- 博客(94)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 LSTM语音识别
文章目录前言一、绪论1.1语音识别的意义1.2语音识别的现状1.3课题研究方向二、语音识别基本原理2.1发声机理2.2 识别原理2.3.3 Mel频率2.3.4 同态解卷积三、声学模型3.1隐马尔可夫模型3.2深度神经网络3.3循环神经网络四、CTC4.1 CTC解码4.2转录损耗前言机器学习大多数属于浅层模型（GMM、HMM等），浅层模型非线性变换能力较弱，不足以刻画复杂的语音数据（高维特征），识别性能提升非常有限，因此本课题针对声学模型GMM-HMM进行改进。由于GMM的输入是单帧，忽视了协同发音的
2020-08-06 16:54:46
4589
原创 react 组件传值的三种方式
如果是多个组件切换，每个组件的数据不同，则需对每个组件数据都监听，显然有些麻烦。这时候可以用useContext，完整代码。当组件保存在状态中，此时组件的属性是固定的，数据更新不会触发渲染。使用子组件时添加了状态属性，定义子组件时解构出来便可对状态管理。当然你可以使用useEffect解决，例如这样。
2023-01-16 21:52:16
1332
原创 antd Tree 组件右键添加删除
数据大概如下，树组件中只显示属性title，右键菜单的实现是用下拉菜单包裹title属性。树无法随机存取，只能遍历（最外层是数组），通过对比点击传入key和当前对象的key属性对比，children属性为数组，如果不匹配时，传入children数组递归调用，结果返回修改后的children数组。，其当传入的children长度为1时，删除余下一个后返回的nodeArray为空，而条件是nodeArray长度不为空，因此加入flag标志位，保证children仍未数组，多次递归会多次返回nodeArray。
2022-11-25 22:45:40
1507
原创 async 异步请求
在 react 写一个请求函数，不考虑使用 useState 保存数据，想直接获取函数的返回值，但是调用后返回 undefined。因为 axios 是异步请求，我们可以使用 async await，待 xxxApi 请求结束后再执行下一步。直接调用 LoadData() 返回 Promise 对象，因此需要这样写。
2022-11-22 02:46:24
777
原创 KMP 算法的一些理解
`c是不匹配位置`，c 前面的字符串是 `abca`，字符串 `abca`头尾都是 `a`，这表示 a 已经匹配过，回溯到模式串位置 2 就是了。假设 c 前面的字符串是 `abab`，应该回溯到模式串位置 3。因此，回溯前后位置由`不匹配位置之前`的相同的`头切片`和`尾切片`所对应的`切片长度`决定。
2022-11-13 21:31:00
579
原创 跨域 Response to preflight request doesn‘t pass access control check: It does not have HTTP ok status.
在登录的时候没有跨域问题，token认证的时候就跨域了（请求拦截器中配置的请求头携带token），有点玄学了。其实问题在于后端，后端跨域没配置好，我们只需在跨域中间件中添加放行方法对。前端报错如下，解决也很简单，搜索这个报错就行了。后端没有报错，不过显示请求方法为。放行，以下为go语言。...
2022-07-19 23:40:17
2454
原创 windows环境配置
一些软件不仅有安装路径还有工作路径，而一般安装是没有自定义工作路径，它会默认在 C 盘，通过设置环境变量就可以指定安装工作路径，下面是 go 的安装配置，其他软件安装可以参考第 4 步。配置环境变量名变量值GOROOTD:\xxxxx\Software\go(安装路径)GOPATHD:\xxxxx\SoftDesign\go(工作路径)添加到变量名为 ...
2022-07-05 00:06:03
628
原创 【十分钟】manim安装 2022
平台：windows版本：manimCE安装完成后 -> 开始菜单 -> Anaconda Prompt验证安装看到以上信息说明安装成功！克隆 manim解压后进入终端运行运行结束后会生产 media，视频就在里面，完结撒花！
2022-06-29 23:05:48
2132
原创 antd 组件 Input 输入值
在 TextArea 设置 value 会发现输入框无法输入，但是后台是可以看到输入变化的，这个变化未传给 value，我们可以通过 onChang 去更新，回车置空。
2022-06-13 17:28:31
3444
原创 启动nginx后出现welcome to centos
出现 welcome to centos 原因是未配置 nginx 之前启动 nginx解决方法：配置 nginx打开 /etc/nginx/nginx.conf修改 root /usr/share/nginx/html如 root /home/重启 nginxnginx -s reload另一种是方法是，重装系统，配置后再启动nginx，不推荐这个方法...
2022-05-31 19:12:06
4698
原创 gorm 连接 MySQL
IP地址定位计算机端口号 port 定位计算机上某个服务或应用字符编码方式 utf8启停服务net start mysqlnet stop mysql本地登录mysql -uroot -p退出exit常用命令查看数据库show databases;使用数据库use 数据库名称show tables;创建数据库create database test;终止命令 \c 或 ;表table 表: 数据库以表的形式表示数据，表是数据库的基本单元表由
2022-05-24 22:31:31
190
原创 MySQL 安装教程 windows
点击链接下载 https://dev.mysql.com/downloads/file/?id=511553如果用电脑下载很慢，可以尝试用手机下载双击安装（如果要重新安装，请选择右侧的remove卸载）Custom安装 Server安装 WorkbenchNextYes设置密码初始化错误路径有中文字符控制面板\系统和安全\系统\设备名称，改为中文，重启电脑双击打开安装包，卸载这里也要卸载请返回文档上方，双击安装包重新安装接上
2022-05-23 20:31:19
553
原创 html 输入错误 抖动
<!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>输入为空抖动</title> <style type="text/css"> .item{ height: 30px; background: #FFF; border-radius: 5px; } @keyframes shock { 0%.
2022-05-18 21:26:34
677
原创 React Hooks 快速入门
文章目录0. 创建 react1. 介绍2. 组件3. jsx语法糖4. 三元表达式5. setState6. 传参7. 函数式组件8. useState9. useEffect10. 父传子11. 子传父12. context 跨级组件传值13. useContext14. memo15. useCallback16. useMemo17. 路由router18. useLocation19. useNavigate20. useParams 获取参数21. useSearchParams22. 事件跳
2022-05-15 23:02:25
777
原创 jq bind click dblclick
单击和双击绑定在同一元素会发生冲突，可以用一个定时器解决。单击启动一个300ms的定时器，300ms后执行单击操作，如果300ms内再单击（即双击），取消定时器并执行双击操作。 0 300ms 单击 再单击？ 单击操作 双击操作var timer$(document).ready(function){ $("#btn").bind( 'dblclick': function(){ clearTimeout(timer) //这里可以写一些双击操作
2022-05-09 18:30:00
728
原创 单词发音网页 （文本处理 python）
预览准备下载待转换.txt提取码: 7xb3txtToHtml.pydef toHTML(): # 文件路径，记得更改 /home/czt/Documents/词汇/look_ME/待转换.txt path = "/home/czt/Documents/词汇/look_ME/" i = 0 with open('%s%s'%(path,"转换成功.txt"), 'a') as f: for line in open('%s%s' % (
2022-04-17 22:00:04
1651
转载 golang gin GET请求
main.gopackage mainimport ( "root/module2" "github.com/gin-gonic/gin")func main() { r := gin.Default() r.LoadHTMLGlob("template/**/*") r.GET("/param/:id", module2.AddParameter) r.GET("/param2/*id", module2.AddParameter2) r.GET("/query", mod.
2022-04-16 18:14:33
1046
转载 golang gin 数据类型
字符串(无)数组数组 + 结构体MapMap + 结构体切片Slicemain.gopackage mainimport ( "golang-gin/01/module2" "github.com/gin-gonic/gin")func main() { r := gin.Default() r.LoadHTMLGlob("template/**/*") r.GET("/arr", module2.ArrC...
2022-04-16 17:57:06
394
转载 golang gin template 模板
main.gopackage mainimport ( "net/http" "github.com/gin-gonic/gin")func Hello(c *gin.Context) { c.HTML(http.StatusOK, "index/index.html", "Hello Kitty") // c.String(200, "hello kitty")}func User(c *gin.Context) { c.HTML(http.St.
2022-04-16 17:36:26
1482
原创 golang gin 安装教程 windows ubuntu
文章目录一、 安装 golang0. 下载1.获取`/usr/local`权限2.`golang`解压到`/usr/local`3.添加环境变量（`很重要`）二、安装ginvscode IDE三、实例一、 安装 golang0. 下载点我下载 https://studygolang.com/dl1.获取/usr/local权限终端输入sudo chmod 777 /usr/local2.golang解压到/usr/local打开压缩包所在位置，右键打开终端Terminal，输入tar
2022-04-15 17:25:41
2072
原创 树莓派问题记录
首先注册一个Ubuntu账号，还需要SSH密钥，打开终端输入ssh-keygen生成SSH密钥，输入你的邮箱和两次密码，会在C:\Users\xxx生成一个文件，文件名为“你的邮箱.pub”，使用记事本打开并复制其中内容，粘贴在 这里，最后点击导入SSH密钥即可。C:\Users\xxx>ssh-keygenGenerating public/private rsa key pair.Enter file in which to save the key (C:\Users\xxx/.ssh/i
2022-01-12 14:28:40
914
原创 考研数学证明题快速方法
一、证明等式微分中值定理零点定理：两个端点值的乘积小于零，函数存在零点。罗尔定理：两个端点值相等，存在导数为零。介值定理：介于两者之间。例1设 f(x)，g(x)f(x)，g(x)f(x)，g(x) 在 [a,b][a,b][a,b] 二阶可导，f(a)=f(b)=g(a)=g(b)=0f(a)=f(b)=g(a)=g(b)=0f(a)=f(b)=g(a)=g(b)=0.证明：∃ξ∈(a,b)，f(ξ)g′′(ξ)=g(ξ)f′′(ξ)\exist ξ \in (a,b)，f(ξ)g''
2021-10-06 07:00:00
1465
3
原创 多项式、正交多项式最小二乘拟合
最小二乘法求解矛盾方程组矛盾方程组：方程个数多于未知数个数，不能得到精确解析解。使用最小二乘拟合得近似解。误差函数：R=∑i=1n[∑j=1maijxj−bi]2R = \sum_{i = 1}^n \left [ \sum_{j = 1}^m a_{ij}x_j - b_i \right ]^2R=i=1∑n[j=1∑maijxj−bi]2最小化误差函数，偏导数：∂R∂xk=2∑i=1n[∑j=1maijxj−bi]aik=2∑j=1m(∑i=1naijaik)xj−2∑i=1n
2021-09-16 10:21:58
2268
原创 pyqt5 打包为 exe
1. 安装 AnacondaUbuntu：下载 ：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh安装：bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.shWindows ：下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64
2021-09-14 09:12:11
865
原创 论文：YOLOv3
YOLOv3: An Incremental Improvement论文：https://arxiv.org/abs/1804.02767代码：https://pjreddie.com/darknet/yolo/边界框预测在YOLOv2之后，我们的系统使用维度集群(dimension clusters)作为锚框来预测边界框。网络为每个边界框预测4个坐标， tx、ty、tw、tht_x、t_y、t_w、t_htx、ty、tw、th 。如果单元格从图像的左上角偏移(cx,cyc_x, c_yc
2021-07-31 13:23:35
442
原创 论文：YOLOv2
YOLO9000: Better, Faster, Stronger论文：https://arxiv.org/abs/1612.08242代码：https://pjreddie.com/darknet/yolo/微调提升批归一化 BNmAP +超2%分辨率提高到 448×448mAP +近4%使用锚框mAP -0.3%，召回率 +7%RPN预测特征图中每个位置的偏移量。用预测偏移量而不是坐标来简化问题，使网络更容易学习。维集群。当在YOLO中使用锚框时，
2021-07-29 00:14:48
545
1
原创 论文：YOLOv1
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection论文：https://arxiv.org/abs/1506.02640代码：https://pjreddie.com/darknet/yolo/YOLO 将目标检测的各个部分统一为一个单一的神经网络。我们的网络使用整个图像的特征来预测每个边界框。它还可以同时预测图像中所有类的所有边框。将输入图像划分为 S × S 网格。如果一个目标的中心落在一个网格单元格中，该网格单元格负责检测该物体。每
2021-07-28 19:58:14
553
翻译 论文：对比学习 Contrastive Learning
Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping论文：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/csc2535/readings/hadsell-chopra-lecun-06-1.pdf介绍降维的目的是将高维数据转换为低维表示，以便将类似的输入对象映射到流形上的附近点。大多数现有的降维技术都有两个缺点。首先，它们不会产生一个从输入到流形的函数(或映射)，这个函数可以应用到与训练点的关系未知的新点上。其次，许
2021-07-25 20:51:54
760
原创 论文：Pyramid Vision Transformer
Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions金字塔视觉Transformer: 无卷积密集预测的通用主干PVTv1：https://arxiv.org/abs/2102.12122代码：https://github.com/whai362/PVTPVTv2：https://arxiv.org/abs/2106.13797代码：https://github.com/
2021-07-25 11:51:03
1660
原创 论文：CSWin Transformer
CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows图像被分割为固定大小的图块（token），任意图块或多或少与其他图块有关系（依赖），对图块序列建模会产生长期依赖问题，目前全局 self-attention 能比较好的解决这个问题，而全局 self-attention 为二次计算复杂度，SWin Transformer （滑动窗口）采用局部 self-attention 解决计算复杂度问题，而
2021-07-24 20:27:02
1257
2
翻译 YOLOv5官方教程
传送门：https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data???? 本指南介绍如何使用YOLOv5训练您自己的自定义数据集????。在开始之前克隆 repo 、下载教程数据集并且安装 requirements.txt，包括Python>=3.6.0和PyTorch>=1.7。git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repocd yolov5
2021-07-21 11:32:05
9560
原创 opencv python
文章目录定义图像显示函数显示图像显示视频RoI 区域阈值平滑形态学操作边缘检测sobelscharr拉普拉斯算子canny非极大值抑制双阈值轮廓轮廓特征须知：图像是RGB，opencv 处理 BGR定义图像显示函数def cv_show(name, img): cv2.imshow(name, img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyWindow(name)显示图像# 原图img = cv2.imread('cat.jpg')cv_show
2021-07-14 00:31:12
481
原创 论文：SRPN 生物细胞检测
SRPN: similarity-based region proposal networks for nuclei and cells detection in histology images论文：https://arxiv.org/abs/2106.13556代码：https://github.com/sigma10010/nuclei_cells_det在组织学图像中检测细胞核和细胞在临床和病理研究中都具有重要的价值。然而，由于细胞核或细胞形态的变化等多种原因，传统的目标检测方法在很多情况下
2021-07-03 12:15:30
1745
1
原创 论文：Mask R-CNN
论文：https://arxiv.org/abs/1703.06870代码：原配、pytorch 1、pytorch 2更多 目标检测Faster R-CNNFaster R-CNN 包括两个阶段：第一阶段：称为区域提议网络(RPN)，提出候选目标边界框。第二阶段：本质上是Fast R-CNN，使用 RoIPool 从每个候选框中提取特征，并进行分类和边界框回归。这两个阶段使用的特征可以共享，以更快地进行推断。架构Mask R-CNN 在概念上很简单：Faster R-CNN对每个
2021-07-03 08:47:35
936
1
原创 论文：Faster R-CNN
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks论文：https://arxiv.org/abs/1506.01497代码：Faster R-CNN、other作者引入了一个区域提议网络(RPN)，它与检测网络共享全图像卷积特征。RPN是一个完全卷积的网络，它可以同时预测每个位置上的目标界限和目标评分。对RPN进行端到端训练以生成高质量的区域提议，Fast R-CNN使用这些区域提议进行检测。
2021-07-02 06:57:37
1672
1
原创 论文：Fast R-CNN
Fast R-CNN论文：https://arxiv.org/abs/1504.08083代码：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn更多 目标检测本文提出了一种基于快速区域的卷积网络(Fast R-CNN)目标检测方法。因为检测需要对目标进行精确定位，所以产生了两个主要的挑战。首先，必须处理许多候选对象位置(通常称为“提议”)。其次，这些候选对象只提供粗定位，必须进行细化才能实现精确定位。这些问题的解决方案往往会牺牲速度、准确性或简洁性。我们提出了一种
2021-07-01 20:34:15
1004
1
原创 论文：RCNN
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation论文：https://arxiv.org/abs/1311.2524
2021-06-30 18:56:12
481
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人