【语音分离论文小记】

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系：气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异：数值天气预报(NWP
清风AI·2025-03-22 19:51

YOLO算法全面改进指南（二）

以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架，结合前沿技术与多领域创新，提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。
niuTaylor·2025-03-22 18:13

推荐开源项目：FastAPI Best Architecture — 极致的后端架构设计

这是一个遵循前端与后端分离原则的中间件层解决方案，采
蓬玮剑·2025-03-22 18:12

Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]

pwd=vydu#WindowsfasterwhisperGUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]whisperX+faster-whisper+Demucs把模型下载
私人珍藏库·2025-03-22 16:27

DPO 核心理论推导：参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计

Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导
iiiiii11·2025-03-22 14:17

ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍

ARM架构薄记小记1——ARM架构的快速介绍笔者最近正在简单的了解一下ARM架构，特别是ARMCortexA架构的部分，这里，笔者想要薄记的问题有这样一些，也算是简单记录一下自己学习ARM架构的记录。
charlie114514191·2025-03-22 14:05

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）
学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势

缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。计算图是动态构建和执行的，每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便，
Honeysea_70·2025-03-22 10:09

AI进化论：从图灵测试到智能革命的临界点

这篇划时代论文提出的"模仿游戏"测试，为人工智能奠定了哲学基础。1956年达特茅斯会议上，麦卡锡正式提出"人工智能"概念，当时学界乐观预测"二十年内机器将完成人类所有工作"。
A达峰绮·2025-03-22 10:38

软考系统架构设计师考试学习和考试的知识点大纲，覆盖所有考试考点

以下是软考系统架构设计师考试的知识点大纲，覆盖所有官方考点，分为基础知识、核心技术、系统设计、案例分析、论文写作五大模块，帮助系统性学习和备考：一、基础知识模块计算机组成与体系结构计算机硬件组成（CPU
DKPT·2025-03-22 10:03

【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化，命中率提升到92%，内存减少75%

基于Caffeine打造智能双模式缓存系统，通过冷热数据分离存储与精准资源分配策略，实现CPU利用率降低60%、内存占用减少75%的惊人效果。文末附可复用的生产级代码！
Julian.zhou·2025-03-22 09:28

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-03-22 09:11

C语言复习笔记6---while循环for循环

感谢张学长为大家整理的笔记~考点整合A+B问题分离一个整数每一位从后往前从前往后→字符数组(字符串)/看成一堆字符栈(先入后出)→递归while→循环版的if（while循环的直接应用→模拟）gcd和lcm
.又是新的一天.·2025-03-22 08:42

C语言复习笔记5---数组

数组考点排序冒泡排序O(n^2)选择排序O(n^2)(插入排序)分离每一位正序逆序哈希(hash)→用值直接作为下标日期处理问题数组的基本操作插入和删除逆序（移位）7-19田忌赛马(双指针)二维数组→矩阵矩阵转置判断对称矩阵矩阵运算矩阵移位杨辉三角
.又是新的一天.·2025-03-22 08:42

不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf、代码链接添加微信：dddvisiona，备注：三维点云，拉你入群。
3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

【论文解读】DSVP：通过动态扩展实现快速探索的双阶段视点规划器

标题：DSVP:Dual-StageViewpointPlannerforRapidExplorationbyDynamicExpansion作者：HongbiaoZhu,ChaoCao,YukunXia,SebastianScherer,JiZhang,andWeidongWang来源：https://frc.ri.cmu.edu/~zhangji/publications/IROS_2021.
Travis.X·2025-03-22 08:39

如何评估一个RAG系统（RAGas评测框架）-下篇

下面是RAGas的一些链接论文：https://arxiv.org/pdf/2309.15217官方文档：Ragashttps://github.com/explodinggradients/ragas
写程序的小火箭·2025-03-22 05:13

【论文阅读】PERSONALIZE SEGMENT ANYTHING MODEL WITH ONE SHOT

PERSONALIZESEGMENTANYTHINGMODELWITHONESHOT原文摘要研究背景与问题：SAM是一个基于大规模数据预训练的强大提示框架，推动了分割领域的发展。尽管SAM具有通用性，但在无需人工提示的情况下，针对特定视觉概念（如自动分割用户宠物狗）的定制化研究尚不充分。方法提出：提出了一种无需训练的SAM个性化方法，称为PerSAM。仅需单次数据（一张带参考掩码的图像），即可在新
s1ckrain·2025-03-22 04:42

Open WebUI – 本地化部署大模型仿照 ChatGPT用户界面

Docker部署简单，功能非常丰富，包括代码高亮、数学公式、网页浏览、预设提示词、本地RAG集成、对话标记、下载模型、聊天记录、语音支持等。官网地址：ht
m0_74824845·2025-03-22 01:37

鸿蒙开发秘籍：用AvPlayer解锁录音朗读新玩法

像社交类应用里收发语音消息，教育类应用播放有声读物，还有音乐类应用的核心播放功能，都离不开音频处理。
柳中仙·2025-03-22 00:04

Webrtc音频技术（未完）

一、概述1、架构上图中发送方（或叫上行、TX）将从MIC采集到的语音数据先做前处理，然后编码得到码流，再用RTP打包通过UDPsocket发送到网络中给对方。
会头痛的可达鸭·2025-03-21 23:56

AI学习教程DeepSeek使用教程合集 免费下载

DeepSeek提示词大全6.DeepSeek保姆级新手教程7.DeepSeek各类应用8.Deepseek写小说9.DeepSeekV3部署教程10.DeepseekwordExcel11.Deepseek科研论文
oneboxai·2025-03-21 23:23

2025年美赛数学建模 ICM 问题 E：为农业腾出空间

全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-21 22:17

CVPR2025 | 对抗样本&智能安全方向论文汇总 | 持续更新中~

汇总结果来源：CVPR2025AcceptedPapers若文中出现的论文链接和GitHub链接点不开，则说明还未公布，在公布后笔者会及时添加.若笔者未及时添加，欢迎读者告知.文章根据题目关键词搜索，可能会有遗漏
四口鲸鱼爱吃盐·2025-03-21 19:18

python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7

目录项目介绍技术栈具体实现截图Scrapy爬虫框架关键技术和使用的工具环境等的说明解决的思路开发流程爬虫核心代码展示系统设计论文书写大纲详细视频演示源码获取项目介绍大数据分析是现下比较热门的词汇，通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息
qq2295116502·2025-03-21 19:17

一口气告诉你Deepseek与manus有什么区别？

DeepSeek像是个特别聪明的“顾问”，你问他问题，他能给你写论文、改合同、算数学题，甚至能讲冷笑话。但他有个特点：动嘴不动手。
小二爱编程··2025-03-21 18:13

HRM：分层多步奖励模型

论文标题TowardsHierarchicalMulti-StepRewardModelsforEnhancedReasoninginLargeLanguageModels论文地址https://arxiv.org
大模型最新论文速读·2025-03-21 18:39

亿级分布式系统架构演进实战（七）- 横向扩展（安全防护设计）

亿级分布式系统架构演进实战（一）-总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）-横向扩展（服务无状态化）亿级分布式系统架构演进实战（三）-横向扩展（数据库读写分离）亿级分布式系统架构演进实战（四）-横向扩展
power-辰南·2025-03-21 18:06

亿级分布式系统架构演进实战（一）- 总体概要

演进路线大纲阶段一：横向扩展（应对万级QPS）核心目标：突破单机性能瓶颈，建立弹性基础[Nginx]/|\[App1][App2][App3]←无状态服务集群\|/[DBProxy]←读写分离中间件/\
power-辰南·2025-03-21 18:35

亿级分布式系统架构演进实战（三）- 横向扩展（数据库读写分离）

亿级分布式系统架构演进实战（一）-总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）-横向扩展（服务无状态化）核心目标分散数据库压力，提升读性能1.数据库架构设计数据库由原理的单实例变成主从模式，主主要负责写，从负责读。1.1主从角色定义节点类型数据流向核心职责主库读写（Write）处理事务性写操作（INSERT/UPDATE/DELETE）/部分读从库只读（Read）承担查询请求（SELECT），支持水平
power-辰南·2025-03-21 18:35

亿级分布式系统架构演进实战（五）- 横向扩展（缓存策略设计）

亿级分布式系统架构演进实战（一）-总体概要亿级分布式系统架构演进实战（二）-横向扩展（服务无状态化）亿级分布式系统架构演进实战（三）-横向扩展（数据库读写分离）亿级分布式系统架构演进实战（四）-横向扩展
power-辰南·2025-03-21 17:31

GS-SLAM论文阅读笔记-MGSO

前言MGSO首字母缩略词是直接稀疏里程计(DSO)，我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。这应该是第一个前端用DSO的高斯SLAM，不知道这个系统的组合能不能打得过ORB-SLAM3，以及对DSO会做出怎么样的改进以适应高斯地图，接下来就看一下吧！GishelloG^s_ihelloGishello我是红色文章目录前言1.背景介绍2.关键内容2.1SLAMmodule2.2Dense
zenpluck·2025-03-21 17:29

设计模式之工厂模式的优缺点

工厂模式是一种创建对象的设计模式，它将对象的创建和使用分离。
C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-21 17:28

存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案

在深入探讨存算一体之前，我们需要先了解存储和计算的基本概念，以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体？存算一体，顾名思义，是将数据存储与计算资源紧密结合，形成一个统一的架构。
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-21 17:57

论文解读 | 《忍冬桑黄发酵产黄酮类化合物的研究》

出版日期：2022年发表刊物：《中南林业科技大学》论文作者：朱姝枚桑黄（Sanghuangporus）是一种传统的药用真菌，具有显著的免疫增强和抗肿瘤功效。
桑黄研究员·2025-03-21 17:54

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。
ajie1117·2025-03-21 16:17

springboot基于java的企业档案管理信息系统

文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题（免费咨询指导选题），项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人文章目录前言详细视频演示一、项目介绍二、功能介绍三、核心代码数据库参考四
QQ80213251·2025-03-21 16:47

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的，我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面（ErrorSurface）。在这里，我们讨论一个四维曲面的二维切片，其中：三个维度是网络的权重（w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3）。第四个维度是误差（损失
文弱_书生·2025-03-21 15:43

关于重投影误差小记

重投影误差（ReprojectionError）讲解1.什么是重投影误差？在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量，即：e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_
文弱_书生·2025-03-21 15:12

关于离子滤波小记

粒子滤波（ParticleFilter,PF）粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法，主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本（粒子）**来近似后验概率分布，而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设（如高斯分布）。设系统的状态模型如下：xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
文弱_书生·2025-03-21 15:12

python+flask计算机毕业设计基于Android平台的景区移动端旅游软件系统（程序+开题+论文）

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。
Node.js彤彤 程序·2025-03-21 14:02

C++ :try 语句块和异常处理

C++异常处理机制：try、catch和throw异常处理是C++中处理运行时错误的机制，通过分离正常逻辑与错误处理提升代码可读性和健壮性。
愚戏师·2025-03-21 12:41

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理
星霜笔记·2025-03-21 11:34

python离线语音转文本_使用Python将语音转换为文本的方法

使用Python将语音转换为文本的方法,语音,转换为,文本,您的,麦克风使用Python将语音转换为文本的方法易采站长站，站长之家为您整理了使用Python将语音转换为文本的方法的相关内容。
weixin_39760619·2025-03-21 11:01

CVPR 2024 | 低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力

论文信息题目：Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向
小白学视觉·2025-03-21 10:57

数智读书笔记系列021《大数据医疗》：探索医疗行业的智能变革

徐曼是南开大学商学院副教授，在大数据驱动的智能决策研究领域颇有建树，尤其在大数据驱动的医疗与健康决策方面有着深入研究，曾获天津优秀博士论文、教育部博士研究生新人奖。
Allen_Lyb·2025-03-21 10:55

图像识别技术与应用课后总结（20）

应用场景人像抠图：能精准分离人物和背景，用于图片编辑、影视制作等，比如去除照片背景换背景。医学组织提取：在医学影像（如CT、MRI图像）中分离出不同组织，辅助疾病诊断、手术规划等。
一元钱面包·2025-03-21 10:21

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh
AI天才研究院·2025-03-21 07:57

RabbitMQ

为啥要用MQ解耦:允许系统独立开发、部署和运行，减少系统间的直接依赖异步处理:非阻塞操作，请求处理与响应分离削峰填谷:缓冲突发请求，防
z小天才b·2025-03-21 06:18

【微信小程序（云开发模式）变通实现DeepSeek支持语音】

调用云函数进行语音识别和DeepSeek处理。界面模仿DeepSeek，支持文本编辑。后端（云函数+Node.js）：使用云函数调用腾讯云语音识别（ASR）服务。调用DeepSeekAPI处理文本。
技术与健康·2025-03-21 04:09
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