Слушайте Тёплый вечер — Mr. Redoff на Яндекс.Музыке

https://muz.lc/mr_redoff

можно стать обладателем
iTunes 

слушать
Yandex music

Deezer

Spotify

YouTube - Mr. Redoff – тема 

Музыка по произведению М. А. Булгаков - Мастер и Маргарита

Отрывок из главы №13: Явление героя

«… Она несла в руках отвратительные, тревожные желтые цветы. Черт их знает, как их зовут, но они первые почему-то появляются в Москве. И эти цветы очень отчетливо выделялись на черном ее весеннем пальто. Она несла желтые цветы! Нехороший цвет. Она повернула с Тверской в переулок и тут обернулась.

 

 

 

 

"Ocean" in the style of new age music

 

Композиция

Исполнитель

Альбом

Лицензиар

FreshTunes (от лица компании "Mr. Redoff")

Mr. Redoff - "Осколки"

 

Премьера на ютубе сегодня, 23 ноября в 19:15

 

 

 

The arrangement by Mr. Redoff on this theme Johann Pachelbel Canon in D major

 

Слушайте По ту сторону берега — Mr. Redoff на Яндекс.Музыке

Купить альбом можно тут: 

ещё тут: 

Представляю вашему вниманию перевод статьи «Создаем музыку: когда простые решения превосходят по эффективности глубокое обучение» о том, как искусственный интеллект применяется для создания музыки. Автор не использует нейронные сети для генерации музыки, а подходит к задаче, исходя из знания теории музыки, на основе мелодии и гармонии. Другой особенностью статьи является метод сравнения музыкальных произведений на основе матриц самоподобия. Такой подход, конечно, не является исчерпывающим, но он полезен как промежуточный шаг для генерации качественной музыки методами машинного обучения. 
 

Использование искусственного интеллекта в творчестве сегодня стало встречаться все чаще и в развлекательных целях, и в коммерческих и уже перестало удивлять публику. С одной стороны — это  инструменты смены стиля изображения типа Prizma. С другой — нейронная сеть, продукт работы которой был продан в виде картины на аукционе Christieʼs за 432,5 тысячи долларов. Нельзя не вспомнить нашего отечественного специалиста по генерации музыки с помощью машинного обучения Ивана Ямщикова, несколько лет назад представившего проект «Нейронная оборона» (подробнее можно прочитать здесь, а это интервью Ивана на Хабре). Другим хорошим примером использования нейронных сетей для генерации музыки может быть статья «Мечтают ли андроиды об электропанке? Как я учил нейронную сеть писать музыку» эксперта Artezio.

Помимо понимания теории машинного обучения, использование искусственного интеллекта для решения творческих задач предполагает также наличие экспертизы в доменной области искусства. Это делает проект на стыке двух областей особенно многогранным и интересным, но и уязвимым для критики с двух сторон, т. к. проект может попасть под перекрестный огонь замечаний и от искусствоведов, и от data scientist-ов. 

Расширяя свой кругозор в рамках темы использования искусственного интеллекта в музыке, я встретил статью «Создаем музыку: когда простые решения превосходят по эффективности глубокое обучение», перевод которой хотел бы представить сообществу Хабра. Одним  из достоинств этой статьи для меня стало то, что автор не использует нейронные сети как черный ящик, а подходит к задаче генерации музыки, исходя из знания теории музыки, на основе мелодии и гармонии. В представленной статье не используются ни рекуррентные нейронные сети (RNN, LSTM), ни генеративные состязательные сети (GAN), — все эти методы дают поразительные результаты (например, в статье «Мечтают ли андроиды об электропанке? Как я учил нейронную сеть писать музыку»), и мы активно их используем в решении наших задач в компании CleverData. Автор сделал упор на модели на основе марковских цепей, дающих возможность работать с  вероятностями перехода от текущего состояния музыкального произведения в последующее. В используемых автором методах есть дополнительное достоинство: автору не пришлось жертвовать интерпретируемостью  результата в угоду использования модного и популярного алгоритма.

Другой особенностью статьи, привлекшей мое внимание, стал интересный метод сравнения музыкальных произведений на основе матриц самоподобия. Если структуру песни можно представить в виде матрицы самоподобия, то появляется еще одна количественная мера сравнения песен.
 

 

* * *

Краткое содержание: как я столкнулся с проблемой, используя глубокое обучение для создания музыки, и как я её решил, придумав собственное решение.
 

План

Задача: как я столкнулся с проблемами при использовании техник глубокого обучения для создания поп-музыки.
Решение: как я создал собственную машину для создания музыки, которая могла бы конкурировать с глубоким обучением, но на основе более простых решений.
Оценка: как я создал оценочную метрику, которая могла бы математически доказать, что моя музыка «больше похожа на поп», чем та, что создана при помощи глубокого обучения.
Обобщение: как я нашёл способ применять своё решение к проблемам, не связанным с созданием музыки.

Вишенка на торте

Я создал простую вероятностную модель, генерирующую поп-музыку. Также, используя объективную метрику, я могу с уверенностью сказать, что музыка, созданная моей моделью, больше похожа на поп-музыку, чем та, что была создана с применением техник глубокого обучения. Как я это сделал? Частично, я достиг этого, сфокусировавшись на том, что для меня – суть поп-музыки: на статистической взаимосвязи между гармонией и мелодией.
 

Мелодия — это вокал, мотив. Гармония — это аккорды, последовательность аккордов. На рояле мелодия играется правой рукой, а гармония — левой.
 

Задача

Прежде чем углубиться в их отношения, позвольте мне сначала очертить проблему. Проект начался с моего желания попробовать создать музыку при помощи глубокого обучения – ИИ, как называют это непрофессионалы. Довольно быстро я пришёл к LSTM (долгая краткосрочная память, long short-term memory), одной из версий рекуррентной нейронной сети (RNN), очень популярной при генерировании текстов и создании музыки.

Но чем больше я вчитывался в предмет, тем больше я стал сомневаться в логике применения RNN и их вариаций для создания поп-музыки. Эта логика, казалось, основывалась на нескольких предположениях о внутренней структуре (поп) музыки, с которой я не мог полностью согласиться.

Одно конкретное предположение — это независимая связь между гармонией и мелодией (определение этих двух см. выше).

Например, рассмотрим публикацию Университета Торонто от 2017 года «Song from Pi: A Musically Plausible Network for Pop Music Generation» (Хан Чу и др.). В этой статье авторы явно «предполагают… аккорды не зависимы от мелодии» (курсив мой). Основываясь на этом предположении, авторы построили сложную многослойную RNN-модель. Для мелодии выделен отдельный слой, где создаются ноты (слой key, слой press), не зависимый от слоя аккордов (Chord Layer). Помимо независимости, эта конкретная модель предполагает, что гармония опирается на мелодию. Другими словами, гармония зависит от мелодии при генерации нот.
 

RNN-модель, предложенная Хан Чу. Каждый слой отвечает за отдельный аспект музыки.

Такой способ моделирования кажется мне очень странным, поскольку это совсем не похоже на то, как люди подходят к написанию поп-музыки. Будучи пианистом классической школы, я никогда не рассматривал сочинение мелодии без того, чтобы сначала обозначить гармонию. Гармония определяет и ограняет мелодию. Axis of Awesome в своём когда-то вирусном видео давно уже продемонстрировали правдивость этой идеи.

 

 

Это видео демонстрирует главное свойство западной поп-музыки: эта гармония, эти четыре аккорда сильно влияют на то, какой в итоге будет мелодия. Говоря языком Data Science, условная вероятность регулирует и определяет статистическую связь между гармонией и мелодией. Так происходит, потому что ноты мелодии, естественно, зависят от нот гармонии. Таким образом, можно утверждать, что ноты гармонии по своей сути указывают, какие мелодические ноты могут быть выбраны в конкретной песне.
 

Решение

Мне нравится находить оригинальные решения для сложных проблем. Поэтому я решил построить свою собственную модель, которая могла бы по-своему отражать богатую структуру музыкальных данных. Я начал с того, что сосредоточился на предопределенной вероятностной силе, регулирующей отношения между различными видами музыкальных нот. Например, выше я уже упоминал «вертикальные» отношения между гармонией и мелодией.
 

(Обработка) данных

В качестве данных я использовал 20 разнообразных западных поп-песен в midi формате (полный список песен можно найти здесь).

Используя библиотеку music21 python, я проанализировал midi-файлы при помощи цепи Маркова. Это позволило мне выделить статистические взаимоотношения между разными типами нот в моих входящих данных. В частности, я рассчитал вероятности перехода моих музыкальных нот. По сути, это означает, что наблюдая переход нот от одной к другой, мы можем вычислить вероятность того, что этот переход произойдет. (Более подробное объяснение ниже)
 

Midi: диджитал-версия песни

Сначала я извлек «вертикальные» вероятности перехода между нотами гармонии и нотами мелодии. Я также рассчитал все «горизонтальные» вероятности перехода между нотами мелодии в соответствии с набором данных. Я провел эту процедуру и для нот гармонии. Таблица ниже демонстрирует пример трех разных переходных матриц между различными типами нот в музыкальных данных.
 

Варианты перехода, варианты. Верхняя – между нотами гармонии и мелодии. Средняя – между нотами мелодии. Нижняя – между нотами гармонии.
 

Модель

Опираясь на эти три модели вероятностей, моя модель будет действовать следующим образом:
 

1. Выбирает произвольную доступную ноту гармонии;
2. Выбирает ноту мелодии, основываясь на ноте гармонии, используя первую вероятностную матрицу;
3. Выбирает ноту мелодии, опираясь на предыдущую ноту мелодии, согласно второй матрице вероятности;
4. Повторяет шаг 3, пока не достигнет определённого завершения;
5. Выбирает новую ноту гармонии, опираясь на предыдущую ноту гармонии, используя третью матрицу вероятности;
6. Повторяет шаги 1-4, пока не достигнет завершения.

 

 

Конкретный пример применения алгоритма:
 

1. Программа выбрала гармоническую ноту ( F ).
2. У этой ноты есть 4 варианта нот мелодии. Используя первую матрицу переходов, система выбирает ноту ( C ), учитывая высокую вероятность её использования (24,5%).
3. Эта нота ( C ) переходит ко второй матрице перехода, останавливая выбор на ноте мелодии (A), основываясь на её частотности (88%).
4. Шаг 3 будет повторяться, пока процесс не достигнет предустановленной точки завершения;
5. Нота гармонии (F), обратившись к третьей вероятностной матрице, выберёт следующую гармоническую ноту. Это будет либо ( F ), либо ( C ), учитывая их схожесть.
6. Шаги 1-4 будут повторяться, пока процесс не завершится.

Здесь можно послушать пример поп-музыки, созданной подобным образом:

 

 

 

Оценка

Здесь начинается сложная часть – как оценить разные модели. В конце концов моя статья предполагает, что простые вероятности могут быть полезнее нейронных сетей. Но как нам оценить отличие моей модели от модели, построенной нейронной сетью? Как мы можем объективно заявить, что моя музыка больше похожа на поп, чем музыка, написанная ИИ?

Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны прежде всего определить, что же такое поп-музыка. Первое определение я уже озвучил: статистическое соотношение между гармонией и мелодией. Но есть и другой определяющий фактор поп-музыки – это чётко выделенные начало, середина, конец песни (интро, куплет, бридж, припев, завершение и т.д.), повторяющиеся в течение песни.

Например, строчка «Let it go, let it go, can’t hold it back anymore…» скорее встретится в серединной части, чем в конце или начале. И трижды повторится в течение песни.

Держа это в уме, мы можем прибегнуть к так называемой матрице самоподобия. Говоря проще, матрица самоподобия математически выражает начало, середину, конец песни. Ниже представлена матрица для песни Falling Slowly из фильма «Однажды».
 

Каждый маленький сегмент представляет ноту. Каждый большой блок на 45 градусов представляет какую-то часть песни.

Первый темный кластер представляет начало песни, следующий жёлтый – следующий сегмент песни. Первый и третий кластеры похожи по цвету, так как они схожи друг с другом, равно как и второй и четвёртый.

Я проверил таким образом двадцать поп-песен, после чего создал машинную копию (насколько это возможно) их структур.
 

Результаты

Результаты говорят сами за себя. До использования матрицы самоподобия моя программа выдала звуки без повторяющейся внутренней структуры. Однако после копирования структуры исходных данных моя музыка стала выглядеть следующим образом:
 

До и после применения матрицы самоподобия

Сравните с матрицей самоподобия музыки, созданной нейронной сетью в Университете Торонто:
 

Именно таким образом можно сравнивать и оценивать разные модели – основываясь на их матрицах самоподобия!
 

 

Обобщение

Последней частью задачи, которую я перед собой ставил, было обобщение. Под этим словом я имею в виду: как мы можем сделать универсальной мою модель, опирающуюся на входящие данные, чтобы её можно было применить к другим ситуациям, не связанным с генерацией поп-музыки? Другими словами, есть ли что-то ещё, структурно похожее на мой генератор поп-музыки?

После долгих размышлений я понял, что есть ещё одно изобретение человечества, схожее по структуре – тексты поп-песен!

Например, вот отрывок из I’ll Be Эдварда МакКейна:

I’ll be your cryin’ shoulder
I’ll be love suicide
I’ll be better when I’m older
I’ll be the greatest fan of your life

Разберём по косточкам текст, используя те же самые приёмы машинного обучения. Мы можем засчитать ‘I’ll be’ как первое исходное слово в языковой модели. Оно будет использовано для генерации ‘your’, из которого выходит ‘crying’, откуда уже появляется ‘shoulder’.
 

Далее возникает очень важный вопрос: зависит ли первое слово следующего предложения от последнего слова предыдущего? Другими словами, если ли зависимость между последним словом одного предложения и первым следующего?

Я считаю, что ответ – нет. Предложение заканчивается на ‘shoulder’, следующее начинается с повторения первого — ‘I’ll be’. Это связано с тем, что первые слова каждого предложения намеренно повторяются, что означает, что между первыми словами каждого предложения существует аналогичная условная связь. Эти первые слова становятся триггерной точкой для последовательности следующих слов.
 

Мне кажется, это потрясающее открытие. Похоже, что и поп-музыка, и тексты поп-песен имеют внутреннюю структуру, зависящую от содержания. Правда, здорово?

Смотреть проект на github
 

* * *

Безусловно, предлагаемый в статье подход нельзя считать исчерпывающим. Отдельно стоит заметить, что методы работы с текстами сейчас претерпевают подъем и активно развиваются, поэтому взгляд автора на тексты песен не удивит специалистов NLP (Natural Language Processing). Тем не менее, оригинальная статья автора выглядит как полезный промежуточный шаг для генерации качественной музыки методами машинного обучения. 

За последнее время широкой публике был предложен ряд приложений на основе нейронных сетей, генерирующих музыку. Например, есть возможность генерировать техно музыку на сайте: eternal-flow.ru. Автор решения предлагает и мобильное приложение для генерации музыки. Известно и другое приложение для генерации музыки на мобильных устройствах: mubert.com. Любопытное решение посвящено более динамичному жанру death metal. Его создатели DadaBots стримят на youtube непрерывный поток музыки, генерируемой нейронной сетью. При том DadaBots на этом не останавливаются и открывают публике искусственные музыкальные произведения в стиле панк и прогрессив рок. И конечно нельзя обойти вниманием результаты от OpenAI, предлагающей всем желающим эксперименты с музыкой в широких жанровых рамках от Моцарта до The Beatles. На сайте openai.com можно послушать, как выглядело бы развитие темы Гарри Поттера в стиле Фрэнка Синатры или Петра Ильича Чайковского. 

Успехи современных нейронных сетей в генерации музыки дают надежду на то, что в скором времени искусственный интеллект сможет сразиться на равных с человеком в еще одной области, помимо Го и Dota2. Возможно, нам повезет дожить до того момента, когда на Евровидении сможет выступить претендент от нейронных сетей и побороться с кожаными участниками за победу.

 

тут: https://habr.com/ru/company/lanit/blog/455742/

 

Это был чудесный год. Да, ты устал. Да, декабрь традиционно выжал из тебя последние жизненные соки. Но как только ты откинешься в мягком кресле, очистишь мандаринку и пригубишь полусладкое игристое, то разом вспомнишь всё то хорошее, за что стоит поблагодарить уходящий год. Mr Redoff - "Уходящий год"

В колонках играет - Mr. Redoff - Опять дожди

Mr. Redoff - "Опять дожди"

 

 

В колонках играет - ПРИКОСНУТЬСЯ К ОСЕНИ

Настроение сейчас - осень

 

Mr. Redoff - Последние дни лета

 

 

 

 

 

 

1 Mr.Redoff - Droplets of rain on the face 0:01

2 Mr.Redoff - Water world 1 3:32

3 Mr.Redoff - Water world 2 8:03

4 Mr.Redoff - Evening farewells - Лидер-гитара - Игорь Захаренков ( The Zak Club 22 ) большое спасибо! 13:02

5 Mr.Redoff - In the rays of the setting sun 15:47

6 Mr.Redoff - Merging with the universe 20:50

7 Mr.Redoff - Regul 26:15

8 Mr.Redoff - Fight for Survival 30:09

9 Mr.Redoff - I remember everything 38:12

10 Mr.Redoff - Ночная Симфония 44:03

11 Mr.Redoff - Remember 48:17

12 Mr.Redoff - Jump for the horizon 51:37

13 Mr.Redoff - The soul has flashed 54:21

14 Mr.Redoff - Under the northern stars 56:27

15 Mr.Redoff - Doubt 59:22

16 Mr.redoff - The follow me 1:02:25

17 Mr.Redoff - Кружева 1:07:05

 

http://redoff69.wixsite.com/redoff

Скачать можно тут: https://www.realmusic.ru/albums/43066

 

Ре́гул (α Leo / α Льва / Альфа Льва) — ярчайшая звезда в созвездии Льва и одна из ярчайших звёзд на ночном небе.

Регул находится на расстоянии около 77,5 светового года от Солнечной системы. С латыни название переводится как «принц». На арабском она звучит как Кальб Аль-Асад (قلب الأسد), что означает «сердце льва». Иногда перевод этого названия встречается в латыни — Cor Leonis. В древнеиндийской астрономии Регулу соответствует Накшатра Магха. Регул считается последним в списке звёзд первой величины

 

@mr_redoff:

Низкокалорийно и, сука, вкусно!: https://t.co/QHFiWMgjZg с помощью @rutube

 

 

КЛИК ПО ФОТО !

(открывается в новом окне)

28 ноября начинается Рождественский пост. 40 дней до рождения Иисуса Христа верующие будут поститься, читать молитвы и каяться в грехах. Это делается для того, чтобы с чистыми помыслами встретить Сына Божьего. Христиане очищают свои тело, душу и разум. В эти дни они становятся ближе к Богу, задумываются о своих поступках и прожитой жизни. Пост также называют Филипповым, так как начинается после дня памяти апостола Филиппа. Он был одним из 12 апостолов, которые проповедовали учение Христа. Ученик Иисуса Христа благословлял Евангелие и служил Богу. В церкви пост именуется Четыредесятницей.
©http://pozdravkin.com/rozhdestvenskij-post

В Сети появились кадры самой большой белой акулы в мире, снятой на видео. Авторы видеоролика уже прозвали ее как Deep Blue, что в переводе означает «Темно-синий».

 

Хищницу длиной более шести метров удалось запечатлеть у берегов Мексики еще в 2013 году, однако, показали в телевизионном эфире ее только сейчас. Исследователи запечатлели рыбу гиганта вместе с оператором, совершавшим погружение в специальной клетке.

 

Гигантская хищница направлялась к традиционному месту своей охоты – к местам обитания морских слонов.

 

Как удалось установить исследователям, по внешним признакам акуле на момент съемок было порядка 50 лет, а судя по объемам, она находилась на последних неделях беременности.

 

Видео: Dailymail.co.uk

 

источник: http://tvzvezda.ru/news/vstrane_i_mire/content/201511101142-l76e.htm

 

 

Гриб Camillea leprieurii

 

 

 

Cкачать MR.REDOFF «GEOMETRY OF LOVE» бесплатно на pleer.com

 

Пересекаясь параллельные прямые 
Рисуют в вечности красивую спираль. 
А мы давно уже с тобою не чужие - 
Храним любовь свою, как холодА февраль. 

Находимся душой с тобой в одном пространстве, 
Координаты наши в разных плоскостях. 
На ветках ординат, при векторном тиранстве, 
Спешим друг к другу на предельных скоростях. 

На пике виражей, срываясь мчимся в пропасть. 
За нами по кривой - гиперболы виток. 
Боюсь, что б у Икса не отвалилась лопасть 
И Игрек сохранил любви свой лепесток. 

Мы вырулим любовь и снова неизменно 
Поднимемся с тобой на ту же высоту. 
Мы оставляем след в проекции трехмерной, 
Неся с собой Любовь, Тепло и Доброту..

 

Автор: Подволоцкий Андрей

Публикация: 2011-04-17  Раздел: любовные стихи

 

Cкачать MR.REDOFF FAREWELL PARTY бесплатно на pleer.com

^{....Бокал опустошён почти тоскою,}

^{И я допью её сегодня за двоих.
Уже не будет того прежнего покоя,
Если не будет рядом губ и рук твоих.
Ещё на миг я задержусь в твоих Объятьях,} а после вновь сорвётся Тихое: " Прости".

^{Обычный случай, всё заранее понятно.
Прощальный вечер, одинокое такси.}

 

 

Фёдор Андре́евич Махно́в (6 18 июня 1878 — 10 сентября  28 августа 1912) — крестьянин Старосельской волости Витебского уезда Витебской губернии (Российская империя, ныне Беларусь). По ряду сведений, самый высокий человек из когда-либо живших на Земле. Его рост, по этим источникам, составлял 285 сантиметров.

Читать далее...

Cкачать MR.REDOFF ВЕСЕННЕЕ НАСТРОЕНИЕ бесплатно на pleer.com

 

 

Вкусный кофе поможет вам проснуться утром, сохранить бодрость в течение дня, добавит в вашу жизнь ощущение полноты бытия. А вот сварить такой кофе почему-то получается не у всех.

Самый вкусный кофе - натуральный

Вкусный кофе и растворимый кофе – исключающие друг друга понятия. Растворимый кофе можно пить только в самых экстремальных ситуациях, когда под рукой больше ничего нет. Так что дальше речь пойдет только о натуральном кофе, для изготовления которого используются качественные кофейные зерна, обжаренные и смолотые по всем правилам. И, конечно, говорить будем о кофе, сваренном вручную: с кофемашинами и кофеварками хороший бариста соревноваться принципиально не станет.

Свежий кофе – залог успеха

Сорт кофе для неспециалиста особого значения обычно не играет. Неискушенные в кофе люди предпочитают кофе с сахаром и ароматизированный: кофе с ароматами вишни, шоколада, корицы, ванили и различных орехов. Кофеманы же обращают внимание не только на сорт, но и на степень обжарки, тонкость помола, плотность пенки. Снобов среди кофеманов едва ли не больше, чем среди любителей вин. Но в любом случае первое, что нужно сделать – купить хороший кофе в зернах.

При покупке смотрите, чтобы кофе, который вы покупаете, не стоял поблизости от ламп, освещающих витрину. Свет и тепло губительно воздействуют на зерна. Покупать нужно самый свежий кофе, какой только сможете найти. Если умеете обжаривать зерна – берите зеленый, чтобы каждый раз готовить свежайший напиток. Купленный кофе храните в герметичной таре. И не делайте стратегических запасов: достаточно недельного. Отдайте предпочтение 100% арабике – робуста на вкус грубее, к тому же кислит и содержит больше кофеина.

Молотый кофе сразу же после помола начинает терять аромат и вкус, поэтому молоть впрок его не следует. Положите в кофемолку ровно столько кофейных зерен, сколько нужно на одну или две чашки. Помол кофе, который вы будете варить в турке (джезве, и даже простом ковшике) должен быть очень тонким.

Варим кофе правильно

Cкачать ПРИЗРАК ОПЕРЫ - Andrew Lloyd бесплатно на pleer.com  MR.REDOFF Персональная страница

содержимое рамки 1 Cкачать ПРИЗРАК ОПЕРЫ - Andrew Lloyd бесплатно на pleer.com

 

@mr_redoff:

Элегия - Johann Sebastian Bach |Музыка группы/музыканта Mr.redoff на RealMusic http://t.co/QsO44Ii9Xm

Тончи Хульжич — хорватский музыкант, сочинитель песен и музыкальный продюсер

Хульжич сделал себе имя в конце 1970-х как создатель и главная фигура поп-группы «Далматский магазин» (Dalmatinski magazin, позже переименованной в Magazin). Группа постепенно делала себе репутацию одной из самых популярных и самых живучих хорватских поп-групп, с репертуаром и музыкальными аранжировками, на которые оказала влияние далматская народная музыка.

В 1990-х, после распада Югославии, Хульжич был среди первых хорватских музыкантов, привнесших в свой репертуар элементы народной музыки из других бывших югославских республик. Хотя многим рок-критикам не понравилось это, и они обвиняли Хульжича во подмешивании турбо фолка в хорватскую музыку, Магазин стал вероятно самой популярной музыкальной группой в Хорватии в то время. Её популярность сохранялась во всех республиках бывшей Югославии, как и ранее.

В то время Хульжич показал отличный управленческий талант и создал звукозаписывающую марку Tonika, которая является одной из самых влиятельных в Хорватии.

Австралийско-британский струнный квартет «Bond» использовал некоторые песни Хульжича как основу для их хитов «Explosive», «Victory», «Fuego».

Хульжич также написал популярные музыкальные произведения для пианиста Maksima Mrvica, такие как «Kolibre» и «Nostradamus», и лучший хит Максима «Хорватскую Рапсодию» («Croatian Rhapsody»).

 

Cкачать MR.REDOFF Croatian Rhapsody бесплатно 

 

 

тут: http://otvet.mail.ru/question/88954434

@mr_redoff:

Максим Мрвица - Croatian Rhapsod Хорватская рапсодия |Музыка группы/музыканта Mr.redoff на RealMusic http://t.co/hku4QCHsg6

@mr_redoff:

РАЗГОВОР С НЕБЕСАМИ |Музыка группы/музыканта Mr.redoff на RealMusic http://t.co/Dl8T8qyehz

@mr_redoff:

Edvard Grieg (Эдвард Григ)-March of the Dwarfs-Шествие гномов |Музыка группы/музыканта Mr.redoff на RealMusic http://t.co/SJNZ5KO4oN

@mr_redoff:

Бизе habanera carmen the opera carmen Опера кармен Хабанера |Музыка группы/музыканта Mr.redoff на RealMusic http://t.co/HtWa8ZrTMI

Комета Тэсса Огненный Феникс В направлении - неизвестности, растворяясь в невесомости, я лечу сквозь время бренности, По искрящемуся Космосу. Вырываясь с глубин космических, Устремляясь к орбите Солнечной, Оторваться бы от рутинного Да лететь бы своей дорогою. Но мой путь без меня продуманный, Возвращает меня в исходное И опять продолжаю путь свой Эллипсоидный в одиночестве. Обрастаю в пути я льдинами И сжигая пыль столетия, Несу карму всему вселенскую, отмечая путь свой огненно. А полёт мой всегда ответственен, Сколько глаз ко мне устремляется Апокалипсисом я встречена, А войною людскою проклята. Но ничто на пути не встанет мне, Даже новой звезды рождение. И лечу устремляясь в чёрное, К неизбежности…к неизвестности. © Copyright: Тэсса Огненный Феникс, 2010 Свидетельство о публикации №110020600493 http://www.stihi.ru/2010/02/06/493 Cкачать MR.REDOFF КОМЕТА бесплатно на pleer.com

MR.REDOFF

 

Буду сейчас писать о том, как записать образ Windows 8, или Windows 8.1 на флешку и установить ее на компьютер. Я уже устанавливал Windows 8 на свой компьютер рядом с уже установленной Windows 7. Об этом я писал в статье «Установка Windows 8 второй системой рядом с Windows 7 на одном компьютере«.

 

Но, я это делал еще на старом компьютере, да и я удалил ее потом. Несколько дней назад, мне снова понадобилось установить Windows 8 на свой ноутбук. Устанавливать решит так же, рядом с установленной семеркой, но это не важно.

Образ .iso у меня был, чистого DVD диска не было под рукой, зато была флешка на 16 Гб. Решил записать образ восьмерки на нее, и установить с флешки. Перед этим, создал на своем SSD накопителе раздел под восьмерку, создавал этим способом.

Попробовал создать загрузочную флешку с Windows 8 с помощью программы UltraISO. Записал, перезагрузил ноутбук, выставил загрузку с USB, но ничего не получилось. Просто мигал курсор на черном фоне. Странно, подумал я, и решил записать образ на USB накопитель, другим способом. Создал флешку с помощью утилиты Windows 7 USB/DVD Download Tool, о которой писал в этой статье. Но, и так, у меня ничего не получилось, просто появлялся мигающий белый курсор на черном экране, и все. Почему? Так и не понял.

Нашел в интернете простую программу Rufus, с помощью которой записал .iso образ восьмерки на флешку, и все получилось.

Перед тем, как устанавливать восьмерку на свой компьютер, можете установить ее на виртуальную машину VirtualBox, и посмотреть, что это за система, и стоит ли ее устанавливать вообще.

Создаем загрузочную флешку с Windows 8

Программа Rufus абсолютно бесплатная. Скачать вы ее можете с официального сайта http://rufus.akeo.ie, или с этого сайта по этой ссылке (версия 1.4.6). Устанавливать программу не нужно. Просто скачайте и запустите .exe файл.

Подключите флешку, на которую будем записывать образ (флешка должны быть более 4 Гб). В окне программы, в первом пункте «Устройство», выбираем наш USB накопитель.

Ниже, в пункте «Схема раздела, и тип системного интерфейса», можно выбрать один из трех вариантов. Я рекомендую в этом пункте оставить «MBR для компьютеров с BIOS, или UEFI» (вряд ли вы знаете, в каком формате у вас жесткий диск).

«Файловая система» — оставляем NTFS.

«Размер кластера», тоже оставляем по умолчанию.

Ниже, все галочки выставляем как у меня на скриншоте (по умолчанию). И нажимаем на кнопку в виде диска, что бы выбрать .iso образ операционной системы.

Проверяем еще раз все настройки, и нажимаем кнопку Старт для начала записи.

Появится предупреждение, что все данные на вашей флешке будут удалены. Если нужных файлов на накопителе нет, то нажимаем Ok, тем самым, подтверждаем форматирование накопителя.

Начнется процесс записи образа на USB накопитель. Ждем, пока он закончится.

Когда запись закончится, и будет статус «Готово», то программу Rufus можно закрыт. Все, флешка создана, можно приступать к установке операционной системы.

Запускаем установку Windows 8 с USB накопителя

Сначала, нам нужно перезагрузить ноутбук, зайти в BIOS и выставить загрузку с флеши.

Сейчас, еще покажу на примере своего ноутбука Asus.

Входим в БИОС, в Asus, это обычно F2.

Переходим на вкладку Boot, и выбираем пункт Hard Drive BBS Priorities.

Напротив пункта Boot Option #1, выбираем нашу флешку.

Нажимаем Esc, что бы вернутся в предыдущее меню. Проверяем, что наша флешка стоит на первом месте в списке загрузки, нажимаем F10 и Ok для сохранения настроек.

Ноутбук перезагрузится, и должна начаться загрузка с флешки. Когда увидите надпись Press any key to boot from USB… то нажмите быстро любую кнопку на клавиатуре.

Начнется установка Windows 8.

Все, следуйте инструкции по установке, которую можно найти по ссылке в начале этой статьи. Да там и так все понятно. Установка очень быстрая и простая.

 

 

материал: http://f1comp.ru/windows-8/kak-sozdat-zagruzochnuyu-fleshku-s-windows-8-8-1-zapuskaem-ustanovku-windows-8-s-usb-nakopitelya/