深度音乐

matlab构造线性相位FIR滤波器

文章目录前言一、构造一组声音二、采用FIR滤波器做频率筛选前言用生成的一组音频文件举例一、构造一组声音模拟钢琴音乐，采用逐渐衰减振荡的正弦波FFT的频域展示：源代码：functionsound_firFs
~Young.·2025-01-24 01:29

金融行业业务流程指南-三级模型

背景当前，金融科技作为驱动创新的主要动力，借助技术与业务深度融合的方式，创新催生出层出不穷的商业模式与金融产品，为客户提供更好的服务体验。
fajianchen·2025-01-24 01:23

GitHub Actions 使用需谨慎：深度剖析其痛点与替代方案

在持续集成与持续部署（CI/CD）领域，GitHubActions曾是众多开发者的热门选择，但如今，其弊端逐渐显现，让不少人在使用前不得不深思熟虑。团队由大约15名工程师组成，采用基于主干的开发方式，每天多次向主分支推送代码。团队代码存储在按模块划分的单一代码库（monorepo）中，结构如下：monorepo/├─api1/├─api2/├─web-app1/├─web-app2/每个文件夹都相
敖行客 Allthinker·2025-01-24 00:18

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

在过去的几年中，随着深度学习的发展，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。
程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别

本文為365天深度學習訓練營中的學習紀錄博客原作者：K同学啊|接輔導、項目定制一、MNIST手写数字数据集介绍MNIST手写数字数据集来源于是美国国家标准与技术研究所，是著名的公开数据集之一。
今天补充能量了吗·2025-01-23 23:44

中国CRM市场发展现状与主流产品分析

一、销售易-本土CRM市场的佼佼者销售易作为中国本土CRM领域的领军企业，其产品具有以下特点：优势：深度本土化，对中国企业的业务场景理解深刻，能够快速响
·2025-01-23 23:06

【MotionCap】DROID-SLAM 1 ：介绍及安装

DROID-SLAM：DROID-SLAM:DeepVisualSLAMforMonocularDROID-SLAM：适用于单目、立体和RGB-D相机的深度视觉SLAMStereo,andRGB-DCamerashttps
等风来不如迎风去·2025-01-23 22:38

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别

PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接
盼小辉丶·2025-01-23 22:36

算法中的时间复杂度和空间复杂度

Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量，而且在张量运算、反向传播等环节，这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度，从而不需要我们额外进行过多的干预
CM莫问·2025-01-23 22:36

Anthropic 正计划为其聊天机器人 Claude 推出“双向语音模式”和一个新的记忆功能

与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！
新加坡内哥谈技术·2025-01-23 22:05

DeepMind的新突破：GenCast

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新加坡内哥谈技术·2025-01-23 22:05

AI跟踪报道第62期-本周AI新闻: 微软推出Copilot的AI Agent和Computer Control

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新加坡内哥谈技术·2025-01-23 22:35

ARM Cortex-M3与Cortex-M4权威指南

ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南欢迎阅读《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南（第3版）》，这是一本针对嵌入式系统开发者量身打造的深度学习手册项目地址
胡妃意·2025-01-23 21:55

【数据挖掘实战】 房价预测

本人主页：机器学习司猫白机器学习专栏：机器学习实战PyTorch入门专栏：PyTorch入门深度学习实战：深度学习ok，话不多说，我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面
机器学习司猫白·2025-01-23 20:21

GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代

GPT-4对话模型在客服中的应用与前景：开启智能客服新时代随着人工智能技术的迅猛发展，基于深度学习的对话模型在各个领域中得到了广泛应用。其中，GPT-4对话模型在客服系统中的应用尤为引人注目。
Echo_Wish·2025-01-23 20:19

Vue.js 深度剖析：2024 前端高频面试题详解

Vue.js深度剖析：2024前端高频面试题详解1.Vue的响应式原理是什么？2.Vue组件通信方式有哪些？3.Vue的生命周期是什么？4.如何优化Vue应用性能？
跟着小郑学前端·2025-01-23 18:39

模型压缩与优化技术——神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）

模型压缩与优化技术中的神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）技术1.引言在深度学习领域，神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。
DuHz·2025-01-23 18:37

1024基金会发起人冯雷受邀参与国家自然科学基金会《数智时代创新驱动创业理论建构与实践对话》

大会的圆桌会议「与实践对话」环节以其深度的话题讨论、内容的前瞻性、与话题的精彩性吸引了各界的目光。1024基金会发起人冯雷受邀出席，和其他行业专家共同探讨数智时代创新驱动创业的现实问题与实践需求
·2025-01-23 18:53

c++瓷砖

今天的题目叫“瓷砖”，是“DFS深度优先搜索递归”一类的。题目描述在一个w×h的矩形广场上，每一块1x1的地面都铺设了红色或黑色的瓷砖。
橙子亿·2025-01-23 17:32

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：强大的AI代码生成器，开启联网搜索新纪元

深度求索团队近日发布了AI代码生成器DeepSeekV2.5系列的最终版本——DeepSeekV2.5-1210，并正式上线了备受期待的联网搜索功能。
·2025-01-23 17:18

QAT与PTQ模型量化方法的区别

QAT（QuantizationAwareTraining）和PTQ（PostTrainingQuantization）是两种常见的模型量化方法，用于减少深度学习模型的计算和存储开销，同时尽量保持模型的性能
old_power·2025-01-23 17:28

毕设分享 深度学习街道行人流量计数系统

文章目录0前言1项目运行效果2设计概要2原理介绍2.1目标检测概况什么是目标检测？发展阶段2.2行人检测行人检测简介行人检测技术难点行人检测实现效果4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要
fawubio_A·2025-01-23 17:56

Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘

深度学习框架：开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中，深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别，到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等，其身影无处不在，改变着生活与工作方式。
小深ai硬件分享·2025-01-23 16:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜局部链接是什么？｜06

如是我闻：局部连接（LocalConnectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。什么是局部连接（LocalConnectivity）？局部连接指的是：在卷积操作中，每个神经元（或输出单元）只与输入数据的一个局部区域相关联，而不是与整个输入数据相连。换句话说：全连接网络（FullyConnectedLayer）中，每个神经元会与上一层所有的神经元相连。卷积网络（Convoluti
漂亮_大男孩·2025-01-23 16:50

帮助应用实现更好的推广下载能力

全面深入讲解应用市场相关要点，包括应用市场推荐机制与更新功能的深度解析，让开发者了解如何提升应用曝光与更新效率。详细阐述展示应用详情页以促进下载安装目标应用的有效策略，以及查询广告验签版本的关键步骤。
·2025-01-23 13:10

构建灵活高效的消息推送能力

详细解析推送卡片刷新消息与推送通知扩展消息，助力拓展推送功能的多样性与深度。同时，对推送实况窗消息进行剖析，使开发者能充分利用这一形式增强信息传递效果。通过本课程学习，
·2025-01-23 13:40

20250101面试鸭特训营第9天

更多特训营笔记详见个人主页【面试鸭特训营】专栏2501011.MySQL中如何解决深度分页的问题？
Again_acme·2025-01-23 12:29

YOLOv5模型版本详解：n/s/m/l的区别与选型指南

文章目录一、模型版本概述二、核心参数对比2.1基本性能指标2.2计算复杂度三、架构设计差异3.1网络宽度控制3.1.1通道数变化3.1.2参数配置对比3.2网络深度配置四、性能表现分析4.1精度-速度曲线
我的青春不太冷·2025-01-23 12:59

深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)

文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040一.交叉熵函数的导数softmax:令一条数据最后的输出为[z1,z2,z3,z4,…,z10],这里令输出层的神经元数量为10pi=ezi∑j=110ezjpi=\frac{e^{z_i}}{\
洪小帅·2025-01-23 12:28

Java 密封类 (Sealed Classes) 深度解析

文章目录语法说明定义密封类定义子类使用场景探讨实际应用示例与其他语言特性的结合使用Java作为一种面向对象编程语言，提供了继承机制来实现代码复用和扩展。然而，无限制的继承可能导致代码库变得难以维护，甚至引入安全隐患。为了应对这一挑战，Java引入了密封类的概念。密封类允许开发者明确指定哪些类可以继承该类，从而创建一个封闭且可控的类层次结构。这不仅提高了代码的安全性和可维护性，还为模式匹配等高级特性
爪哇学长·2025-01-23 12:27

【Python】已完美解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-23 12:26

C++数据结构——中序遍历二叉树

中序遍历二叉树按完全二叉树的层次遍历给出一棵二叉树的遍历序列（其中用0表示虚结点），要求输出该二叉树的深度及中序遍历该二叉树得到的序列。
祖安大龙·2025-01-23 11:55

目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理

算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型（卡尔曼滤波器）数据关联（匈牙利匹配）目标丢失问题的处理SORT算法过程deepSORT算法原理状态估计轨迹处理分配问题的评价指标级联匹配深度表观描述子算法总结目标跟踪
yhwang-hub·2025-01-23 11:52

下载马斯克Grok-1模型的实战代码

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
herosunly·2025-01-23 11:50

吴恩达深度学习笔记（七）——机器学习策略

一、正交化通俗的理解就是：要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里，以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率（precision）：在分类器中标记为猫的例子中，有多少是真的猫召回率（recall）：对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标，就很难去选择一个更好的分类器，如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法，也即F1分数，定义如下
子非鱼icon·2025-01-23 10:42

网易云音乐API开源项目常见问题解决方案

网易云音乐API开源项目常见问题解决方案NeteaseCloudMusicApiC#版网易云音乐API（翻译自Node.js项目Binaryify/NeteaseCloudMusicApi）项目地址:https
束斯畅Sharon·2025-01-23 09:08

深度学习中的通道(Channel)概念详解

1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念，它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。
小·恐·龙·2025-01-23 09:33

Spring 3自定义注解与格式化器的深度实践

在Spring框架中，格式化器（Formatter）和注解（Annotation）是处理数据格式化和验证的强大工具。通过将注解与格式化器绑定，我们可以在字段级别灵活地定义数据的格式化规则。本文将通过一个完整的示例，展示如何创建自定义注解、格式化器，并将它们绑定到Spring的AnnotationFormatterFactory中，实现字段级别的数据格式化。一、背景与需求在开发Web应用时，我们经常
t0_54manong·2025-01-23 08:27

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型的成功离不开深度学习技术的
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：案例介绍

大语言模型原理与工程实践：案例介绍作者：禅与计算机程序设计艺术近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出强大的文本生成
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:37

AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用

文章标题《AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用》关键词：人工智能，电商搜索导购，机器学习，深度学习，推荐系统，自然语言处理，个性化搜索，图像识别，应用案例，未来展望。
AI天才研究院·2025-01-23 05:29

机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集

一、简述如何学习机器学习/深度学习，理论和实践都很重要，理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手，实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践？借用欧阳修《卖油翁》的话”无他，但手熟尔“。
坐望云起·2025-01-23 04:51

xss的过滤和绕过（2）

xss的过滤和绕过分类过滤主要有两层，分别为WAF层和代码层，WAF（web应用防火墙）通常是在外部，在主机或者网络硬件上，对HTTP请求进行过滤拦截，而代码层是在编写web应用的过程中，直接实现或者音乐第三方库
rzydal·2025-01-23 04:49

揭秘Linux：从内核到发行版，一文读懂开源操作系统的核心奥秘

发行版的定义与组成主流发行版深度对比如何选择适合自己的发行版内核与发行版的关系：解开"版本"之谜发行版如何选择和定制内核内核
寒水馨·2025-01-23 03:09

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

AI 对程序员的冲击剖析

一、引言AI技术近年来取得了突破性进展，其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域，AI不再仅仅是辅助工
程序员WANG·2025-01-23 01:55

什么是Oracle认证专家（OCP）？

该认证深度聚焦于Oracle数据库技术范畴，致力于培育并精准认证一批能够熟练管理、高效维护以及深度优化Oracle数据库系统的资深专业人才。
leegong23111·2025-01-23 00:47

华为流程L1-L6业务流程深度细化到可执行

该文档主要介绍了华为业务流程的深度细化及相关内容，包括流程框架、建模方法、流程模块描述、流程图建模等，旨在帮助企业构建有效的流程体系，实现战略目标。
智慧化智能化数字化方案·2025-01-22 23:38

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的
weixin_48705841·2025-01-22 20:50
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