lmd特征

从零开始：Python实现语音识别的完整教程_副本

我们将从基础概念讲起，逐步深入到实际代码实现，涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节，最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本教程中获得实用的知识和技能。
AIGC应用创新大全·2025-06-30 23:55

从零开始：用Python构建AI语音识别应用的完整指南

我们将用“给小学生讲故事”的方式，拆解语音识别的核心概念（如音频采集、特征提取、模型解码），结合代码实战（从调用API到自定义模型），并覆盖环境搭建、常见问题和未来趋势。无
AI大模型应用之禅·2025-06-30 23:24

分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍近年来，随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升，人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中，反向传播神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络）凭借其强大的非
matlab科研社·2025-06-30 23:50

Python 数据分析与可视化 Day 10 - 数据合并与连接

✅今日目标理解Pandas中数据合并的4种常用方式：concat、merge、join、combine掌握内连接、外连接、左连接、右连接等操作方式掌握按列对齐、按索引对齐的区别为后续数据整合、特征拼接等建模任务做准备一
·2025-06-30 21:10

Python 数据分析与可视化 Day 11 - 特征工程基础

✅今日目标理解特征工程在数据分析和机器学习中的意义掌握常见特征类型的处理方式：数值型、类别型、时间型学习特征提取、转换、标准化、独热编码（One-HotEncoding）等核心操作为后续建模任务做好特征准备工作一
蓝婷儿·2025-06-30 21:35

电商用户行为可视化大屏--大数据项目

了解用户的年龄、性别、地域等基本信息，以及他们的兴趣爱好、消费习惯等更深入的特征，从而为个性化的营销和服务提供依据。
·2025-06-30 19:22

普通话的调域中值

结果表明，该取值不仅符合普通话声调的实际分布特征，也为五度标调法的应用提供了更精确的参考标
音元系统·2025-06-30 18:14

ros学习之路径规划

一、全局路径规划中的地图1、栅格地图（GridMap）2、概率图（CostMap）3、特征地图（FeatureMap4、拓扑地图（TopologicalMap）二、全局路径规划算法1、Dijkstra算法
许卿768503·2025-06-30 17:11

C2远控篇&Golang&Rust&冷门语言&Loader加载器&对抗优势&减少熵值特征

#C2远控-ShellCode-认知&环境1.创建工程时关闭SDL检查2.属性->C/C++->代码生成->运行库->多线程(/MT)如果是debug则设置成MTD3.属性->C/C++->代码生成->禁用安全检查GS4.关闭生成清单属性->链接器->清单文件->生成清单选择否#C2远控-ShellCode-分析&提取ShellCode的本质其实就是一段可以自主运行的代码。它没有任何文件结构，它不
·2025-06-30 16:34

YOLOv11: AN OVERVIEW OF THE KEY ARCHITECTURAL ENHANCEMENTS目标检测论文精读（逐段解析）

www.arxiv.org/abs/2410.17725RahimaKhanamandMuhammadHussainUltralytics公司发布CVPR2024论文写的比较简单，比较核心的改进包括：C3K2高效特征提取机制
昵称是6硬币·2025-06-30 14:19

实数系的基本定理_11、实数的连续性(1)

实数集合的连续性(简称实数的连续性或者实数的稠密性、实数的完备性)是实数系的一个基本特征,它是微积分学的坚实的理论基础.人们从不同的角度来描述和刻画实数集的完备性,得到了一连串的有关实数的连续性定理,其中包括
weixin_39953102·2025-06-30 13:45

【CATIA的二次开发35】对象Selection部分属性介绍

在CATIAV5的VBA开发中，Selection对象是用户交互的核心组件，用于管理用户在图形区域或特征树中的选择操作。
江树月华·2025-06-30 13:43

【CATIA的二次开发36】对象Selection选择集管理部分方法介绍01

在CATIAV5的VBA开发中，Selection对象是用户交互的核心组件，用于管理用户在图形区域或特征树中的选择操作。
江树月华·2025-06-30 13:43

人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN（网格状数据处理：输入层，卷积层，激活函数，池化层，全连接层，输出层等）

它通过模拟生物视觉机制，从原始数据中自动提取多层次的特征，最终实现高效的分类、检测或生成任务。
weisian151·2025-06-30 11:30

3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例：新闻文章去重场景

**步骤1：文本预处理与特征提取**3.**步骤2：特征向量化与哈希映射**4.**步骤3：特征向量聚合**5.**步骤4：降维生成SimHash值**6.
·2025-06-30 11:30

CNN-GRU混合模型学习笔记

GRU学习笔记CNN：卷积神经网络GRU（GateRecurrentUnit），门控循环单元CNN：卷积神经网络3个组成部分：1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维（防止过拟合）3.全连接层—
weixin_54372988·2025-06-30 11:28

Flutter多设备之响应式布局

依赖扩展库：breakpoint媒体查询媒体查询支持监听窗口宽度、横竖屏、深浅色、设备类型等多种媒体特征，当媒体特征发生改变时同步调整页面布局。
·2025-06-30 08:56

第一章 城市道路工程

1.城市道路工程1.1道路结构特征1.城镇道路分类道路网地位、交通功能、对沿线服务功能划分快速路水泥30沥青20砌块混凝土10,石材20完全交通功能服务,必须有中央分隔带主干路水泥30沥青20砌块混凝土
泽克·2025-06-30 05:54

第一章 城镇道路工程

1.1道路结构特征1.城镇道路分类根据道路在道路网的地位、交通功能、对沿线的服务功能划分*快速路60~100>=43.5-3.75必须有分隔带双、四幅路20年完全交通功能服务*主干路40~60>=43.25
·2025-06-30 05:54

KAN-Transfomer——基于新型神经网络KAN的时间序列预测

它们中的每一个都包含2016年7月至2018年7月的七种石油和电力变压器的负载特征。traffic(交通)：描述了道路占用率。
MatpyMaster·2025-06-30 05:50

CNN-LSTM神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB】

1CNN（卷积神经网络）部分作用：特征提取：CNN主要用于从输入数据中提取空间特征。它能够处理图像、视频帧或其他形式的空间数据。组成部分：卷积层：使用卷积核对输入数据进行卷积操作，生成特征图。
沅_Yuan·2025-06-30 04:19

DAY 41 简单CNN

知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch
冬天给予的预感·2025-06-30 04:15

Python打卡训练营-Day41-简单CNN

@浙大疏锦行知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层
traMpo1ine·2025-06-30 04:44

网安知识“大乱炖“

表示登录尝试失败，是暴力破解最关键的日志标志4672特权登录表示具有管理员权限的账户登录（用于检测高权限账户活动）4648显式凭证登录用户在使用runas或远程方式提供用户名/密码登录暴力破解相关日志特征
Lovely_18·2025-06-30 01:03

深度学习中Embedding原理讲解

核心思想一句话：Embedding就是把一些复杂、离散的东西（比如文字、类别、ID）转换成计算机更容易理解和计算的“数字密码”，这些“数字密码”能代表这个东西的本质特征或含义。
zhishidi·2025-06-30 00:57

基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类

基于MATLAB的图形处理程序，可以进行图像特征识别及提取，进而实现图像分类。
jghhh01·2025-06-30 00:55

推荐算法特征工程实战：用户与物料动态画像构建指南

在推荐系统的特征工程中，动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化，算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表，深入解析动态画像的构建方法与工程实践。
Jay Kay·2025-06-29 22:10

今年必将是特征选择爆发的一年

2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。
小唯啊小唯·2025-06-29 21:28

Java设计模式之抽象工厂模式（Abstract Factory）笔记

目录什么叫做抽象工厂模式抽象工厂模式作用抽象工厂模式特征对比抽象工厂和工厂方法抽象工厂模应用场景抽象工厂模式的实现定义抽象工厂接口实现具体产品类定义抽象工厂接口实现具体工厂类进行测试总结参考文献什么叫做抽象工厂模式抽象工厂模式
ikwil·2025-06-29 19:50

番外篇 | SEAM-YOLO：引入SEAM系列注意力机制，提升遮挡小目标的检测性能

SEAM(Squeeze-and-ExcitationAttentionModule)系列注意力机制是一种高效的特征增强方法，特别适合处理遮挡和小目标检测问题。
小哥谈·2025-06-29 16:00

庙算兵棋推演AI开发初探（7-神经网络训练与评估概述）

前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络，接下来我们需要训练神经网络了，就是把数据对接好灌进去，训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。
超自然祈祷·2025-06-29 16:24

【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器

决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型，它通过一系列特征判断进行决策，有良好的可解释性。
IT古董·2025-06-29 16:51

landsat卫星遥感影像下载、处理教程

下载遥感影像——以Landsat影像下载为例_usgs怎么下载遥感影像-CSDN博客L1TP数据进行了几何校正和辐射校正，L2SP数据在此基础上，进一步处理后的数据，通常包括地表反射率和其他相关的地表特征信息
一条破秋裤·2025-06-29 14:43

并发编程 - 守护线程与非守护线程

用户自己创建的线程，如果主线程停止掉，不会影响用户线程用户线程也叫非守护线程gc线程（线程不定时回收垃圾）属于守护线程当所有的非守护线程结束时，程序也就终止了，同时会杀死进程中的所有守护线程2.守护线程特征
ゞ浪人与酒丶0·2025-06-29 14:38

基于OpenCV图像分割与PyTorch的增强图像分类方案

通过先对图像进行分割提取感兴趣区域（RegionofInterest，ROI），再进行分类，可以有效减少背景干扰，突出关键特征，从而提高分类准确率。
从零开始学习人工智能·2025-06-29 13:04

OpenCV 三维重建实战：从工业检测到自动驾驶，3 大场景代码全解析

通过特征点检测与匹配算法（如SIFT、ORB等）找到不同图像间的对应点，再用
从零开始学习人工智能·2025-06-29 13:34

【数据挖掘】分类算法学习—ID3

分类算法学习—ID3ID3（IterativeDichotomiser3）是一种经典的决策树学习算法，由RossQuinlan于1986年提出，主要用于处理离散特征的分类问题。
会的全对٩(ˊᗜˋ*)و·2025-06-29 11:49

理解不同层的表示（layer representations）

在机器学习和深度学习领域，特别是在处理音频和自然语言处理（NLP）任务时，"层的表示"（layerrepresentations）通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。
科学禅道·2025-06-29 11:48

基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法

基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法：从理论到实践的系统解析关键词电池健康状态（SOH）、剩余使用寿命（RUL）、人形机器人、机器学习、时序数据建模、多模态特征融合、边缘计算部署摘要本报告系统解析基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法
AI天才研究院·2025-06-29 11:18

Day33打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集
ayuan0119·2025-06-29 10:43

C++ 多态与虚函数

这一篇介绍一下C++面向对象三大特征之一的多态(之前面试某大厂的实习生被问到多态，后来又了解到一些设计模式，才体会到多态的强大，在这里把对多态的一点点浅显认识总结一下)如有侵权，请联系删除，如有错误，欢迎大家指正
可乐船长2020·2025-06-29 10:11

Python编程：色温

色温（ColorTemperature）是一个用来描述光源颜色特征的物理量，通常用开尔文温度（K）表示。它并不是指灯泡或光源的实际温度，而是以绝对黑体辐射为参照的一种度量方式。
倔强老吕·2025-06-29 09:07

《三生原理》如何优化注意力机制？

主要体现在动态计算重构、位置编码革新与训练效率提升三方面，具体路径如下：‌一、动态筛网替代传统注意力计算‌‌三级筛网分层过滤‌‌初级筛网‌：基于素数参数化公式（p=3(2n+1)+2(2n+m+1)）预判无效特征交互
·2025-06-29 07:53

DAY 41 简单CNN

@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器
yizhimie37·2025-06-29 07:51

层归一化Layer Normalization

与批归一化（BatchNormalization）类似，层归一化是一种归一化技朧，但是它是对每个样本的特征进行归一化，而不是对整个批次的特征进行归一化。
Summer_Anny·2025-06-29 05:06

操作系统基本概念与进程管理：从入门到精通

目录操作系统基本概念与进程管理：从入门到精通一、常见操作系统与计算机系统层次结构二、操作系统的概念、功能与特征三、操作系统的发展与分类四、进程管理（一）进程的状态与状态转换（二）前驱图（三）进程同步与互斥机制
阿贾克斯的黎明·2025-06-29 02:45

【鸿蒙开发】响应式设计

实现断点响应式布局中最常使用的特征是窗口宽度及窗口高宽比，可以将窗口宽度及
·2025-06-29 02:29

机器视觉_图像算法（六）——形状矩(Hu)

图像形状矩：一个从一幅数字图形中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息，比如大小、位置、方向及形状等。
智能之心·2025-06-29 01:35

目标跟踪存在问题以及解决方案

3D跟踪一、数据特性引发的跟踪挑战1.点云稀疏性与远距离特征缺失问题表现：激光雷达点云密度随距离平方衰减（如100米外车辆点云数不足近距离的1/10），导致远距离目标几何特征（如车轮、车顶轮廓）不完整，
选与握·2025-06-29 00:57

《聚类算法》入门--大白话篇：像整理房间一样给数据分类

它通过观察衣服的颜色、大小、款式这些特征，把相似的放在一起，不相似的分开。在计算机世界里，聚类算法就是帮我们把杂乱的数据分成有意义的组。
·2025-06-28 20:27
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