【The Rap of China】2018

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中国新说唱第一季,2018


2018年4月13日,该节目通过官方微博宣布,其第二季将更名为《中国新说唱》。

《中国新说唱2018》由张震岳、MC Hotdog、潘玮柏、邓紫棋、WYF 担任明星制作人;

艾热获得冠军、那吾克热·玉素甫江获得亚军、ICE获得季军、刘柏辛获得第四名。

2019年1月12日,《中国新说唱》获得第三届金骨朵网络影视盛典颁发的“年度人气网络综艺”奖项 ;

12月1日,《中国新说唱》在2019年爱奇艺尖叫之夜荣获了“年度文化贡献力综艺节目”称号。

首播时间2018年7月14日,每周五晚 20:00

主持人车澈

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总监,就是每首歌里面都有他,之前指导 GAI 的时候,就被他深深折服

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Bow Down to the KNG,杨和苏这个时候还比较稚嫩,没有像狮子那样凶

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那吾克热,我来自新疆,You call me儿子娃娃(男子汉),我来自乌鲁木齐represent巴郎子(小伙子),我从小吃牛肉吃羊肉长大,
就算现实残酷,那也不怕留下伤疤

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刘柏辛,音色很有欧美的感觉

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艾热,新疆 rap,很强

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法老,创立了活死人

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派克特,好像是 MC Hot Dog 的朋友
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李佳隆,小小只,旋律比较好听,方言说唱

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满舒克

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王以太,比较能唱
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小青龙二番战

周汤豪,很像潘帅

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王齐铭,GAI 的小弟

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万妮达,优秀的女 rapper 节目中不多

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GALI

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ICE,杨长青,很像王嘉尔

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Blow Fever

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功夫胖

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这一季的选手感觉很强呀,哈哈哈,很多年轻的潜力 rapper

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Blow Fever 淘汰了名气比较大的万妮达,《No Day off》

李佳隆、艾热的《星球坠落》,直接火出圈,爆炸

刘柏辛 vs 小青龙《DO NUH RUSH》,小青龙变化还是挺大的,成长 ,可惜失误了,do nuh rush 很俏皮

法老 vs 王以太 《悬崖华尔兹》

功夫胖 vs 派克特

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三个组,热狗和张震岳一组,潘帅和邓紫棋一组,其余选手是在 WYF 组

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王以太《目不转睛》

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《飞太远》好听,刘那段很高级

《漂 Part II》那吾克热

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艾热《乌云中》、《小人物》被淘汰了

刘柏辛《木兰》如同木兰 Going to war war war war,For my family I do more more more more,没人可以除了我我我我

那吾克热《四季》

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李荣浩

吴莫愁

吉克隽逸

尤长靖、那吾克热《飘向北方》,强强联合

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复活赛,艾热太强了,状态越来越好

《West Side》、《都是小事儿》、《往昔》、《受够了》、《家走》

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艾热《乌云中》

那吾克热《纸飞机》

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冠军是艾热,之前是比较看好那吾克热的,不过节目中的圈内好像不怎么待见他,因为模仿???

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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