28、音乐创作与桌面出版指南

音乐创作与桌面出版指南

1. GarageBand 音乐创作与分享

GarageBand 是一款功能强大的音乐创作软件,在使用过程中,有一些操作技巧和注意事项。当你在调整歌曲设置时,可以边听歌曲播放边用眼睛和耳朵来确定完美的设置。完成设置后,点击智能控制按钮(或按 B 键)即可返回 GarageBand。

在 GarageBand 中工作时,记得经常保存作品。一次停电就可能让你前功尽弃,所以当对项目进展满意时,按 ⌘ + S 保存,还可以使用 Time Machine 搭配外部备份驱动器进行额外备份。

如果你的 MacBook 配备了 Touch Bar,就能方便地控制 GarageBand 的多项功能,包括标准控制(如播放和录制)、在项目中快速移动以及使用智能控制进行编辑,甚至可以将 Touch Bar 当作简单的音乐键盘或一组鼓垫。若想了解 Touch Bar 的具体操作,可点击 GarageBand 菜单栏中的“帮助”,在搜索框中输入“Touch Bar”。

1.1 分享歌曲

完成歌曲创作后,你可能希望与他人分享。GarageBand 可以通过你的 MacBook 这个数字中心来分享音乐。以下是在 Music 中创建歌曲文件的步骤:
1. 打开想要分享的项目。
2. 选择“分享”➪“歌曲到音乐”。
3. 在各个文本框中输入曲目标题、艺术家姓名、作曲家姓名、专辑名称和音乐播放列表。若愿意,也可保留默认设置,导出的每个曲目将以 GarageBand 中的歌曲名称命名。
4. 从“质量”弹出菜单中选择合适的音频质量,质量越高,文件越大。
5. 点击“分享”按钮,片刻后,MacBook 会

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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