A. 分拍與合拍是什麼意思
合拍與分拍：將兩拍以上合並指揮為一拍稱為「合拍」；將一拍指揮為若干拍為「分拍」。
B. 音樂節拍基本知識是什麼
節拍（英語：meter，實際應用俗稱「time」）指循環出現的小節或拍子等表現出的模式和重音位置。
節拍與節奏不同，其開端不一定會發聲，但會被聽眾內心期待到。 全世界的音樂中存在組織、演奏節拍的眾多系統，如印度的塔拉體系，或阿拉伯、非洲的類似體系。
西方音樂中，節拍的概念承襲自詩歌（Scholes 1977;Latham 2002b），即一節詩中的行數、一行中的音節數，以及音節之間的長短、強弱格局（Scholes 1977;Latham 2002b）。
現代西方音樂的第一個自洽的節奏記譜體系，源自古希臘古典詩歌和拉丁詩歌中基於音步基本類型的定量節拍所形成的節奏模式（Hoppin 1978，221）。 後來，帕凡或嘉雅舞曲體裁中的樂句，是為了配合一定速度和拍號下固定的舞步。
英文「measure」一詞，最早指詩歌節律、一小節音樂的周期性時長，也可指四小節、八小節或十六小節的一系列音符、詞語、動作組成的整句旋律（Merriam-Webster 2015）。
結構
節拍可以定義為強、弱拍規律交替的模式。在一部作品的開頭，用拍號來確定這種反復出現的時長模式……盡管節拍一般是由拍號指定好的，但節拍絕不僅僅是一種記譜元素。」（Benward and Saker 2003，9）定義節拍需要先對強脈沖規律出現的模式——脈沖群（對應詩歌中的音步）。
脈沖群的常見定義方法是：將重拍當作第一個脈沖，然後連同下一個重拍出現前的所有脈沖一並算作一個脈沖群（MacPherson 1930，5;Scholes 1977）。
節拍一般都能拆分成二拍子和三拍子（MacPherson 1930，5;Scholes 1977）。 由節拍呈現出的音樂結構組織，是曲式的最底層基礎（MacPherson 1930，3）。
從時間的各個屬性上對節奏分類，一般地可分為節拍節奏、時長節奏和自由節奏（Cooper 1973，30）:
1、節拍節奏（metrical rhythm）：是目前西方音樂中最普遍的一類，拍號的數值是某個固定單位（一拍）的倍數或分數，重拍有規律地出現，形成系統性的編組（小節、乘法節奏）。
2、時長節奏（measured rhythm）：拍號的數值是某一時間單位的倍數或分數，但沒有固定出現的重拍（附加節奏）。
3、自由節奏（free rhythm）：既沒有時間單位，也沒有固定重拍。
像詠唱之類的音樂，節奏更自由，好比散文與韻文的節奏關系（Scholes 1977）。1950年代起的一些圖形譜音樂作品、尺八的本曲等音樂，可以認為是無節拍的（Karpinski 2000，19）。
義大利語術語senza misura（意為「無節拍」），表示不按拍子，而按時間來決定一小節的長度（Forney and Machlis 2007，）。
節拍結構包括了節拍、速度，以及一切產生時間秩序和結構的節奏因素，在此之上呈現出一切音樂作品的前景細節或時值模式（Wittlich 1975，第3章）。
節拍層次有多個：拍層是樂曲基本時間單位上的脈沖。更快的是分拍層，更慢的是合拍層（Wittlich 1975，第3章）。節奏單位是指某個節拍層次上一定時長的脈沖所佔時間中的時值模式。
(2)合拍基礎知識大全擴展閱讀：
常見的節拍種類
1、二拍子
二拍子(ple meter)是每小節分成兩拍，或2的倍數拍（四拍子）。 例如，2/4的拍號（可讀作「二拍四」）表示以四分音符（4）為一拍，每小節有兩拍（2）。
6/8以附點四分音符為一拍，每小節2拍。對應的四拍子是4/4，以四分音符為一拍，每小節4拍；以及12/8，以附點四分音符為一拍，每小節4拍。
2、三拍子
三拍子(triple meter)將每小節三等分，或三的倍數等分。例如，3/4的拍號表示以四分音符（4）為一拍，每小節有3拍（3）；而9/8中，以八分音符為一拍，每小節有9拍。
C. 陌陌里的合拍是怎麼做的
社交媒體的江湖加速了攪動。
最近幾天，多家媒體報道，今日頭條的母公司位元組跳動將上線一款年度級別的全新社交產品飛聊（flipchat）。該APP將會以英文名"flipchat"命名，不會內嵌在今日頭條App內，將會以獨立App形式推出。
據業界傳聞，為了推動這一項目，位元組跳動甚至"挖到"了微信前幾號員工。另可佐證的是，flipchat域名已經注冊完成，據媒體查證，這一域名的聯系方式為位元組跳動郵箱，因此相關計劃幾乎是箭在弦上。
也許是多年來微信生態的高速增長在今年開始遇到了疲態，這一原本有些大樹之下寸草不生的領域，開始出現了一些挑戰者。
從子彈簡訊爆紅到休克，下半年以來這個行當似乎又有了松動跡象，各路玩家又開始紛紛涌現，或從功能切分，或者從垂直人群切入，似乎從切下自己的蛋糕。
最近引起不少討論的新社交媒體團隊「Ta在」的切入點，和已經被驗證的探探陌陌這樣的基本社交驅動的產品不同，也不準備攻打類似脈脈這樣的聚焦職場的垂直社交產品。
「Ta在」試圖摸索的，是全新的群體人工智慧演算法。
AlphaGo Zero 成績令人欣喜，但AI正在路上
一般吃瓜群眾，對人工智慧有所了解，大多起源於擊敗人類頂級棋手的AlphaGo，但當人們還在津津樂道AI令人驚艷的戰鬥力時，AlphaGo早已不屑與人類為敵並開始自我進化。
從業余棋手的水平到世界第一，目前最終版本的 AlphaGo系列 AlphaGo Zero自我學習僅僅 21天便達到了勝過中國人棋神柯潔的AlphaGo Master的水平。
就像它的名字AlphaGo Zero，這一切都是從零開始的。
簡單來說，AlphaGo Zero最初只是一個一無所知的神經元，它開始不知道該怎麼做，就去嘗試，嘗試之後，看到了結果，若是正面結果，就知道做對了，反之，就知道做錯了，這就是它自我學習的方法。
當這種自我學習能力與與一種強大的搜索演算法相結合，這個簡單的神經網路就開始實現從零向無窮的自我進化，神經網路不斷被調整更新，更新後的神經網路又與搜索演算法重新組合，進而創建一個新的、更強大的版本，然而再次重復這個過程，系統性能經過每一次迭代得到提高，使得神經網路預測越來越准確，AlphaGo Zero也越來越強大。
「你已足夠聰明到可以看到全局，但尚未足夠智慧看清楚細節。Your mind is a walled garden,even death cannot touch the flowers blooming there. 」
《西部世界》中的這句台詞在這里可以看做是人工智慧的背書。
AlphaGo Zero 作為人工智慧是人類的傑作，但它自我進化的演算法和程序對我們來說卻是個黑箱。這也正是值得驚嘆的地方：人類設計了人工智慧，卻不知道人工智慧到底是怎麼想的。
不久前上線的APP「Ta在」，同樣擁有自我進化能力的，這是一款基於群體人工智慧演算法的APP，在用戶穩步增長的背景下，已經開始悄然進化，不同於AlphaGo Zero式的自己參悟式的進化「Ta在」的進化是基於群體智能而不斷演化的。
用戶不知道「Ta在」是怎麼想的，卻能不斷收獲自己感興趣的內容與同好。
「Ta在」的演化之路，群體人工智慧訓練師
「Ta在」的主界面中是一個 Feed 流，用戶只能評論他人的內容，不能關注，也不能私信，也就自然沒有關注、粉絲數。用戶看到的內容，全部依賴於這種演算法的推薦。
這一奇特的設計，讓很多新用戶很不適應，吐槽不少，但團隊自有其考慮。
「Ta在」本質上是一個智能社交媒體平台，基於AI技術的智能推薦演算法。
這種演算法能夠自然生長和演化，會從分析用戶行為中不斷學習人的智慧，直覺和知識判斷，基於群體智慧，平台就能更加全面理解用戶，而不再像今日頭條類社交媒體做自BBS誕生以來的標簽化定義用戶興趣的做法。
就像AlphaGo Zero從零開始的自娛自樂，「Ta在」要做的社交可以說是一種零式社交，這並不是說社交=0，而是讓社交回歸本質從零開始並實現知識和內容的傳播的最大化，讓信息到達每一個想看到它的人那裡。
作為一款定位於社交的APP，這一目的與當前人們對於社交本身的認知是矛盾的。
在傳統的社交網路中，社交意味著關系鏈的確立。然而這樣的社交媒體面臨的問題是：關系越復雜，傳播的信息就越多限制，用戶越不敢發言，不敢評論，不敢點贊，甚至做出類似於關閉朋友圈的做法。而這樣做的結果是知識無法有效傳播，最後充斥於社交網路的內容只能是折中的內容。
因此在產品設計方面，「Ta在」放棄了關注鏈，也就沒有傳統的「粉絲、關注者數量」這種數字。徹底顛覆了社交媒體的「社交」這一面。
與此同時，通過用戶的互動，演算法也不斷更新，但這並不只是「標簽」意義上對用戶進行分類和達標，更是群體智能的迭代和演進。
通過這些互動行為：
一個是盡可能讓演化性演算法了解用戶。
主界面右上角的 CIQ 和個人頁面的「Ta在指數」，會顯示演算法的智能進化程度，以及對於用戶的了解。
這差不多是以一種集體養成的玩法，鼓勵用戶多「投喂」演算法。它還向用戶許下了非常具有誘惑力的承諾：演算法越了解你，獨到的東西越精準，遇到的人越合拍，發布的人內容也能傳播到更多懂你的人。
另一個目的是拓展知識的邊界。
每條帖子被標以七種顏色的符號：暖色代表主流，冷色代表小眾，從暖到冷分別代表流行、信息、知識、未知等幾個分類。
根據開發團隊的說法，這兩個目的是為了加速長尾信息的精準分發，讓更多對特定內容感興趣的人及時看到這條信息。
平台為用戶設定目標，本質上是為了提昇平台賦予用戶的價值感。基於「Ta在」的群體智能屬性，用戶在「Ta在」最大的價值就是個人智能本身就是「Ta在」這個人工智慧學習參悟的對象，並最終匯聚成為這個智能大腦的一部分。
「Ta在」用自帶生長性的演算法，激勵用戶通過圖文、文章、鏈接、問題的方式分享自己對世界、對自我的觀察、感想、記錄、觀點、與系統互動，系統就會熟悉Ta、體會Ta、理解Ta，為Ta構建完整自我世界之餘，還能為Ta尋找、發現、送去更多用戶未察覺到的自我。
其他用戶可以通過其自帶的「Give me more」進行點贊。這些指令將會反饋到機器學習模型中，用來對用戶的閱讀習慣做更精準的畫像。
換句話說，「Ta在」的每一個用戶都是系統智能的訓練師，這種養成類游戲的參與感在人工智慧演算法系統的的賦能下，可以有效的激發用戶創造內容的積極性並因驚喜而產生期待感。
「Ta在」打開的全新新大門
「驚喜」，是團隊在提及這款產品時反復使用的詞。
舉個例子，「Ta在」的演算法卻會因為用戶分享的一首歌從而推薦一個用戶感興趣的電影或者文章，或者藝術作品。它並非通過協同過濾，而是通過尋找其中的藝術相通性，甚至是知識層級、價值觀的相似，來讓不同媒介的信息產生聯系。
用戶很難預測今天會看到什麼，這也就打破了信息氣泡，避免單一信息來源束縛人的判斷、價值、審美。
此外，當演算法判定用戶和另一個人「合拍」，比如讀的東西相似，就會為兩位用戶開啟一個 3小時的聊天窗口，3 小時後大家又陷入茫茫人海。
在回顧二十多年的社交產品史後，看到「Ta在」這樣一款彷彿從未來穿越而來的顛覆性產品，還是讓人覺得非常驚喜。
正如「Ta在」一直對外宣稱所言：這是一場偉大的社交實驗。
是不是足夠偉大？也許現在還難以下斷言，但「Ta在 」打開了一扇新的大門，通向的可能是全新的世界。