语音特征第32页

Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘

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

Python 编译Edge-TTS（edge_tts）转MP3工具

Python编译Edge-TTS利用PIPEdge-tts库来实现Azure神经网络自然语音转MP3，这应该是微软给老百姓们一个共享前沿科技大餐。

浩读语音朗读·2025-01-23 16:21

一直绕waf一直爽！利用 multipart/form-data 解析差异绕 WAF！！（全网最详细）

文中共介绍了八种绕过方法，基于对应的特征。

Dest1ny（沉淀版）·2025-01-23 15:45

vivo OriginOS 5公测适配计划公布，有你的手机吗？

2、重构AI转身各种助手语音升级，Jovi语音”→“蓝心小V

芥子沫·2025-01-23 14:38

帮助应用打造场景化语音服务

本课程专注于助力应用构建场景化语音服务。

·2025-01-23 13:11

帮助应用实现实时语音与文本的相互转换

本课程专为助力应用实现实时语音与文本相互转换而设。

·2025-01-23 13:10

个性化的语言模型构建思路

下面提供一个详细的技术解决方案，涵盖了如何利用现有的资料（如文档、PDF、Excel、PPT、图片、语音、视频等）将开源模型转换为个人专属的语言模型的步骤、思路和技术设计。

由数入道·2025-01-23 11:19

Java算法栈

栈作为编程中一个常见的算法，以下是它的特征以及一个相对应的例子：在编程中，**栈（Stack）**是一种后进先出（LIFO,LastInFirstOut）数据结构。

王景程·2025-01-23 09:07

Adaptive AUTOSAR 学习笔记 3 - AP 背景、技术及特征

本系列学习笔记基于AUTOSARAdaptivePlatform官方文档R20-11版本。本文从AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf开始，一边学习，一边顺带着翻译一下。尽力而为，不保证精确。你若愿意，也可以当作AUTOSARAdaptivePlatform（AP）中文版来阅读1介绍1.1内容本规范（AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf）描述AP设计。

aFakeProgramer·2025-01-23 08:01

face-kkk

新建虚拟环境2、配置环境安装包3、下载安装使用环境二、注册新人1、采集照片2、注册新人3、测试视频或摄像头三、配置文件config1、项目配置文件configs/configs.py，用于设置人脸检测模型，特征提取模型二

山山而川_R·2025-01-23 08:55

FunASR语言识别的环境安装、推理

官网：pytorch下载地址3、安装funasr之前，确保已经安装了下面依赖环境:python代码调用（推荐）4、模型下载5、启动funasr服务二、客户端连接2.1html连接三、推理识别模型1、实时语音识别

山山而川_R·2025-01-23 08:55

2025年01月18日Github流行趋势

15141今日star数：736项目维护者：yiranyyu,iceflame89,yaoyuanTHU,LDLINGLINGLING,tc-mb项目简介：MiniCPM-o2.6：适用于手机上视觉、语音和多模式直播的

油泼辣子多加·2025-01-23 07:48

小波变换算法详解（附Python和C++代码）

一般来说小波变换常用于数据降噪领域，也可以用于对数据进行压缩、数据特征提取、特征增强等方面。

卢一涵·2025-01-23 02:02

AI 在生活中的渗透与技术解析

从清晨醒来使用的智能语音助手，到夜晚入睡时智能家居设备营造的舒适环境，AI技术正悄然改变着我们的生活方式、工作模式以及社会互动。

程序员WANG·2025-01-23 01:54

Flink的流处理和批处理

流处理中的数据没有预定的边界，它的特征是持续到达，因此，流处理必须实时处理每个事件，而不能等到所有数据都到齐后再进行处理。核心特点：实时性：流处理的最大优势是实时性。

Ray.1998·2025-01-23 00:12

信息流广告预估技术在美团外卖的实践思维导图-java架构

这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与训练、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。

用心去追梦·2025-01-22 22:59

大型游戏服务器架构该怎么设计？

一、游戏服务器特征游戏服务器，是一个会长期运行程序，并且它还要服务于多个不定时，不定点的网络请求。所以这类服务的特点是要特别关注稳定性和性能。

云网站长小陈·2025-01-22 21:57

深度学习模型开发文档

CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支，利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习

Ares代码行者·2025-01-22 20:47

solidworks的三维特征内容介绍

小白是昏头仔·2025-01-22 19:36

Automotive audio策略总结

在车辆环境中，可能存在多个应用或者服务需要同时或者交替播放音频，如导航、音乐、语音助手等。音频焦点机制允许系统协调这些音频流，确保在某一时刻只有一个或几个应用能够播放音频，从而避免声音混杂和冲突。

天花板之恋·2025-01-22 18:34

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型

生信学习者1·2025-01-22 17:21

AI大模型行业发展五大趋势

趋势一：大收敛与大分流，基础大模型向科技巨头收拢，而专业垂类模型“百花齐放”如果说2023年的大模型行业还主要是初创企业的天下，那么2024年最显著的特征之一即是互联网大厂加速入局，行业的水已被搅浑。

大模型.·2025-01-22 15:30

【计算机系统和网络安全技术】第九章：防火墙与入侵防御系统

•纵深防御•提供一个能加强安全和审计的遏制点•将内部系统和外部网络隔离开来2.防火墙的特征和访问策略设计目标：所有从内部到外部的流量都必

Flavedo~Y·2025-01-22 14:57

AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景，深度学习代理应运而生。

AI天才研究院·2025-01-22 14:54

如何正确定位前后端bug？

一、前后端bug特征前端主要负责显示数据，后端主要负责处理数据、存储数据，前后端主要通过接口进行数据交换。

℡52Hz★·2025-01-22 13:15

基于STM32设计的WiFi语音播报日程表

1.前言近年来，随着电子产品的发展，数字日程表这项应用在人们工作和生活中起到越来越重要的作用。时间对人们来说总是那么宝贵，工作的忙碌性和繁杂性容易使人忘记当前的时间，忘记了要做的事情，当事情不是很重要的时候，这种遗忘无伤大雅。但是，遇上重要事务，一时的耽误可能酿成大祸。因此从人们的日常生活到公司办公，从台式电脑到便携式智能手机，都要求标配上日程表的作用。人们要求随时随地都能快速准确的提醒当前事务，

DS小龙哥·2025-01-22 12:44

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

MLP能够学习输入数据的非线性特征，因此在复杂问题的建模中非

Echo_Wish·2025-01-22 12:43

ssti注入

flask有个明显的特征就是服务器模板，把用户输入的回显到web页面，一般在用户交互的地方(输入/输出),这个要用python去构造链子去执行python命令，来getshell。

m0_73818134·2025-01-22 12:38

DSP实验七综合实验与考查

目录一、实验目的二、需验证的理论三、实验内容四、实验指导五、实验设计报告要求六、思考题【实验过程】1、语音采样、时域波形、频域波形2、延时3、混响4、单回声5、多重回声6、无限回声7、全通结构混响器8、

BeBeter」·2025-01-22 11:36

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据

Francek Chen·2025-01-22 11:34

24/11/4 算法笔记蛇形卷积

蛇形卷积（SnakeConvolution）是一种新型的卷积操作，它旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。

青椒大仙KI11·2025-01-22 11:30

短视频付费聊天语音社交源码系统/一对一语音交友系统开发/可打包app小程序h5

针对短视频付费聊天语音社交源码系统、一对一语音交友系统开发以及可打包APP、小程序、H5的需求，以下是一个综合性的分析与开发方案概述：一、系统概述短视频付费聊天语音社交源码系统该系统融合了短视频、付费聊天和语音社交三大功能

·2025-01-22 10:41

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation

weixin_39849054·2025-01-22 10:57

ECCV 2024 | CC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM

论文信息题目：CC-SAM:SAMwithCross-featureAttentionandContextforUltrasoundImageSegmentationCC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的

小白学视觉·2025-01-22 10:25

数据仓库，数据集市介绍

文章目录定义四大特征面向主题数据仓库中数据和传统数据库中数据的不同之处：每个主题所需要的数据存储集成的非易失随着时间不断变化的数据集市定义数据仓库是一个面向主题的，集成的，非易失性的且随时间变化的数据集合

铜锣湾扛把子-数据·2025-01-22 10:54

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域，从而提高模型的性能。

T0uken·2025-01-22 07:03

webdriver 反爬虫 (selenium反爬虫) 绕过

因此，开发者可以根据客户端是否包含浏览器驱动这一特征来区分正常用户和爬虫程序。

m0_74824044·2025-01-22 06:58

JavaScript系列（38）-- WebRTC技术详解

JavaScriptWebRTC技术详解今天，让我们深入了解WebRTC（WebReal-TimeCommunication）技术，这是一种支持网页浏览器进行实时语音对话或视频对话的技术。

陳沉辰陈·2025-01-22 06:24

【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统

随着人工智能的快速发展，单一模态（如文本、图像或语音）已经不能满足复杂任务的需求。

2的n次方_·2025-01-22 04:09

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏，严重损害编码器的区分特征学习

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

SPATIALaTT模型的意义在于融合了这两种强大的特征提取方法，充分发挥了它们的优势。这种融合不仅提高了模型的性能，还为设计更高效的视觉模型提供了新的思路，推动了计算机视觉技术的发展。

清风AI·2025-01-22 03:32

如何实现亿级用户在线状态统计？

基于总数的统计方案2.2基于具体用户详情的统计方案具体实现3.1基于总数的统计方案3.2基于用户标识的统计实现3.3SpringBoot中的实现总结1.亿级用户在线场景分析以QQ在线状态统计为例，其典型特征包括

繁川·2025-01-21 21:50

深度学习学习笔记（第30周）

UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接（SkipConnections），即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接

qq_51339898·2025-01-21 21:18

Java——面向对象的编程学习

Java面向对象学习的三条主线1.Java类及类的成员：2.面向对象的三大特征：3.其他关键字：1.Java类及类的成员：主要包括：属性、方法、构造器、代码块和内部类2.面向对象的三大特征：封装性、继承性

农夫三犭·2025-01-21 20:41

通用数字人系统--引领智能交互新时代

核心特点高性能实现视频帧率稳定30FPS+，支持1080P高清输出音视频延迟控制在200ms以内对话响应时间5秒以内支持横向扩展，满足高并发需求智能交互基于GPT的自然语言理解实时知识库检索与问答表情与语音情感同步多语言及方言支持快速上手

·2025-01-21 17:08

《AGI：开启智能新纪元的钥匙》

一、AGI：人工智能的进阶之路在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已逐渐渗透到我们生活的各个角落，从智能手机中的语音助手，到自动驾驶汽车，再到医疗领域的疾病诊断辅助，AI的身影无处不在。

空云风语·2025-01-21 17:36

摆脱“鱼钩”：误点网络钓鱼链接后的10步自救法

拼写错误、奇怪的语法、紧急或威胁的语言、缺乏上下文——所有这些都是网络钓鱼攻击的常见特征。

·2025-01-21 16:58

中科曙光C/C++研发工程师二面

它通过卷积层和池化层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。

TrustZone_·2025-01-21 16:31

产生式系统实验头歌实验测试不通过解决（人工智能）

编程要求根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成产生式系统——动物识别系统的操作，最后达到输入动物特征，输出动物类型的结果。

兜里没有一毛钱·2025-01-21 16:27

智能体（AI Agent）全解析：概念、原理至应用深度探索

它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征，更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。

网安猫叔·2025-01-21 15:51

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