感悟 看完图卷积一代.二代,深感图卷积的强大,刚开始接触图卷积的时候完全不懂为什么要使用拉普拉斯矩阵( $L=D-W$),主要是其背后的物理意义.通过借鉴前辈们的论文.博客.评论逐渐对图卷积有了一定的了解,作为一个刚上研的博士生,深感得对图神经网络进行一个系统的学习. 本篇论文得感谢论文 David I Shuman 作者及博主:纯牛奶爱酸牛奶 Paper Information Authors:D. Shuman, S. Narang, P. Frossard, Antonio Ortega,…

转自:http://emuch.net/t.php?tid=6226942 前段时间比较幸运地中了一篇spl,把自己浅薄的经验写出来,直接从自己博客上转过来,分享给大家,望抛砖引玉吧~~~ 从投稿到录用经过近三个月最终论文成功接收,博士期间第一篇SCI,前面的辛苦与努力总算得到回报. 认真总结,希望对有心投此期刊的童鞋有所帮助,也当做自己的经验,以后备用. 期刊整体情况IEEE signal processing letters (以下简称SPL)在信号处理领域影响力还是很不错的,与IEEE T…

重点介绍如何利用50元左右的设备,抓包并还原SMS短信内容: ps:研究GSM Sniffing纯属个人兴趣,能抓SMS报文只是捡了个明文传输的漏子,切勿用于非法用途.就像sylvain说的,osmocomBB并不是为抓包而实现的,如果没有足够的GSM相关知识,想实现还原语音通话内容根本就无从下手. ---------------------------------------------------------------------------------------------------…

<Programming Collective Intelligence> Chapter2:Making Recommendations 欧几里得距离评价 皮尔逊相关度评价 它相比于欧几里德距离评价,其在数据不是很规范的时候(比如,影评者对影片的评价总是相对于平均水平偏离很大的时候),会给出更好的结果.       如果某人总是倾向于给出比另一个人更高的分值,而两者的分值之差又始终保持一致,则他们依然可能会存在很好的相关性.而欧几里德距离评价会因为一个人的评价之中比另外一个人的更为“严格”(…

一.使用环境操作系统:CentOS release 6.2 (Final) 数据库:Oracle 12g数据库主目录:/ora12/product/product/12.1.0/db_1 二.问题描述 用sys用户登录sqlplus后,用startup命令启动Oracle时提示:ORA-01078:failure in processing system parametersLRM-00109: could not open parameter file '/ora12/product/prod…

难度 初级 学习时间 10分钟 适合人群 零基础 开发语言 Java 开发环境 JDK v11 IntelliJ IDEA v2018.3 文章原文链接 "全栈2019"Java多线程第三十三章:await与signal/signalAll 下一章 "全栈2019"Java多线程第三十四章:超时自动唤醒被等待的线程 学习小组 加入同步学习小组,共同交流与进步. 方式一:关注头条号Gorhaf,私信"Java学习小组". 方式二:关注公众号Gorh…

Chapter2: 关系数据库 一.搞懂主键 外键关系 主键(主码):能唯一标识一个元组的某一属性组. 外键:不是这组数据的主键 但是另一组数据的唯一主键(当这组数据的主键有2个时 可以作为外键) 例 1  找出所有外键1. 学生S(学号,姓名,性别,系号,出生年月)2.   系DEPT(系号,系名,负责人)3.   课程C(课程号,课程名,学分)4.   选课SC(学号,课程号,成绩) 答:1的系号(1==>2)  4的学号(4==>1)  4的课程号(4==>3) =========…

诚心给大家推荐一本讲信号处理的好书<Digital Signal Processing - A Practical Guide for Engineers and Scientists>[美]Steven W.Smith,中文版叫<实用数字信号处理-从原理到应用>张瑞峰译,人民邮电出版社. 这本书最大的特点是"多图多字少公式",把数字信号处理(主要是滤波器)的原理和特性讲得很透彻很生动,平实易懂,很少推公式,插图和代码占了这本书的一半.真心想弄懂信号滤波器(包括…

pom.xml文件错误:Error parsing lifecycle processing instructions 解决方法:清空.m2/repository下的所有依赖文件,重新下载即可解决该问题.…

专栏:Python基础教程目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 专栏:PyQt入门学习 老猿Python博文目录 老猿学5G博文目录 在将一个信号连接到槽方法时,程序异常退出,捕获异常后发现报错信息为:native Qt signal is not callable 仔细检查发现是一个低级错误,信号带的签名方式有误,应该是中括号,而不是小括号. 出错的语句如下: self.keySeqEdit.keySequenceChanged(QtGui.QKeySequence).conn…

原理 短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT) 是一个用于语音信号处理的通用工具.它定义了一个非常有用的时间和频率分布类, 其指定了任意信号随时间和频率变化的复数幅度. 实际上,计算短时傅里叶变换的过程是把一个较长的时间信号分成相同长度的更短的段, 在每个更短的段上计算傅里叶变换, 即傅里叶频谱. 短时傅里叶变换通常的数学定义如下: 其中, DTFT (Decrete Time Fourier Transform) 为离散时间傅里叶变换.  其数学公…

论文标题:Multi-task Learning for Multi-modal Emotion Recognition and Sentiment Analysis 论文链接:http://arxiv.org/abs/1905.05812 文章同时使用视觉.语音.和文本(语言)信息进行情感分析,通过增加视觉和语音信号,补足了一些无法通过文本来进行判断的情况,例如下图中,第一句话需要图像才能判断为负面情绪,第二句话同时语音和图像才能判断为负面情绪. 一.模型架构 模型整体思路 1.首先,每一个模…

作者:桂. 时间:2017-05-24  08:44:53 主要是<Speech enhancement: theory and practice>的读书笔记,全部内容可以点击这里. 这一章主要是数字信号处理的知识点,之前有总结过一些,感兴趣可以点击链接看一看. 1.傅里叶变换(FT-DTFT-DFT) 2.信号常用频域变换 3.几种常见卷积实现的对比 4.短时傅里叶变换(STFT)以及语谱图 5.short-time synthesis of speech,讲的是语音经过STFT等操作之后,…

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S…

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S…

我的技术博客经常被流氓网站恶意爬取转载.请移步原文:http://www.cnblogs.com/hamhog/p/3555111.html,享受整齐的排版.有效的链接.正确的代码缩进.更好的阅读体验. [实现1:synchronized] 含测试函数main. public class ProductManagerUsingSync { static final int MAX_AMOUNT = 1000; int currentAmount; /** * @param args */ pub…

转自:http://blog.csdn.net/hlqyq/article/details/6713828 import sysfrom PyQt5.QtCore import pyqtSignal, pyqtSlot, Qtfrom PyQt5.QtWidgets import QWidget, QApplication class MyWidget(QWidget): Signal_NoParameters = pyqtSignal() Signal_OneParameter = pyqtS…

PDF版资料下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1hrKntkw 密码:f2y9…

1 尽量少用全局变量,最好一个应用程式只有一个全局变量  隐含全局变量(不使用var声明)与明确定义的全局变量区别:  (1)使用var创建的全局变量(在函数外部声明)不能用delete删除  (2)不使用var创建的隐含全局变量可以删除这表明隐含全局变量严格来讲并不是真正的变量,而是全局对象的属性,属性可以通过delete操作符删除,但是变量不可以 2 获取全局对象   var global = (function() {       return this;   }) 3 单一var模式:…

Spring Security’s Java Configuration does not expose every property of every object that it configures. This simplifies the configuration for a majority of users. Afterall, if every property was exposed, users could use standard bean configuration. S…

2.1 字符串类 QString类保存16位Unicode值,提供了丰富的操作,查询和转换等函数.  (1):QString提供了一个二元的"+"操作符用于组合两个字符串  (2):QString::append()  (3):组合字符串的另一个函数时QString::sprintf()  (4):Qt还提供了另一种方便的字符串组合方式,使用QString::arg()函数  (5):QString也提供了一些其他组合字符串的方式,包括   insert()   prepend() …

A New Method for Mutual Coupling Correction of Array Output Signal 一种阵列输出信号互耦校正的新方法 Research of Robust Auto-Associative Neural Network and its application for Gas Turbine Blade Fault Diagnosis鲁棒性自适应神经网络和它在瓦斯涡轮浆片错误诊断中的应用的研究 Study of the ultrasonic thr…

1.声音的三个主要的主观属性(即音量.音调.音色).音色(Timbre)是指不同的声音的频率表现在波形方面总是有与众不同的特性,音色的不同取决于不同的泛音.频率的高低决定声音的音调,振幅的大小决定声音的响度,音色区分不同的发声材料物体. 2.Chirp信号:线性调频信号,是指频率随时间而线性改变(增加或减少)的信号.线性调频的瞬时频率f(t)呈线性变化:f(t)=f0+kt,其中f0表示时间等于零时的频率,k表示频率改变的速率,当k>0时,频率递增,k<0则递减.主要应用:常见的包括声纳.雷达…

摘要: 尽管可编程NIC可以提供更好的可扩展性以处理不断增长的网络工作量,但为硬件中的有状态网络功能编程提供表达能力却又简单的抽象仍然是一项研究挑战. 我们使用FlowBlaze解决了这个问题,FlowBlaze是一种开放式抽象,用于在硬件中构建有状态的数据包处理功能.该抽象基于扩展有限状态机(EFSM),并引入了流状态的显式定义,从而允许FlowBlaze利用流级并行性. FlowBlaze具有表现力,支持各种复杂的网络功能且易于使用,对程序员隐藏了底层硬件实现问题. 我们在NetFPGA S…

NLP自然语言处理: 百度AI的 NLP自然语言处理python语言--pythonSDK文档: https://ai.baidu.com/docs#/NLP-Python-SDK/top 第三方模块:pip install baidu-aip NLP_test.py from aip import AipNlp """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = ' API_KEY = 'jM4b8GIG9gzrzySTRq3szK…

添加一个全局Exception Breakpoint 就检测出来了  导航栏里面 Debug 菜单里面…

Maybe you were asking if there is some kind of design tool allowing to convert an IIR filter into an FIR filter automatically. There is no such a program. IIRs and FIRs have fundamentally different characteristics. If you are just interested in desig…

实验要求: Objective: To further understand the well-known algorithm Fast Fourier Transform (FFT) and verify its effectiveness to calculate the discrete Fourier transform (DFT). Main requirements: Ability of programming with C, C++, or Matlab. Instruction…

这篇blog,原来是西弗吉利亚大学的Li xin整理的,CV代码相当的全,不知道要经过多长时间的积累才会有这么丰富的资源,在此谢谢LI Xin .我现在分享给大家,希望可以共同进步!还有,我需要说一下,不管你的理论有多么漂亮,不管你有多聪明,如果没有实验来证明,那么都是错误的.  OK~本博文未经允许,禁止转载哦!  By  wei shen Reproducible Research in Computational Science “It doesn't matter how beautif…

<DSP using MATLAB>(Ingle & John Proakis)3ed,书中表8.2似乎不对. <Discrete Time signal processing>(Alan V Oppenheim)3ed,书中有关频带转换公式如下图…