【Matlab语言去噪】IIR+FIR滤波器语音去噪【含GUI源码 1027期】

Scikit-learn：机器学习的「万能工具箱」科技林总 DeepSeek学AI 人工智能
——三行代码构建AI模型的全栈指南**###**一、诞生背景：让机器学习从实验室走向大众****2010年前的AI困境**：-学术界模型难以工程化-算法实现碎片化（MATLAB/C++主导）-企业应用门槛极高>**破局者**：DavidCournapeau发起*Scikit-learn*项目，**统一算法接口**+**Python简易语法**=机器学习民主化革命---###**二、设计哲学：一致性
基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类 jghhh01 机器学习算法人工智能
基于MATLAB的图形处理程序，可以进行图像特征识别及提取，进而实现图像分类。hog_svm.m,2276svm_images/test_image/1.jpg,20980svm_images/test_image/2.jpg,18246svm_images/test_image/3.jpg,13835svm_images/test_image/4.jpg,18539svm_images/test
Cesium 实战 05 - 标绘编辑功能系列之编辑线段对象（Linestring | Polyline）非科班Java出身GISer Cesium 实战教程 cesium 编辑线 cesium 修改线编辑 polyline cesium编辑line cesium修改line 修改 polyline cesium编辑标绘线
Cesium实战-标绘编辑功能系列之编辑线段对象（Linestring|Polyline）核心代码完整代码在线示例本来想着标绘功能是比较基础的功能，而且网上一搜一堆，就不在教程里放了。后来觉得，标绘也是项目实战中非常常用的，网上虽然教程挺多，但是由于质量参差不齐，版本各不一致。本教程系列还是加上比较合适，主要是在线示例可以更好的帮助到需要的GISer。标绘编辑功能系列包含=编辑点、编辑线、编辑面，
Cesium快速入门到精通系列教程十一：Cesium1.74中高性能渲染上万Polyline duansamve cesium cesium
在Cesium1.74中，高性能渲染大量线条的核心在于PrimitiveAPI的批量处理、着色器优化和数据合并策略。以下是结合多个技术方案的最佳实践和完整代码实现：一、高性能渲染方案选择PrimitiveAPI批量渲染优势：直接操作几何体实例，减少Entity的开销，支持合并几何数据降低DrawCall。关键类：PolylineGeometry+GeometryInstance+Primitive
一键字幕翻译配音！这个免费神器让外语视频秒变母语版，AI翻译官已就位[特殊字符] 人工智能我来了人工智能 AI 音视频人工智能
一键字幕翻译配音！这个免费神器让外语视频秒变母语版，AI翻译官已就位字幕组连夜辞职！这年头谁还手动做字幕啊？最近挖到个叫pyVideoTrans的开源神器，直接把视频翻译玩成全自动流水线——语音识别、字幕翻译、AI配音、视频合成四步打包完成，连手都不用动一下！外语生肉党狂喜！管你是追剧还是学网课，把视频往里一丢，喝着奶茶的功夫就能收获带双语字幕+地道配音的熟肉成品。关键是免费！开源！离线也能用！程
HarmonyOS NEXT仓颉开发语言实战案例：动态广场幽蓝计划 harmonyos 华为
大家好，今日要分享的是使用仓颉语言开发动态广场页面，也比较像朋友圈页面：整个页面分为两部分，分别是导航栏和状态列表，导航栏比较简单，我们可以先写下导航栏的具体代码和页面的基本结构：Column{Row(10){Text('推荐').fontColor(Color.BLACK).fontSize(17).fontWeight(FontWeight.Bold)Text('关注').fontColor(
卷积神经网络亿只小灿灿 Python 算法与数据结构人工智能 cnn 人工智能神经网络
一、引言在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功，极大地推动了人工智能技术的发展。那么，什么是卷积神经网络？它的算法原理是什么？本文将深入探讨这些问题，并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络，以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】主效应&交互效应&单独效应林聪木 matlab 算法开发语言
目录前言几个相关概念因素和水平主效应单纯主效应交互作用效应或影响（effect）因素之间的相互制约和影响两因素交互作用三因素及多因素交互作用几个高频面试题目什么是主效应,交互效应,单独效应？回归分析中是必须加入控制变量的吗？如果假如控制变量之后，显著性不高了该怎么办？控制变量说明控制变量选择控制变量处理主效应和交互效应的联系与区别如何依据主效应和交互效应描述结果？算法原理数学模型主效应二分变量交互
在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置东北豆子哥 CUDA 数值计算/数值优化 Matlab/Octave matlab
文章目录在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置一、基本GPU加速使用1.检查GPU可用性2.将数据传输到GPU3.执行GPU计算二、多GPU配置与使用1.选择特定GPU设备2.并行计算工具箱中的多GPU支持3.数据并行处理（适用于深度学习）三、高级技巧1.异步计算2.优化GPU内存使用3.使用GPU加速函数四、注意事项在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置MATLAB提供了强大
基于MATLAB的资源优化与工期固定-资源均衡分析方法研究【附代码】拉勾科研工作室 matlab 开发语言
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴！（1）资源均衡优化相关理论与问题分类在现代工程项目中，资源的合理分配和使用是确保项目按时完成、成本可控的关键因素。资源均衡优化作为项目管理中的核心环节，旨在通过调整资源的使用方案，使资源消耗在整个工期内尽可能平稳，避免
医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】拉勾科研工作室计算机视觉图像处理人工智能
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴！（1）层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题，本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像，并在多尺度下分层计算模糊隶属度
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）不想秃头的程序神经网络语音识别人工智能深度学习网络
高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种概率模型，用于表示数据点由多个高斯分布（GaussianDistribution）混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域，尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍：一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的，每个高斯分布代表一个簇（Cluster），并引入隐变量（Lat
《现代通信原理与技术》模拟调制与解调—FM 调制实验报告不想秃头的程序人工智能 matlab 信息与通信信号处理
摘要本实验旨在通过MATLAB软件进行模拟调制与解调的实践，加深对频率调制（FrequencyModulation,FM）原理的理解，并掌握FM调制与解调的实现方法。关键词：MATLAB引言在现代通信系统中，调制技术是实现信息传输的核心方法之一。频率调制（FrequencyModulation,FM）作为一种重要的模拟调制方式，通过改变载波信号的频率来传递信息，广泛应用于广播、电视、无线通信等领域
鸿蒙仓颉开发语言实战教程：页面跳转和传参湖北穷逼首席代表 harmonyos 开发语言华为
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HarmonyOS NEXT仓颉开发语言实战案例：简约音乐播放页幽蓝计划开发语言 harmonyos
偶然间看到一个非常漂亮的音乐播放器设计图，忍不住想拿仓颉语言来练练手，当漂亮的设计图遇到优美的开发语言，简直是天作之合。看到这个页面，我们先做一个简单的分析。整个页面分为上中下三个部分，顶部为导航栏，底部是歌词工具栏，剩下的就是中间的歌曲信息和控制按钮部分。它们的部分方式是比较简单的纵向布局。页面大致结构代码如下：Column{//导航栏Stack{Text('NowPlaying').fontS
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python实战项目79：采集知乎话题下的所有回答一、项目介绍二、代码使用方法三、drissionpage的优缺点四、完整代码五、注意事项一、项目介绍需求是采集知乎某话题下的所有回答，这里以话题“大学宿舍相处之间遇到莫名其妙的冷落怎么办呢？”为例，网页链接为https://www.zhihu.com/question/1898156781215146265，其中189815678121514626
ArkTS 开发学习路径全攻略：从入门到实战码农乐园学习
随着HarmonyOS的持续演进，ArkTS（ArkTypeScript）已成为鸿蒙系统的主力开发语言。特别是HarmonyOSNEXT推行纯鸿蒙化后，ArkTS成为构建鸿蒙原生应用的唯一选择。本文将为你梳理一套系统化的学习路径，从语法基础到实战项目，再到系统能力调用与分布式开发，一步步带你成为合格的鸿蒙开发者。第一阶段：ArkTS语言和HarmonyOS基础入门学习目标：掌握ArkTS基础语法；
java毕业设计房产中介系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw 兮兮科技 java mybatis 开发语言
java毕业设计房产中介系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lwjava毕业设计房产中介系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：ideaeclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术：JAVA运行环境：Win10、JDK1.8数据库：MySQL5.7/8.0源码地址
MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（含模型描述及示例代码） nantangyuxi MATLAB 含模型描述及示例代码算法 matlab 神经网络大数据人工智能深度学习机器学习
目录MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...5<
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《二分枚举答案(最值问题)》题集英雄哪里出来英雄算法联盟数据结构算法二分
文章目录1、模板题集2、课内题集3、课后题集1.最小的最大值2.最大的最小值1、模板题集分巧克力2、课内题集倒水冶炼金属连续子序列的个数3、课后题集括号内的整数代表完整代码行数。1.最小的最大值突如其来的考试(30)跳石头(36)小蓝搬货(40)中秋节吃月饼(40)2.最大的最小值信号塔(33)可得到的最大团队默契(35) 本题集为作者（英雄哪里出来）在抖音的独家课程《英雄C++入门到精通》、《
深度学习详解：通过案例了解机器学习基础 beist 深度学习机器学习人工智能
引言机器学习（MachineLearning，ML）和深度学习（DeepLearning，DL）是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力，机器可以从数据中自动找到函数，并应用于各种任务，如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中，我们将通过一个简单的案例，逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中，根据所要解决的问题类型，任务
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HarmonyOs开发之——TypeScript介绍、入门，及TypeScript、JavaScript、ArkTs的具体区别解读。一、开发语言介绍：TypeScript是JavaScript的超集，ArkTS则是TypeScript的超集。ArkTs是HarmonyOs的主力开发语言，它在TypeScript（简称TS）的基础上，匹配ArkUI框架，扩展了声明式UI、状态管理等相应的能力，让开发
EtherCAT工业实时以太网深度解析：从高速控制到智能互联的技术革命 AI_DL_CODE EtherCAT 工业实时以太网运动控制分布式时钟 TSN 工业互联网机器人控制
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C#上位机开发进阶：多协议融合通信（S7、Modbus TCP、OPC UA）与西门子PLC联动威哥说编程网络 tcp/ip 网络协议 c#服务器开发语言
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PowerLink工业实时以太网深度解析：开源生态下的硬实时通信技术革命
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对话云蝠智能：大模型如何让企业呼叫系统从 “成本中心” 变身 “价值枢纽”？ MARS_AI_ 人工智能自然语言处理信息与通信交互
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c语言opencv所用库函数,Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略... weixin_39729272 c语言opencv所用库函数
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【软件系统架构】系列四：嵌入式软件-NPU（神经网络处理器）系统及模板
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JAVA中的Enum 周凡杨 java enum 枚举
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Shell test命令 Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。数值测试参数说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真实例演示： num1=100 num2=100if test $[num1]
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上次博客讲的五子棋重绘比较简单，因为只要在重写系统重绘方法paint（）时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。画图板重绘难在需要重绘的类型很多，比如说里面有矩形，园，直线之类的，所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中，这样在重绘时就
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java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match! 网上找了好多的资料没能解决，后来发现：项目中使用的是xml配置的方式配置事务，但是
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/** * 格式化时间 2013/6/13 by 半仙 [email protected] * 需要 pad 函数 * 接收可用的时间值. * 返回替换时间占位符后的字符串 * * 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数 * 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p> * MM DD hh mm
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MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库，它包括有22种算法，phpMyAdmin依赖这个PHP扩展，具体如下：下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。在终端执行如下命令： tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
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