trình dài phía trước để trở thành một nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm sử dụng ngôn ngữ lập trình R. & NBSP; Bạn có thể có kiến thức và tâm lý để giải quyết nhiều vấn đề chuyên sâu hơn một khi bạn đã thành thạo các nguyên tắc cơ bản.
Câu 2] Các dự án R được sử dụng để làm gì? A: Dưới đây là một vài trong số các tên miền tuyệt vời nơi các dự án R được sử dụng rộng rãi:
A: Here are a few of the awesome domains where R projects are used extensively:
- Từ mô tả đến thống kê suy luận, chuỗi thời gian đến phân cụm, có một phân tích thống kê duy nhất mà R có thể xử lý.
- Tạo các mô hình thống kê và học máy, một số chung và một số lĩnh vực đặc biệt đến cực kỳ phức tạp.
- Để tham gia với các ứng dụng của bạn, hãy tạo các sản phẩm dữ liệu máy sản xuất.
- Sử dụng Rmarkdown, tạo các báo cáo chuyên nghiệp để phân tích thống kê [hoặc bất cứ điều gì khác mà bạn mong muốn].
- Tạo các ứng dụng web mạnh mẽ tận dụng tất cả các tính năng R, cho các công cụ loại bỏ web, bảng điều khiển mát mẻ để trình bày, v.v.