本文第一部分先解释AR谱,但并不会给出太多的细节,第二部分介绍几种常见的语音中的特征.有些在之前的博文中已经用过.诸如过零率. 第三部分给出实际操作的过程及识别的效果.本文的目标是通过对DSP採集的声音信号提取特征,识别卡车和飞机. , 128); ARspectrum AR谱的计算有2个重要的參数:系数阶数.FFT反变换的点数.AR谱是一种递推模型,即用前p个时刻的时域值预计当前第n时刻的值: 当中u(n)是噪声输入.系数阶数就是上式中的p. 牵扯到FFT,是由于功率谱的计算中能够使用FFT进…

通过深度学习技术根据肽段序列预测其LC-MS/MS谱特征 解读人:梅占龙  质谱平台 文献名:Prediction of LC-MS/MS properties of peptides from sequence by deep learning 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:2019年9月 IF:4.828 作者: Shenheng Guan​ 1,2,*​ , Michael F. Moran​ 2,3 ​, and Bin Ma​ 1 单…

前言 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnblogs.com/hitcm/ 如有任何问题,feel free to contact me at robotsming@gmail.com 接上文KinectV2+Ubuntu 14.04+Ros 安装教程,已经完成Kinect2在Ubuntu14.04以及ROS Indigo的配置. 基本介绍 课题的一部分内容. 基于点线特征的 SLAM 算法主要包括三个部分,即帧间配准,闭环检测…

Javascript基于对象三大特征 基本概述 JavaScript基于对象的三大特征和C++,Java面向对象的三大特征一样,都是封装(encapsulation).继承(inheritance )和多态(polymorphism ).只不过实现的方式不同,其基本概念是差不多的.其实除三大特征之外,还有一个常见的特征叫做抽象(abstract),这也就是我们在一些书上有时候会看到面向对象四大特征的原因了. 封装性 封装就是把抽象出来的数据和对数据的操作封装在一起,数据被保护在内部,程序的其它部…

<!-- 配置事务切面 --> <aop:config> <aop:pointcut expression="execution(* com.atguigu.tx.component.service.BookShopServiceImpl.purchase(..))" id="txPointCut"/> <!-- 将切入点表达式和事务属性配置关联到一起 --> <aop:advisor advice-ref=&q…

作者:Luyang Wang, Kai Huang, Jiao Wang, Shengsheng Huang, Jason Dai 基于深度学习的推荐模型已广泛应用于各种电商平台中,为用户提供推荐.目前常用的方法通常会将用户和商品embedding 向量连接起来输入多层感知器(multilayer perceptron)以生成最终的预测.但是,这些方法无法捕获实时用户行为信号,并且没有考虑到重要的情景特征(例如时间和位置等)的影响,以致最终的推荐不能准确地反映用户的实时偏好,这个问题在快餐推荐的…

本文简单介绍了熵.信息增益的概念,以及如何使用信息增益对监督学习的训练样本进行评估,评估每个字段的信息量. 1.熵的介绍       在信息论里面,熵是对不确定性的测量.通俗来讲,熵就是衡量随机变量随机性的指标.比如一个随机变量X的状态有{1,2,...,n},如果X取1的概率为1,其他状态为0,那么这个随机变量一点儿随机性都没有,也就是信息量为0:反之,如果每个状态的概率都相当,也就是说这个随机变量不倾向任何一个状态,因此随机性最高.(在离散情况,均匀分布的熵最高:在连续情况,正态分布的熵最高…

标题:Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning 作者:Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi 译者:Elliott Zheng 来源:ECCV 2018 Abstract 点云的特征学习已经显示出巨大的希望,引入了有效且可推广的深度学习框架,例如pointnet ++. 然而,到目前为止,点特征已经以独立和孤立的方式被抽象,忽略了相邻点的相对布局及其特征.在本文中,我们建议…

概述:我们已知道Spring声明式事务管理有两种常用的方式,一种是基于tx/aop命名空间的xml配置文件,另一种则是基于@Transactional 注解.         第一种方式我已在上文为大家讲解了,那接下来我为大家讲解一下基于@Transactional 注解的Spring声明式事务管理; 首先为大家介绍一下它的用法:       @Transactional 注解可以作用于接口.接口方法.类以及类方法上.当作用于类上时,该类的所有 public 方法 将都具有该类型的事务属性,同时…

使用图聚类方法:Malware Classification using Graph Clustering 见 https://github.com/rahulp0491/Malware-Classifier 代码参考:https://github.com/bindog/ToyMalwareClassification,https://github.com/xiaozhouwang/kaggle_Microsoft_Malware #微软恶意代码分类 比赛说明和数据下载 https://www.…

桔妹导读:机场.商场.火车站等大型室内场所内GPS信号不稳定.室内面积大.路线复杂.用户判断方向难等问题,给在大型场所内发单的乘客找上车点带来了很大的挑战,用户急需一种操作简单.交互友好的引导功能.本文讲述了使用三维重建技术.传感器计算技术和增强现实(AR)技术所开发的滴滴AR实景导航产品,并对开发过程中遇到的难点.挑战和解决思路展开介绍. 相信很多人都有过这样的经历:来到一个自己不熟悉的场景,特别是在一些GPS信号不准确的室内场所,很难找到建筑物内部的一些特定地点.本文将以帮助用户在大型机场等…

写在前面:一篇魏云超博士的综述论文,完整题目为<基于DCNN的图像语义分割综述>,在这里选择性摘抄和理解,以加深自己印象,同时达到对近年来图像语义分割历史学习和了解的目的,博古才能通今!感兴趣的请根据自己情况找来完整文章阅读学习. 图像的语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一,其目标是对图像的每个像素点进行分类,将图像分割为若干个视觉上有意义的或感兴趣的区域,以利于后续的图像分析和视觉理解．近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCN…

参见 基于中文人员特征的性别判定方法  理论,告诉一个名字,来猜猜是男是女,多多少少有点算命的味道.此命题是一种有监督的学习方法,从标注好的训练数据学习到一个预测模型,然后对未标注的数据进行预测. 1.首先,有监督的学习方法,就需要这样一批标注数据:大量的人名,以及其性别.训练数据集参考 SofaSofa-数据科学社区 及其它网页爬取的数据: 2.对下载的数据进行清洗及特征提取,其流程如下: 根据姓氏辞典把姓氏去掉,留下不带姓氏的名字: 参见上一篇论文,特征有三个维度,分别用X1,X2,X3(=…

写在前面 本系列打算讲讲个人对AR行业和AR中的SLAM算法的一点浅显的看法.才疏学浅,文中必然有很多疏漏和不足,还望能和大家多多讨论.今天先讲讲我对AR的一些认识. AR的一点理解 AR是什么 AR是人类的第三只眼,让人类在现实世界中看到虚拟物体并与之交互. VR是人类做梦的一种载体. AR能做什么 AR有能力将二维交互变成三维交互,能让虚拟物体看起来像真的一样.举几个简单的场景. 你可以拥有一只虚拟宠物.你可以从各个方向观察一个虚拟小猫,绕着它转动.你会发现,走近看会显得大一些,离远了看着会…

概要 你是否想象过与神秘的深海生物近距离接触?你是否梦想过穿戴钢铁侠那样的超先进科技装备成为超级英雄?你又是否幻想过与梦中的女神面对面的交流?这些可能在以前都只能是存在于脑海中的幻想,可是在如今有一项技术已经可以使这些幻想成为现实,那就是虚拟现实或称灵境技术,简称VR. 王冉说:“如果未来五到十年有什么东西能够像Uber颠覆全球出租车行业一样颠覆全球娱乐行业,我认为就是VR这个东西”.随着2016年Oculus 新品与PSVR的推出,VR这个概念逐渐被人们所知,各式各样的VR设备如雨后春笋一般出…

目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类:基于最大输出功率的可控波束形成技术.基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差(time-delay estimation,TDE)的声源定位技术. 基于TDE的算法核心在于对传播时延的准确估计,一般通过对麦克风间信号做互相关处理得到.进一步获得声源位置信息,可以通过简单的延时求和.几何计算或是直接利用互相关结果进行可控功率响应搜索等方法.这类算法实现相对简单,运算量小,便于实时处理,因此在实际中运用最广. GCC-PHAT 基于广义互相关函数的时…

1. 什么是Struts2 验证器 一个健壮的 web 应用程序必须确保用户输入是合法.有效的. Struts2 的输入验证 基于 XWork Validation Framework 的声明式验证:Struts2 提供了一些基于 XWork Validation Framework 的内建验证程序. 使用这些验证程序不需要编程, 只要在一个 XML 文件里对验证程序应该如何工作作出声明就可以了. 需要声明的内容包括: 哪些字段需要进行验证 使用什么验证规则 在验证失败时应该把什么样的出错消息发…

VR/AR 非技术总结 **欢迎转载~转载请注明Erma的博客 http://www.cnblogs.com/Erma-king/** 都说2016是VR/AR的元年,上半年我随着新技术的潮流进入了VR/AR的领域,本文算是半年来对工作和所经历AR/VR技术行业变化的一个技术类的总结吧~ 软硬区分 大半年的时间,市面上出现了各式各样的 AR/VR 软件和硬件设备.. 软件:任天堂 VR和LBS结合的 Pokémon GO.国内基于AR和LBS做时空相册的 我的天. 被FaceBook收购可以出现…

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

开始之前 关于本教程 本教程将深入讲解 Spring 简单而强大的事务管理功能,包括编程式事务和声明式事务.通过对本教程的学习,您将能够理解 Spring 事务管理的本质,并灵活运用之. 先决条件 本教程假定您已经掌握了 Java 基础知识,并对 Spring 有一定了解.您还需要具备基本的事务管理的知识,比如:事务的定义,隔离级别的概念,等等.本文将直接使用这些概念而不做详细解释.另外,您最好掌握数据库的基础知识,虽然这不是必须. 系统需求 要试验这份教程中的工具和示例,硬件配置需求为:至少带…

weka介绍 参见 1)百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=V9GKiFxiAoFkaUvPULJ7gK_xoEDnSfUNR1woed0YTmo20Wjo0wYo7uff4mq_wg3WzKhTZx4Ok0JFgtiYY19U4q 2)weka官网: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 简单文本分类实现: 此处文本为已处理好的文本向量空间模型,关于文本特征提取主要是基于TF-IDF算法对已分词文档进行特征抽取,然后基于…

绘制了一张导图,有不对的地方欢迎指正: 下载地址 机器学习中,特征是很关键的.其中包括,特征的提取和特征的选择.他们是降维的两种方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features by combinations of the exsiting features.也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射. 特征选择(Feature Selection):choosing a subset of all…

这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Emb…

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

开始之前 关于本教程 本教程将深入讲解 Spring 简单而强大的事务管理功能,包括编程式事务和声明式事务.通过对本教程的学习,您将能够理解 Spring 事务管理的本质,并灵活运用之. 先决条件 本教程假定您已经掌握了 Java 基础知识,并对 Spring 有一定了解.您还需要具备基本的事务管理的知识,比如:事务的定义,隔离级别的概念,等等.本文将直接使用这些概念而不做详细解释.另外,您最好掌握数据库的基础知识,虽然这不是必须. 系统需求 要试验这份教程中的工具和示例,硬件配置需求为:至少带…

近日,支付宝推出基于"AR+LBS"的AR实景红包后,BAT的另一个巨头百度也忍不住展示了自家AR技术.12月22日上午11点,百度邀请了一众媒体朋友前往朝阳门地铁站F口,体验期最新开发的AR应用场景. AR复原北京朝阳门 百度在地铁站F口的一块区域设置了AR体验区,上面贴满了手绘的图,在墙脚的一块地上有一个朝阳门老建筑群,另外一块屏幕上显示玩法教程. 具体玩法如下:打开手机百度,点开搜索框后面的拍照按钮,对准地面上的朝阳门建筑手绘图案,此后选择"发现AR动画"即可…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本篇文章是我在读期间,对自然语言处理中的文本相似度问题研究取得的一点小成果.如果你对自然语言处理 (natural language processing, NLP) 和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)有一定的了解,可以直接看摘要和LSF-SCNN创新与技术实现部分.如果能启发灵感,应用于更多的现实场景中带来效果提升,那才是这篇文章闪光的时刻.如果你没有接触过NLP和CNN,也不在担心,可…

1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以单个进程,一段时间窗口内的systemcall api为一组) ADFA-LD数据已经将各类系统调用完成了特征化,并针对攻击类型进行了标注,各种攻击类型见下表 攻击类型 数据量 标注类型 Trainning 833 normal Validation 4373 normal Hydra-FTP 16…

完整代码实现及训练与测试数据:click me 一.任务描述         自然语言通顺与否的判定,即给定一个句子,要求判定所给的句子是否通顺. 二.问题探索与分析         拿到这个问题便开始思索用什么方法来解决比较合适.在看了一些错误的句子之后,给我的第一直觉就是某些类型的词不应该拼接在一起,比如动词接动词(e.g.我打开听见)这种情况基本不会出现在我们的用语中.于是就有了第一个idea基于规则来解决这个问题.但是发现很难建立完善的语言规则也缺乏相关的语言学知识,实现这么完整的一套规…