音频数据集

Java 集合框架

1.集合框架概述Java集合框架（JavaCollectionFramework,JCF）是Java语言中用于存储、操作和管理数据集合的一整套标准接口和类。

clk6607·2025-03-26 12:41

【AI】【AIGC】降低AIGC检测率：技术、挑战与应对策略

AIGC技术的应用非常广泛，包括文本生成、图像生成、音频生成等。然而，随着这些技术的普及，如何有效识别并检测AIGC生成的内容，也成为了一个紧迫的问题。

丶2136·2025-03-26 11:10

奥运会数据分析，奥林匹克数据分析并绘图，python数据分析绘图，期末大作业项目

目录设置Python环境查看输入目录中的文件加载并查看数据集计算不重复活动次数根据活动特定的身高-体重平均值填充缺失值处理年龄列中的缺失值删除奖牌列中的缺失值数据可视化年龄的箱形图城市频率的条形图奖牌频率的条形图季节频率的条形图性别身高体重的散点图编辑不同奖牌获得者的身高体重分布按季节划分的年龄分布箱形图按性别划分的体重分布

licy__·2025-03-26 09:47

iPaaS集成平台数据监控：预警机制保障数据安全与稳定

iPaaS（集成平台即服务）作为企业级数据集成与管理的关键技术，为企业提供了高效、灵活且强大的数据监控与预警能力。

谷云科技RestCloud·2025-03-26 08:46

Python机器学习：基础、算法与实战

1:《Python机器学习：基础算法与实战》内容简介本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍了机器学习算法以及数据分析方法的应用。

大梦想程序商店·2025-03-26 07:03

python版：使用TotalSegmentator可在1分钟内自动分割全身117个器官，附批量技巧

TotalSegmentator是在大型数据集上使用nnUNetV2训练的一个AI模型，可以在CT数据上自动分割全身117个器官（见文末）！同时还可以分割部分血管，脑出血，胸腔积液等（后面会介绍）。

Bryan Ding·2025-03-26 06:25

音视频基础能力之 Android 音频篇（三）：高性能音频采集

本文为该系列文章的第3篇，也是有关音频采集的最后一篇，将详细讲述在Android平台如何实现高性能音频采集。往期精彩内容，可参考：音视频基础能力之An

声知视界·2025-03-26 05:16

Android音视频开发入门（1）基础概要

MP3一种音频压缩技术。它被设计用来大幅度地降低音频数据量。利用MP3，将音乐以1：10甚至1：12的压缩率，压缩成

2401_85730347·2025-03-26 05:45

点云库使用场景以及编译和使用实例

点云是由大量的三维坐标点组成的数据集，通常用来表示物体或环境的表面。

爱学习的大牛123·2025-03-26 05:45

第2章-01-网站中的资源介绍

文章目录网站资源概览1.HTML文档2.CSS样式表3.JavaScript脚本4.图片5.字体6.视频与音频文件总结网站资源概览一个现代网站，

黑夜开发者·2025-03-26 04:41

Vosk-Server: 高精度离线语音识别服务器

Vosk-Server:高精度离线语音识别服务器vosk-serveralphacep/vosk-server:VoskServer是一个基于Vosk语音识别引擎的服务端实现，可以部署为HTTPAPI服务，接收音频流并返回语音转文字结果

柯茵沙·2025-03-26 04:10

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

通过实战案例，我们将使用MNIST数据集构建一个手写数字识别模型，帮助您掌握TensorFlow的基本用法。核心

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

探索Python中的快速排序算法

与冒泡排序、插入排序和选择排序等简单排序算法相比，快速排序具有更优越的时间复杂度，尤其在处理大型数据集时表现突出。本文将介绍快速排序的原理、实现方法以及其时间复杂度。

_L1u_J14n·2025-03-25 23:37

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

Mnist数据集是一个包含大量手写数字图片的数据集，被广泛用于训练和测试各种图像识别算法。使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数

Python使用SVC算法解决乳腺癌数据集分类问题——寻找最佳核函数最佳内核模板解决思路代码最佳内核您的任务是选择最佳内核，使用SVC算法解决乳腺癌数据集的分类问题。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-25 17:18

python全栈-前端

无序列表ul自定义列表表格table表格属性单元格合并表单Forminput标签HTML5新增type属性HTML5新增常用属性实体字符块元素与行内元素/内联元素容器元素divHTML5新增布局标签视频音频视频音频

兆。·2025-03-25 15:34

AI视频自动剪辑的核心原理

视频自动剪辑的核心原理是通过算法分析视频内容（画面、音频、元数据等），结合预设规则或机器学习模型，自动完成素材筛选、剪辑、转场等操作。

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

神经网络解决非线性二分类

具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

Android15音频进阶之指定音区设备(一百一十二)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布：《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏：多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程：AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门视频实战课

Android系统攻城狮·2025-03-25 11:01

31天Python入门——第12天:迭代器·生成器底层竟是这样子的

语句使用生成器对于可迭代对象、迭代器、生成器的理解生成器的工作原理生成器生成器是一种特殊类型的函数，可以按需生成一系列的值，而不是一次性将所有值都计算出来并存储在内存中.生成器可以大大节省内存消耗，特别适用于处理大型数据集或无限序列

安然无虞·2025-03-25 08:43

MediaPipe：实时多媒体处理框架

它提供了一套工具和库，使开发者能够轻松地处理和分析视频、音频和图像数据。MediaPipe具有高度可扩展性和灵活性，适用于各种应用领域，包括计算机视觉、增强现实、虚拟现实和音频处理等。

KsClang·2025-03-25 05:16

web前端录制canvas视频和video的声音，并合并成一个文件进行下载

该方法通常用于从、或元素中捕获实时视频流或音频流，以便进行进一步的处理，如直播、录制或分析‌。captureStream()方法能够实时捕获视频流，适用于直播、实时监控等场景。

不怕麻烦的鹿丸·2025-03-25 01:49

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

大模型微调方法之Delta-tuning

本次讨论的1大模型业务分类当前的大模型行业可谓百花齐放，自然语言处理（naturallanguageprocessing,NLP）、计算机视觉（computervision,CV）、音频处理（audioprocessing

空白II·2025-03-24 20:09

残疾人员检测数据集VOC+YOLO格式3168张5类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：3168标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-24 19:05

英伟达开源超强模型Nemotron-70B；OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端

Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1，且开源数据集加强其训练效果。分析指出，英伟达的策略是

go2coding·2025-03-24 14:55

生物信息复习笔记（3）——GEO数据库

一个测序数据集里有很多个GSM，点进去可以看到该样本的各种信息（样本来源，临床表征，各种处理样本方式，处理数据方式）。GSE：包含所有信息的完整数据集。（最重要）做生信样本量不能少：30以上。精准搜索

Kriol·2025-03-24 13:44

物联网（IoT）系统中，数据采集器拿来即用

在物联网（IoT）系统中，数据采集器（也称为网关或数据集中器）扮演着至关重要的角色，主要负责从各种传感器和设备中收集数据，并将其转换为统一的格式后传输到云端或本地服务器进行处理和分析。

小赖同学啊·2025-03-24 11:29

自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解

fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。

程序员曦曦·2025-03-24 10:21

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型

@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

操作系统高频（一）线程与进程

⭐⭐⭐进程进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配的基本单位。是操作系统结构的基础。进程是线程的容器。

HUZ_小Z·2025-03-24 06:16

利用ffmpeg库实现音频AAC编解码

AAC‌（AdvancedAudioCoding）是一种音频编码技术，出现于1997年，基于MPEG-2的音频编码技术。AAC具有高效的数据压缩能力和较高的音质，适用于各种音频应用场景。

byxdaz·2025-03-24 06:14

P2P通信：WebRTC的原理与实现

它提供了一种直接的点对点（P2P）通信方式，使得浏览器之间可以实时传输音频、视频和数据。本文将详细介绍WebRTC的原理和实现，并提供相应的源代码示例。

幻想彩虹中的绚丽光华·2025-03-24 05:36

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

WebRTC解析：使用WebRTC实现实时通信

它提供了一组API和协议，使开发者能够在网页上实现音频、视频和数据的实时传输。本文将详细介绍WebRTC的基本原理和使用方法，并提供一些示例代码。

FdviAutoit·2025-03-24 05:02

深入浅出 WebRTC 通信原理：从点对点到多人会议的全方位解析

它允许浏览器或移动设备通过直接的点对点（P2P）连接进行音频、视频和数据的实时传输。它使得不依赖中间服务器的实时通信成为可能，尤其适用于视频聊天、文件共享、音频会议等场景。在本文中，我们将深入介绍从

ADFVBM·2025-03-24 05:01

使用 Airbyte Typeform 加载器进行数据文档化

在数据集成的世界中，Airbyte是一个非常强大的平台，它为我们的ETL管道提供了从API、数据库和文件到数据仓库和湖泊的连接器。

shuoac·2025-03-24 04:55

基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-24 02:09

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

基于Streamlit实现的音频处理示例

基于Streamlit实现的音频处理示例，包含录音、语音转文本、文件下载和进度显示功能，整合了多个技术方案：一、环境准备#安装依赖库pipinstallstreamlitstreamlit-webrtcaudio-recorder-streamlitopenai-whisperpython-dotx

大霸王龙·2025-03-24 01:26

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习实战第一章机器学习基础

机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

ubuntu环境使用海康威视SDK获取视频流

include#include#include#include"HCNetSDK.h"#include"iniFile.h"#include"PlayM4.h"//解码回调视频为YUV数据(YV12)，音频为

Joemt·2025-03-23 17:16

Ubuntu实时读取音乐软件的音频流

文章目录一.前言二.开发环境三.具体操作四.实际效果一.前言起因是这样的，我需要在Ubuntu中，实时读取正在播放音乐的音频流，然后对音频进行相关的处理。

冬瓜~·2025-03-23 17:14

C# 调用 VITS，推理模型将文字转wav音频调试 -数字人分支

Microsoft.ML.OnnxRuntime.OnnxRuntimeException:[ErrorCode:InvalidArgument]Inputname:'input_name'isnotinthemetadata在Microsoft.ML.OnnxRuntime.InferenceSession.LookupInputMetadata(StringnodeName)位置D:\a\_w

未来之窗软件服务·2025-03-23 08:40

推荐频道