1.电话线,俗称数字中继,模拟线路,一门电话线只能跑一个电话号码,用模拟语音卡:2.光纤,信令有两种30B+D(也叫pri信令)或者7号信令,数字线路,一路可以跑30路电话,用数字语音卡:数字语音卡兼容 30B+D  和 7号信令.3.sip线路,用IP语音卡.依旧是30路4.sip转换的线路. …

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似…

1.按住多功能遥控器上的SET按键,超过4秒不要放手,LED指示灯会闪一次,然后长亮.2.将多功能遥控器的红外口对准你原来的遥控器的红外口,然后按RII多功能遥控器面上任何按钮,上面灯将会闪动,闪动过程表示处于学习过程(两个设备距离不要超过7厘米)3.按住原来的遥控器上的任何按钮,多功能遥控器上的指示灯会闪三次,然后长亮,表示学习成功.4.马上重复步骤2-3,直到学习完所有的键.5.按一下SET键或10秒内无任何操作,设备将退出学习状态.…

js千分位分隔,数字货币化-4种方法(含正则) 方法1-整数货币化 // 整数货币化 function intCurrency(num) { var reg = new RegExp("^[\\d]+[\\d|.]+$", 'g') if (!reg.test(num)) { return "只能为整数或小数!"; } var numString = parseInt(num).toString(); var len = numString.length; if (…

diagram = imread('C:\Users\Administrator\Desktop\Compressed\fiter\lena256.jpg') %diagram = rgb2gray(diagram);%------------------------------将图片转换为灰度图 %diagram = logical(diagram)% figure,imshow(diagram),title('Original picture');%----------显示原图 %figur…

我想说的话 今天晚上我依然在图书馆写博客,其实此刻我的没心激动而忐忑,因为明天就是足球赛的决赛,我作为主力球员压力很大,因对对方很强大,但是那又怎么样.so what...我不会停止写博客的 NumberPicker简介 NumberPicker这个控件可以让你滑动来选择数值. 通过三个方法来设置: 1.setMinValue() 2.setMaxVlaue() 3.setValue() 代码示例 <?xml version="1.0" encoding="utf-8&…

五.布局页面——头部和导航 有了上边的基础,下面的任务就是要利用html和css制作完成一个完整的网页了.先从头部开始,第三小节时我们已经把整体框架给搭建好了,就像盖房子一样,整体结构已经出来了,下面就需要填砖分割空间了.先分析下头部:分为两部分,一个是logo靠左侧显示,一个是搜索靠右侧显示,那么布局时插入两个div,一个向左浮动,一个向右浮动的方式来完成.另外还有很多种实现方法,比如logo用h1标签,搜索用span,或者把logo做为背景图片也是可以的,不管采用哪种方法,要根据页面的需求选…

深度学习之 mnist 手写数字识别 开始学习深度学习,先来一个手写数字的程序 import numpy as np import os import codecs import torch from PIL import Image lr = 0.01 momentum = 0.5 epochs = 10 def get_int(b): return int(codecs.encode(b, 'hex'), 16) def read_label_file(path): with open(pa…

写在前面的话 数字图像处理系列的学习笔记是作者结合上海大学计算机学院<数字图像处理>课程的学习所做的笔记,使用参考书籍为<冈萨雷斯数字图像处理(第二版)(MATLAB版)>,同时学习过程中会参考网络学习资源.对于数字图像处理的学习不可能仅仅依靠作者所写的这一系列笔记,而是需要花时间和精力学习,本文只可作参考和交流之用.由于涉及此学科不久,在学习过程中难免存在错误,请读者不吝赐教. 数字图像处理绪论 数字图像处理(DIP)的研究目标和处理对象: DIP的研究目标是获取信息,处理对象是…

北美的24路脉码调制PCM简称T1 速率是1.544Mbit/s 北美使用的T1系统共有24个话路,每个话路采样脉冲用7bit编码,然后再加上1位信令码元,因此一个话路占用8bit. 帧同步码是在24路的编码之后加上1bit,这样每帧共有193bit,因此T1一次群的数据率为1.544Mbit/s. 我国采用的是欧洲的E1标准.是30B+2D的,速度为2.048Mbit/s. T1又是终结者1的简称(全称 The Terminator ) 什么是E1? 欧洲的30路脉码调制PCM简称E1,速率是…

最近想学习一下iOS开发,不过一点基础都没有,得先从熟悉object-C语法开始,在此把学习中的一些知识点作为记录. mac pro常用操作 学习ios[1]Objective-C 基本语法 学习ios[2]Objective-C 数字和字符串 学习iOS[3]数组.词典和集合 更新中,加油.…

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Leraning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR硕士生 徐伟 (https://github.com/memeda) 声明:我们将在每周一,周四,周日定期连载该书的中文翻译,如需转载请联系wechat_editors@ir.hit.edu.cn,未经授权不得转载. “本文转载自[哈工大SCIR]微信公众号,转载已征得同意.” 使用神经网络识别手写数字 感知机 sigmo…

1. 本章学习总结 了解JDK/JRE/JVM,学会了如何安装JDK 学会使用控制台和eclipse上运行java代码 了解PTA提交的常见套路 http://www.cnblogs.com/zhrb/p/6347738.html 学习了一些Java的数据类型与字符串 了解了如何使用码云如何实现代码同步 http://www.cnblogs.com/zhrb/p/6286615.html 2. 书面作业 Q1.为什么java程序可以跨平台运行?执行java程序的步骤是什么?(请用自己的语言书写)…

神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务.视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000).计算单元互相作用变智能.新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模型架构,现代卷积网络基础(LeCun et al., 1998c).神经网络基于整流线性单元(rectified linear unit)神经单元模型.原始认知机(Fukushima,1975)更复杂.简化现代版,Nair and Hinton(…

jQuery EasyUI,NumberSpinner(数字微调)组件 学习要点: 1.加载方式 2.属性列表 3.事件列表 4.方法列表 本节课重点了解 EasyUI 中 NumberSpinner(数字微调)组件的使用方法,这个组件依赖于 Numberbox(数值输入框)和 Spinner(微调)组件. 一．加载方式 class 加载方式 <input id="box" class="easyui-numberspinner"> numberspin…

Crypto API目的就是提供开发者在windows下使用PKI的编程接口. Crypto 提供了很多的加解密相关函数,如编码.解码.加密解密,哈希,数字证书.证书管理证书存储等.       有关加密的API的国际标准 (1)GSS-API (Generic Security Services API) (2)CDSA (3)RSA PKCS#11 (4)微软CryptoAPI   微软的CryptoAPI是Win32平台下为应用程序开发者提供的数据加解密和安全的编程接口. 包含了: 1.基…

今天我们的主角是keras,其简洁性和易用性简直出乎David 9我的预期.大家都知道keras是在TensorFlow上又包装了一层,向简洁易用的深度学习又迈出了坚实的一步. 所以,今天就来带大家写keras中的Hello World , 做一个手写数字识别的cnn.回顾cnn架构: 我们要处理的是这样的灰度像素图: 我们先来看跑完的结果(在Google Colab上运行): x_train shape: (60000, 28, 28, 1) 60000 train samples 10000…

package test7; public class InvalidScroreException extends Exception { public InvalidScroreException(String message) { super(message); } } 这是我自己定义的异常! package test7; import java.util.Scanner; public class Demo { public static void main(String[] args)…

今天把java的学习重新拾起来,一方面是因为公司的项目需要用到大数据方面的东西,需要用java做语言 另一方面是原先使用的C#公司也在慢慢替换为java,为了以后路宽一些吧,技多不压身 此次的学习目标是: 低标:大学的那本java教材上的东西全部过一遍,知识点挖透 中标:能够学会使用maven.spring,做几个项目 高标:结合java,学会storm的基础知识(不知道这么说对不对..) 时间:2周(2017年2月16日-2017年3月2日) 目标可能有些高,本着OKR的原则... *** 本…

深度学习模型的调优,首先需要对各方面进行评估,主要包括定义函数.模型在训练集和测试集拟合效果.交叉验证.激活函数和优化算法的选择等. 那如何对我们自己的模型进行判断呢?——通过模型训练跑代码,我们可以分别从训练集和测试集上看到这个模型造成的损失大小(loss),还有它的精确率(accuracy). 目录 前言 1.定义模型函数 2.交叉验证(Cross-validation) 3.优化算法 4.激活函数(activation) 5.dropout 6.early stopping 模型训练实战案…

文章作者:凌逆战 文章代码(pytorch实现):https://github.com/LXP-Never/AEC_DeepModel 文章地址(转载请指明出处):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html 写这篇文章的目的: 降低全国想要做基于深度学习的回声消除同学们一个入门门槛.万事开头难呀,肯定有很多小白辛苦研究了一年,连基线系统都搭建不出来的,他们肯定心心念念有谁能帮帮他们,这不,我来了. 在基于深度学习的回声消除这一块,网上几乎没…

前面的几篇文章讲了webRTC中的语音降噪.最近又用到了基于MCRA-OMLSA的语音降噪,就学习了原理并且软件实现了它.MCRA主要用于噪声估计,OMLSA是基于估计出来的噪声去做降噪.类比于webRTC中的降噪方法,也有噪声估计(分位数噪声估计法)和基于估计出来的噪声降噪(维纳滤波),MCRA就相当于分位数噪声估计法,OMLSA就相当于维纳滤波.本文先讲讲怎么用MCRA和OMLSA来做语音降噪的原理,后续会讲怎么来做软件实现. 一, MCRA MCRA的全称是Minima Controlle…

原文:基于Asterisk的VoIP开发指南--(1)实现基本呼叫功能 说明: 1．本文档探讨基于Asterisk如何实现VoIP的一些基本功能,包括基本呼叫功能的方案选取.主叫号码透传.如何编写Asterisk AGI程序.Radius认证计费模块等. 2．本文档VoIP软终端使用X-Lite,其它终端均可以接入测试. 3．文章内容仅供参考,转载请注明出处.   1 VoIP系统相关协议和标准 由于I P电话技术标准的开发涉及多个领域,因此,VOIP系统要想实现这些IP电话之间的通信,则必须提…

一 互联网概述 计算机网络定义:由自主计算机互连起来的集合体. 计算机网络两大部分:硬件:计算机.通信设备.接口设备和传输介质. 软件:通信协议和应用软件. 广域网拓扑结构通常有:网状拓扑结构和环形拓扑结构. 局域网拓扑结构通常有:星形.环形.总线形和树形四种. 计算机网络体系结构是指网络的层次和协议,目前主要有两大网络体系结构:OSI七层理论模型和TCP/IP应用模型. OSI七层模型意义:1优化网络,将复杂的网络简单化.2定义良好的协议规范集,并有许多可选部分完成类似的任务.3提供一种标准,…

1 术语.定义和缩略语 1.1 术语.定义 术语/定义 说    明 ATM层 位于B-ISDN/ATM网络协议参考模型的第二层,完成交换.路由选择和信元复用功能.ATM层的基本处理单位是信元. AAL层 位于B-ISDN/ATM网络信元参考模型的第三层,完成将业务流适配成ATM信元流. 前向 Forward Direction 被监视的用户信元流向. 后向 Backword Direction 前向的反向. 入向(ingress)   出向(egress) E1 欧洲的30路脉码调制PCM简称…

一.系统简介 BF-9000 BMC任务关键型应急通信系统,凝聚北峰通信近30年专网通信与应急通信研发的经验,并结合用户实际需求和应用场景所打造. 整体设计思路是采用骨干网.前指网.分队战斗网三层组网结构,融合超短波通信.北斗卫星通信.卫星通信等多种通信方式的各自优势,完美运用现代数字通信技术,全面结合应急通信保障场景及贴近实战要求,为用户提供便捷高效.稳定可靠的无线应急通信保障. 系统管理平台采用双模制式及高灵敏感应式卫星定位技术,内置GIS地理定位.人员定位.巡查信息管理等丰富功能,便于指挥…

https://blog.csdn.net/luyao_cxy/article/details/82383091 转载:https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384 机器学习 一.人工智能.机器学习与深度学习 人工智能        机器学习               经典机器学习               基于神经网络的机器学习                      浅层学习                    …

SM-SRE-700-K9:先来介绍一下这个模块 Q:它是用来干嘛的?A:思科服务就绪引擎模块是思科集成多业务路由器第2代(ISR G2)的高性能路由器刀片,可提供托管思科,第三方和自定义应用程序的功能. 这些模块拥有自己的处理器,存储,网络接口和内存,独立于主机路由器资源运行,有助于确保最大的并发路由和应用程序性能,同时减少物理空间占用空间,降低功耗并简化分支机构的IT管理. Q:长相如何?  它的型号: 更多详情,请查看: 来自 <https://www.cisco.com/c/en/us/…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract 强化学习(RL)最近以击败欧洲围棋冠军等重大成就重新受到欢迎.在这里,我们第一次表明,RL可以有效地用于训练一个脉冲神经网络(SNN),以在不使用外部分类器的情况下在自然图像中执行目标识别.我们使用了前向卷积SNN和时间编码方案,其中激活最强的神经元最先发放,而激活较弱的神经元随后发放,或者根本不发放.在最高层,每个神经元都被分配到一个目标类别,并且假设刺激类别是第一个要发放的神经元类别.如果这一假设是正确的,神经元…

我醉了呀,当我花一天翻译完后,发现已经网上已经有现成的了,而且翻译的比我好,哎,造孽呀,但是他写的是论文笔记,而我是纯翻译,能给读者更多的思想和理解空间,并且还有参考文献,也不错哈,反正翻译是写给自己看的 文章方向:语音分离, 论文地址:Conv-TasNet:超越理想的语音分离时频幅度掩蔽 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14769751.html 论文代码:https://github.com/naplab/Conv-TasNet | htt…