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目录 组员情况 组员1(组长):胡绪佩 组员3:庄卉 组员4:家灿 组员5:凯琳 组员6:翟丹丹 组员7:何家伟 组员8:政演 组员9:黄鸿杰 组员10:刘一好 组员11:何宇恒 展示组内最新成果 团队签入记录 燃尽图 站立会议合照 会议耗时记录(每次追加记录) 个人PSP 学习进度条 beta1: 队名:404 Note Found 组长博客:https://www.cnblogs.com/heihuifei/p/10091953.html 作业博客:https://edu.cnblogs.c…
前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性…
前言 关于全基因组关联分析(GWAS)原理的资料,网上有很多. 这也是我写了这么多GWAS的软件教程,却从来没有写过GWAS计算原理的原因. 恰巧之前微博上某位小可爱提问能否写一下GWAS的计算原理.我一顺口就答应了. 后面一直很懒,不愿意动笔,但想着既然答应了,不写说不过去. 我写这段话的意思是,如果你有任何关于GWAS分析问题或者疑问,希望我能写一下的,可以跟我说. 如果我认为有价值,写出来对大家有帮助的话,会写的. GWAS所涉及的公式:最小二乘法 首先,我们来一个知识点的回顾:最小二乘法…
这涉及到数学的概率问题. 二元变量分布:          伯努利分布,就是0-1分布(比如一次抛硬币,正面朝上概率) 那么一次抛硬币的概率分布如下: 假设训练数据如下: 那么根据最大似然估计(MLE),我们要求u: 求值推导过程如下: 所以可以求出: 以上的推导过程就是极大似然估计,我们可以看出u就是样本出现的频率除以总共抛硬币的实验次数.但是极大似然估计有它的局限性,当训练样本比较小的时候会导致Overfitting问题,比如说抛了10次硬币,有8次朝上,那么根据极大似然估计,u的 取值就应…
团队:Java-Team 成员: 章辉宇(284) 吴政楠(286) 陈阳(PM:288) 韩华颂(142) 胡志权(143) github地址:https://github.com/WHUSE2017/Java-Team 服务器地址:http://125.220.159.167:8080/jeesns-web/ 二.Beta版本测试报告(30分) 1.在测试过程中总共发现了多少Bug?每个类别的Bug分别为多少个? A:修复的bug B:不能重现的bug C:这个产品就是这样设计的,不是bug…
写在前面 汇总成绩排名链接 1.作业链接 第十一次作业--项目Beta冲刺(团队) 2.评分准则 本次作业包括现场Beta答辩评分(映射总分为100分)+博客分(总分120分)+贡献度得分,其中博客分由以下部分组成: Beta冲刺博客(7*10分),描述: 1.昨天的困难,今天解决的进度,以及明天要做的事情 2.每个人每天的做的事情 3.源代码都有哪些 check-in 凡事预则立(准备博客)(10分) 1.讨论组长是否重选的议题和结论. 2.下一阶段需要改进完善的功能. 3.下一阶段新增的功能…
团队信息 队名:爸爸饿了 组长博客:here 作业博客:here 组员情况 组员1(组长):王彬 过去两天完成了哪些任务 协助后端完成历史记录接口.美食排行榜接口 完成食堂平面图的绘制 确定web端业务逻辑细节 接下来的计划 & 还剩下哪些任务 协助完成web端的开发 推进安卓各个功能模块的开发.预计在周末完成各个模块的开发 有哪些收获.困难和疑问 收获:经过alpha的经历,在beta阶段对项目难度和完成时间的估计有了更准确的估计 组员2:赵畅 过去两天完成了哪些任务 完成了美食排行榜接口的编…
目录 组员情况 组员1(组长):胡绪佩 组员2:胡青元 组员3:庄卉 组员4:家灿 组员5:恺琳 组员6:翟丹丹 组员7:何家伟 组员8:政演 组员9:黄鸿杰 组员10:刘一好 组员11:何宇恒 展示组内最新成果 团队签入记录 燃尽图 站立会议合照 会议耗时记录(每次追加记录) 个人PSP 个人学习进度条 队名:404 Note Found 组长博客:https://www.cnblogs.com/heihuifei/p/10133847.html 作业博客:https://edu.cnblog…
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