监督语音分离

Spring Boot 优雅实现多租户架构

blog.csdn.net/u010349629/article/details/130737253欢迎加入小哈的星球，你将获得:专属的项目实战/Java学习路线/一对一提问/学习打卡/赠书福利全栈前后端分离博客项目
犬小哈·2025-02-04 21:33

人工智能：技术革新与未来展望

从智能语音助手、推荐算法到自动驾驶、医疗诊断，AI的身影无处不在。本文将探讨人工智能的发展历程、核心技术、应用领域以及未来的发展趋势和挑战。
哎 你看·2025-02-04 20:29

scikit-learn实现SVM

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

《深度揭秘LDA：开启人工智能降维与分类优化的大门》

在众多应对这一难题的技术中，线性判别分析（LDA）脱颖而出，作为一种强大的监督学习降维方法，它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA：核心原理大起底
·2025-02-04 18:03

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

聚类是无监督学习中的一种重要技术，用于在没有标签信息的情况下对数据进行分析和组织。
Luzem0319·2025-02-04 14:12

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-04 14:27

人工智能机器学习基本概念详解

本文将详细探讨机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习及其应用示例。一、机器学习的基本概念1.1数据数据是机器学习的基础。机器学习模型通过分析数据来识别模式和
猿享天开·2025-02-04 13:07

毕设开源 深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)

文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果
knooor·2025-02-04 12:28

【分布式】服务端高并发分布式结构演进

文章目录1.单机架构1.1单机架构的优缺点1.2单机架构的典型应用场景2.应用与数据分离架构2.1应用与数据分离架构的优缺点2.2应用与数据分离架构的典型应用场景3.应用服务集群架构3.1应用服务集群架构的优缺点
阿猿收手吧！·2025-02-04 10:36

设计模式-创建型-建造者模式

1.概念建造者设计模式（BuilderDesignPattern）是一种创建型设计模式，它通过将一个复杂对象的构建过程与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。
闲人一枚（学习中）·2025-02-04 09:03

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

距离上次写关于安全的文字已经过去了很久很久，久到上次看到的AI还停留在TTS、ASR等最初的语音交互+搜索类似的各种智能音箱以及通过关键字匹配的基于知识库的聊天的机器人。
零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

DeepSeek- R1 原理介绍

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习（RL）的开源推理模型，其核心原理和特点如下：1.核心技术与架构强化学习驱动：DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型，无需依赖监督微调
kcarly·2025-02-04 08:50

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
老马啸西风·2025-02-04 06:04

落地DevOps的挑战及其解决方法

在DevOps软件开发方法中，开发和运营团队的传统分离被消除，取而代之的是协作和集成的团队模型。DevOps工程师的工作涉及整个应用程序生命周期，从开发和测试到部署和运营。
DevOps探索者·2025-02-04 06:01

一种非接触式智能垃圾桶设计（论文+源码+实物）

SG90舵机分别控制可回收、不可回收、其他垃圾桶盖的开关，并通过WiFi通信模块将数据信息传输到云平台，方便用户实现远程管控，在控制方式上有自动和手动两种模式，自动模式下，用户可以通过LU-ASR01语音识别模块以语音的方式对垃圾桶进行控制
云山工作室·2025-02-04 05:29

android mvc例子,Android MVC

概念MVC全名ModelViewController即Model(模型)View(视图)Controller(控制器)，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面
一直住顶楼·2025-02-04 04:48

机器学习--学习计划

第1周：数据与监督学习基础学习目标：掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。
kyle~·2025-02-04 03:42

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

1.引言物体分割（ObjectSegmentation）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来，通常分为语义分割和实例分割两种类型。
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展，而且促进了人工智能技术的革新，已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域，具有巨大的发展潜力和价值。
王国平·2025-02-04 00:51

Java之旅之设计模式和架构

建造者模式：将一个复杂对象的构建与其表示分离，使得同样的构建过程可以创建不
xi_jun·2025-02-03 23:36

【开源】基于SSM框架校园教务系统管理系统（计算机毕业设计）+万字毕业论文+远程部署+ppt+代码讲解 ssm086

10年计算机开发经验，主营业务：源码获取、项目二开、语音辅导、远程调试、毕业设计、课程设计、毕业论文、BUG修改一、系统环境运行环境:最好是javajdk1.8，我们在这个平台上运行的。
计算机毕业设计_gzs·2025-02-03 22:03

国产AI疯卷！DeepSeek-R1成开源霸主，字节腾讯纷纷放大招？

AI技术不仅深刻改变了我们的生活方式，像智能语音助手让生活更便捷，智能推荐算法让信息获取更精准，还推动了众多行业的变革，如医疗、交通、金融等。
盼达思文体科创·2025-02-03 22:00

设计模式之建造者模式

1.建造者模式概念建造者模式（builderPattern）使用多个简单的对象一步一步构建成一个复杂的对象，将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示允许用户只通过制定复杂对象的类型和内容就可以构建它们
Gen邓艮艮·2025-02-03 21:53

计算机科学与技术论文目录结构

(大约200-300字)1.3系统创新点（可选）比如使用了前后端分离技术，使用了ChatGPT，使用了无session，使用了某某算法等。大概300-400字左右。1.4系统技术难点（可选）比如系统
程序猿私人订制_2573966427·2025-02-03 21:21

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-03 20:09

Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。
AI天才研究院·2025-02-03 20:17

语音识别播报人工智能分类垃圾桶（论文+源码）

2.1需求分析本次语音识别播报人工智能分类垃圾桶，设计功能要求如下∶1、具有四种垃圾桶，分别为用来回收厨余垃圾，有害垃圾，可回收垃圾，其他垃圾。
沐欣工作室_lvyiyi·2025-02-03 19:39

《语音识别模式、算法设计与实践》——第一章 语音识别概述

专栏总目录1.1走进语音识别1.1.1语音识别的定义定义：语音识别是让机器具备自动接收和分析人类的语音，并最终输出对应文本的过程。
静候光阴·2025-02-03 19:39

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器K稀疏自动编码器收缩式自动编码器卷积自动编码器SequencetoSequence自动编码器降噪自动编码器变分自动编码器遮罩自动编码器自动编码器自动编码器是一种用于无监督学习和
·2025-02-03 16:03

Vue：前端体系、前后端分离

前端核心分析1、概述2、前端知识体系2.1、前端三要素2.2、结构层（HTML）2.3、表现层（CSS）2.4、行为层（JavaScript）2.5、三端统一2.6、后端技术2.7、主流前端框架3、了解前后分离的演变史
天宇阿·2025-02-03 16:38

《Vue 组件化开发：构建可复用的模块》

目的是为了解耦，把复杂系统拆分成多个组件，分离组件边界和责任，便于独立升级和维护。Vu
计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-02-03 15:06

周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总

周报|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT（监督微调，建议收藏）！
双木的木·2025-02-03 12:11

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。1.2SVC的用法及参数通过以下方式创建SVC对象并进行训练：fromsklearn.svmimport
SSeaflower·2025-02-03 09:10

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测

支持向量机简介支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，最初用
m0_57781768·2025-02-03 08:09

愿景：做机器视觉行业的颠覆者

两场战斗：无监督-大模型上半场，无监督。2025-2030，共五年。用无监督算法，颠覆现有缺陷检测方法，争取在2-3个场景落地。
gaoenyang760525·2025-02-03 05:45

.net core + vue 搭建前后端分离的框架

目录步骤一：创建.NETCore后端项目步骤二：创建Vue.js前端项目步骤三：集成后端和前端项目步骤一：创建.NETCore后端项目安装.NETCoreSDK：确保你的开发环境中已安装了最新版本的.NETCoreSDK。你可以从.NET下载页面获取最新版本。创建.NETCoreWebAPI项目：在命令行或者通过VisualStudio等集成开发环境，创建一个新的.NETCoreWebAPI项目。
战族狼魂·2025-02-03 03:53

Jenkins部署前后端分离项目最全图文教程（手把手教学）

前言：最近Jenkins部署的热度比较高，于是就想出一篇关于我是如何使用Jenkins部署前后端分离项目的，本篇记录了我是如何一步一步去配置、搭建和部署的完整流程，每一行代码都进行了实测和讲解，通过图文的教学写成博客分享给大家
黄团团·2025-02-03 02:22

第二篇：多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界

——从跨模态对齐到因果推理的工程化实践在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段，DeepSeek通过自研的多模态融合框架，在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。
python算法(魔法师版)·2025-02-03 02:51

Vue3 结合 .NetCore WebApi 前后端分离跨域请求简易实例

1、本地安装Vue3环境参考：VUE3中文文档-快速上手注意：初始安装vue时，需要安装router，否则后续也要安装2、安装axios组件比如：npminstallaxios@latest或pnpminstallaxios@latest3、设置跨域请求代理打开vue3项目根目录的vite.config.js文件，插入跨域请求设置这样实现的效果，假设你的前端域名是http://localhost:
醉の虾·2025-02-03 02:51

【无监督特征选择方法综述】

无监督特征选择方法综述前言一、Filter方法1.单变量Informationbasedmethods基于信息理论Spectral-similaritybasedmethods基于光谱相似性的方法2、多变量
潘儿er·2025-02-03 02:17

多语言教学材料生成：技术实现与业务价值分析

文章目录引言技术背景与需求分析多语言教学材料的业务需求技术挑战技术实现：LangChain与Writer模型的结合LangChain框架简介Writer模型的多语言生成能力实现多语言教学材料生成的代码示例多语言语音生成技术的应用多语言语音生成的需求
二进制独立开发·2025-02-03 01:14

基于云计算的自然资源视频监控系统设计与研究

该系统基于云计算和视频中台等技术构建了两级云架构的视频处理与存储系统，通过AI等大数据算法对数据进行整合、分析，进而构建了具有执法线索、监督问效、行动处置和综合指挥等功能的自然资源管理系统。
罗伯特之技术屋·2025-02-03 00:00

javascript-前后端交互模式-简介

简介目录文章目录1、相关知识2、异步接口调用方式3、URL地址2.1、传统形式的URL2.2、Restful风格的URL2.2.1、http请求方式2.2.3、示例：***后记***：内容图示0-1：随着前后端分离
gaog2zh·2025-02-02 18:22

Unity接入Minimax语音模型, 将mp3转化成AudioClip

大佬视频：【chatGPT+unity+Azure+VRoid】AI女友对话，源码分享，零基础手搓二次元妹子，打造专属的AI女友不是梦_哔哩哔哩_bilibili语音合成部分，大佬已经集成了很多百度云语音
NuageL·2025-02-02 17:12

Nginx面试题总结

3.动静分离，nginx可以用作静态文件的缓存服务器，提高访问速度3Nginx的优势?(
great-sun·2025-02-02 16:38

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。
BugNest·2025-02-02 16:03

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习
对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

基于能量检测的语音信号端点检测 FPGA 实现

基于能量检测的语音信号端点检测FPGA实现介绍语音信号端点检测（VoiceActivityDetection,VAD）是语音处理中的一个重要步骤，用于确定语音信号的起始和结束点。
鱼弦·2025-02-02 13:42
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