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最近收到一个开发任务，需要编写一个Python脚本，实现自动从服务器的网盘上把所有的曲谱文件（大约10W+）下载下来，并且按文件夹名称分类存放在本地。（PS：下载地址URL需要从数据库中读取）于是，我想到借助DeepSeek的AI编程，帮助我完成这个编程任务。下面分享一下，我是如何使用DeepSeek AI，完成编程任务的。话不多说，我们一起进入正题吧。通过这次的AI编程体验发现，DeepSeek在编程的时候，能够跟程序员一样的去分解任务，思考如何实现需求，整理开发步骤。

OpenSheetMusicDisplay (OSMD) 是一个功能强大且易于集成的乐谱渲染引擎，无论你是音乐爱好者、教育工作者还是开发者，OSMD都能为你提供一个高效、灵活的解决方案。本文将简单介绍一下OSMD项目，以及该技术在项目中实践。‌项目名称‌项目官网‌项目简介‌：OSMD是一个MusicXML浏览器渲染器。它为应用开发者提供了一个在浏览器中渲染MusicXML乐谱的开源解决方案。OSMD结合了多年乐谱交互性和雕刻的经验，是构建数字乐谱服务的理想选择。‌创建者。

本文将介绍一下谷歌在github上开源的音乐类AI项目Magenta 以及该项目在我们项目中实践。谷歌开源的 ‌Magenta 项目‌ 是一个基于机器学习的艺术与音乐生成研究平台，旨在探索人工智能在创造性领域的可能性。由 Google Brain 团队于 2016 年推出，Magenta 结合了深度学习技术和开源工具，为艺术家、音乐家和开发者提供了实验性的框架，推动艺术与技术的跨界创新。

YOLOv5是一个开源的目标检测模型。它是YOLO系列的升级版，由Ultralytics开发，并于2020年年中发布。YOLO的全称是you only look once，指只需要浏览一次就可以识别出图中的物体的类别和位置。对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，所以它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置。

DeepSeek 2023年7月成立于杭州，是幻方量化旗下的子公司，全称是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。最近关于DeepSeek的一些新闻热点信息，大家估计都有所了解，比如"成立时间才一年多"、“最近推出的V3已经能和OpenAI的4o媲美”、“训练成本不到600W美元”、“API定价仅是国内其他头部厂商几十分之一”、"APP已经在中美APP store登上免费应用榜首"等等。

近年来，人工智能（AI）大模型在计算机科学领域引起了广泛的兴趣和关注。这些模型以其庞大的参数规模和卓越的性能，在各种领域展现了巨大的潜力。本文介绍如何构建一个AI模型，实现一个简单的手写数字识别任务。‌手写数字识别是一种利用计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字的技术。‌ 这一技术属于光学字符识别技术（OCR）的一个分支，其核心是通过构建模型学习一系列手写数字图片及其对应的数字标签，进而实现对新的手写数字图片的自动识别‌。

人的大脑神经元数量级为10的11次方大约1000亿个，每个神经元又通过神经突触与大约1000个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。人工神经网络的灵感来源于人类的大脑，这样进行比较并不完美，但是其中有很多相似的地方。人工神经网络的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。