昨晚音乐会后，我的早睡计划失败，今天感到疲惫。AI时代让人沉迷信息，我希望能清空与AI相关的记忆。下午使用Codex生成数据看板，效率大增。晚上继续欣赏舒伯特的小提琴奏鸣曲，感受到音乐的魅力。

今天我跟随 Alen 上网球课，发现小区邻居的花园。网球场有新狗狗，活泼可爱。晚上在杭州大剧院听音乐会，遇到 L 哥，曲目包括贝尔格和勋伯格，虽然无调性音乐难懂，但小提琴演奏让我满意。大剧院秩序较差，最后安静下来。

中午与网友吃饭，下午等待搬走乒乓球桌时膝盖突然疼痛。晚上司机带小闪闪来玩，她开始学小提琴，我放了海菲兹的唱片，但她不想再听。晚饭后继续躺着听歌。

本文介绍了一种新方法，通过大量众包训练从3D模型生成线描。实验结果表明，该方法在绘制线描方面显著优于现有技术，生成的线描与经验丰富的艺术家作品相当。

David Li与大提琴家和小提琴家合作，通过训练神经网络来理解大提琴和小提琴的作品，并创建实时音频合成引擎。Viola the Bird是一个有趣且有教育意义的互动音乐实验。您可以在Google Arts & Culture上深入了解大提琴和小提琴，并在音乐学习中心探索世界各地的音乐和乐器。

作者分享了2019年养成的几个好习惯，包括关闭微信朋友圈以减少信息干扰，订阅传统媒体获取深度报道，听有声书提高阅读效率，以及学习小提琴以培养兴趣。强调过滤低价值信息和主动寻找高质量内容的重要性。

小提琴图没什么特别的，就是把密度估计放在一根对称轴的两边，然后竖起来就可以了。我们可以把它看做箱线图的同伴；箱线图只是展示了分位数的位置，小提琴图展示了任意位置的密度，通过小提琴图我们可以知道哪些位置的密度较高。另外，我们也可以把多个小提琴放在一起比较。如下图： 所用函数simple.violinplot()来自于UsingR包，不过它没有提供填充不同颜色的功能，上图是我修改了源代码之后作...