音频数据集

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

使用AI识别语音和B站视频并通过GPT生成思维导图

语音生成思维导图直接发送语音：对AI脑图公众号直接发送语音（如使用语音说厦门三天两夜的旅行攻略），AI脑图会自动识别语音内容然后根据内容要求生成思维导图上传语音文件：支持多种音频格式，上传完成后AI脑图会识别音频内容
·2025-03-23 06:05

使用AI识别语音和B站视频并通过GPT生成思维导图

语音生成思维导图直接发送语音：对AI脑图公众号直接发送语音（如使用语音说厦门三天两夜的旅行攻略），AI脑图会自动识别语音内容然后根据内容要求生成思维导图上传语音文件：支持多种音频格式，上传完成后AI脑图会识别音频内容
·2025-03-23 06:04

使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要

在大数据处理和文本分析领域，MapReduce是一种非常重要的策略，用于处理和分析大型数据集。
dgay_hua·2025-03-23 06:43

Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践

本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化，并提供一些最佳实践和代码实例，帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh？
一键难忘·2025-03-23 05:04

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调
啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

RK3568平台（音频篇）音频ALSA框架

一.ALSA框架简介ALSA表示先进linux声音架构（AdvancedLinuxSoundArchiecture），它由一系列的内核驱动、应用程序编程接口（API）以及支持linux下声音的应用程序组成、ALSA项目发起的原有是linux下的声卡驱动（OSS）没有获得积极的维护，而且落后于新的声卡技术。JaroslavKysela早先写了一个声卡驱动，并由此开始了ALSA项目，随后，更多的开发者
嵌入式_笔记·2025-03-23 05:02

【视频】m3u8相关操作

m3u81.1常用命令1）默认只保留5个ts文件ffmpeg-iinput.mp4-start_number0-hls_time10-hls_list_size0-fhlsstream1.m3u82）去掉音频
郭老二·2025-03-23 05:31

基于偏移量、游标分页的详解

前言大量的数据集往往会被分成多个空间去存储。例如一本书就会有几十页几百页，因为把一本书都放在一页去展示不管是对生产者还是消费者都是及其不友好的。
B_rownJay·2025-03-23 04:24

分页优化之——游标分页

游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。
PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

轻松入门Apache SeaTunnel：数据集成利器

文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel：数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX：两大数据集成工具对比实战场景：MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel
窝窝和牛牛·2025-03-23 03:16

MySQL 到 Hadoop：Sqoop 数据迁移 ETL

Extract-Transform-Load数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS：OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW：DataWarehouse-数据仓库3.DM：DataMart-数据集市二
Ice星空·2025-03-23 03:45

Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比

CDC技术在现代数据架构中扮演着至关重要的角色，特别是在实时数据集成、数据同步和事件驱动架构等场景中。CDC的工作原理CDC主要通过以下几种方式捕获数据变更：基于日志的CDC：直接
窝窝和牛牛·2025-03-23 03:13

使用Annoy进行高效的近似最近邻搜索

在处理大型数据集时，我们经常面临需要快速、准确地查找与给定查询点相近的数据点的问题。
eahba·2025-03-23 02:04

PyTorch数据归一化处理：transforms

数据归一化处理：transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集
2401_87555420·2025-03-22 23:48
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