时间序列相似性度量方法 时间序列相似性度量常用方法为欧氏距离ED(Euclidean distance)和动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping).总体被分为两类: 锁步度量(lock-step measures) 和弹性度量(elastic measures) .锁步度量是时间序列进行 "一对一"的比 较; 弹性度量允许时间序列进行 "一对多"的比较. 欧氏距离属于锁步度量. 在时间序列中,我们通常需要比较两端音频的差异.而两段音频的长度大部

语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com 原文:http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Ita

语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakur

算法提高 计算时间 时间限制:1.0s 内存限制:512.0MB 问题描述 给定一个t,将t秒转化为HH:MM:SS的形式,表示HH小时MM分钟SS秒.HH,MM,SS均是两位数,如果小于10用0补到两位. 输入格式 第一行一个数T(1<=T<=100,000),表示数据组数.后面每组数据读入一个数t,0<=t<246060. 输出格式 每组数据一行,HH:MM:SS. 样例输入 2 0 86399 样例输出 00:00:00 23:59:59 import java.io.Buf

目录 1.基本介绍 2.算法原理(理论原理) 2.1 主要术语 2.2 算法由来和改进过程 2.3 DTW算法流程 3.算法DTW和算法HMM的比较 1.基本介绍 DTW:Dynamic Time Warping,即动态时间归整.DTW算法基于DP动态规划思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,常用于语音识别(孤立词识别). HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据,通过反复急速那才能得到模型参数:而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算.因此DTW算法得到了广泛使用. 2.算法原理(理论原理

Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法.应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别(识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等中. 一.概述 在大部分的学科中,时间序列是数据的一种常见表示形式.对于时间序列处理来说,一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性. 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别

这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法.应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词

转自:http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2013/05/09/3069036.html Dynamic Time Warping(DTW)是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词. 1. DTW方法原理 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同.而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”

动态时间规整DTW 1 概述 动态时间规整是一个计算时间序列之间距离的算法,是为了解决语音识别领域中语速不同的情况下如何计算距离相似度的问题. 相对于用经典的欧式距离来计算相似度而言,DTW在数据点个数不对齐的情况下微调时间从而能够计算距离. DTW之所以能够计算数据点个数不同时间序列之间的距离,是因为DTW方法中时间序列的点可以一对多. 2 计算过程 用动态规划算法计算DTW距离的过程如下所示,计算不同长度时间序列T和R之间的距离(假设T.R长度分别为m.n).图中每一个小方格中粗体值是两两点

算法提高 计算时间   时间限制:1.0s   内存限制:512.0MB      问题描述 给定一个t,将t秒转化为HH:MM:SS的形式,表示HH小时MM分钟SS秒.HH,MM,SS均是两位数,如果小于10用0补到两位. 输入格式 第一行一个数T(1<=T<=100,000),表示数据组数.后面每组数据读入一个数t,0<=t<24*60*60. 输出格式 每组数据一行,HH:MM:SS. 样例输入 2086399 样例输出 00:00:0023:59:59   作者注释:水题却

一.时间轮算法简介 为了大家能够理解下文中的代码,我们先来简单了解一下netty时间轮算法的核心原理 时间轮算法名副其实,时间轮就是一个环形的数据结构,类似于表盘,将时间轮分成多个bucket(比如:0-8).假设每个时间轮轮片的分隔时间段tickDuration=1s(即:指针经过每个格子花费时间是 1 s),当前的时间bucket=3,那么在18秒后需要被执行的任务需要落到((3+18)%8=5取余运算)的5号bucket上.假如有多个需要在该时间段内执行的任务,就会组成一个双向链表. 另外

作者:桂. 时间:2017-05-31  16:17:29 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6924911.html 前言 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是孤立词识别的早期技术,梳理一下,主要包括: 1)孤立词识别操作步骤; 2)DTW原理; 内容基本就是两个博文的整合,最后一并给出链接. 一.孤立词识别操作步骤 基本原理: 基本操作是预加重.分帧,端点检测技术又叫有话帧检测(Voice activity detec

动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping ) 原文:https://blog.csdn.net/raym0ndkwan/article/details/45614813 算法笔记-DTW动态时间规整 简介 简单的例子 定义 讨论 约束条件 步模式 标准化 点与点的距离函数 具体应用场景 分类 点到点匹配 算法笔记-DTW动态时间规整动态时间规整/规划(Dynamic Time Warping, DTW)是一个比较老的算法,大概在1970年左右被提出来,最早用于处理语音方面识别

jsp页面根据当前时间和定义时间差计算动态倒计时http://www.jb51.net/article/74140.htm    var maxtime =1000*60; //半个小时,按秒计算,自己调整!    second=maxtime/1000;    // 写一个方法,将秒数专为天数    var toDays = function(){     var s = second % 60; // 秒     var mi = (second - s) / 60 % 60; // 分钟 

一.MySQL 获得当前日期时间 函数 1.1 获得当前日期 + 时间(date + time) 函数:now() mysql> select now();+———————+| now() |+———————+| 2008-08-08 22:20:46 |+———————+ 除了 now() 函数能获得当前的日期时间外,MySQL 中还有下面的函数: current_timestamp()current_timestamplocaltime()localtimelocaltimestamp —

前言 我在2. SOFAJRaft源码分析-JRaft的定时任务调度器是怎么做的?这篇文章里已经讲解过时间轮算法在JRaft中是怎么应用的,但是我感觉我并没有讲解清楚这个东西,导致看了这篇文章依然和没看是一样的,所以我打算重新说透时间轮算法. 时间轮的应用并非 JRaft 独有,其应用场景还有很多,在 Netty.Akka.Quartz.ZooKeeper .Kafka等组件中都存在时间轮的踪影. 我们下面讲解的时间轮的实现以JRaft中的为例子进行讲解,因为JRaft这部分的代码是参考Nett

info_rent = MysqlUtils.select_yezhu_rent() info_sale = MysqlUtils.select_yezhu_sale() now_time = datetime.datetime.now() #now time type is datetime and mysql spidertime is also datetime for i in info_rent: city = i[0] spidertime = i[1] d_time = now_t

大家好,我是yes. 最近看 Kafka 看到了时间轮算法,记得以前看 Netty 也看到过这玩意,没太过关注.今天就来看看时间轮到底是什么东西. 为什么要用时间轮算法来实现延迟操作? 延时操作 Java 不是提供了 Timer 么? 还有 DelayQueue 配合线程池或者 ScheduledThreadPool 不香吗? 我们先来简单看看 Timer.DelayQueue 和 ScheduledThreadPool 的相关实现,看看它们是如何实现延时任务的,源码之下无秘密.再来剖析下为何

要说现在工程师最重要的能力,我觉得工程能力要排第一. 就算现在大厂面试经常要手撕算法,也是更偏向考查代码工程实现的能力,之前在群里看到这样的图片,就觉得很离谱. 算法与工程实现 在 Sentinel-Go 中,一个很核心的算法是流控(限流)算法. 流控可能每个人都听过,但真要手写一个,还是有些困难.为什么流控算法难写?以我的感觉是算法和工程实现上存在一定差异,虽然算法好理解,但却没法照着实现. 举个例子,令牌桶算法很好理解,只需给定一个桶,以恒定的速率往桶内放令牌,满了则丢弃,执行任务前先去桶里

一.栈的介绍: 1)栈的英文为(stack)2)栈是一个先入后出(FILO-First In Last Out)的有序列表.3)栈(stack)是限制线性表中元素的插入和删除只能在线性表的同一端进行的一种特殊线性表.允许插入和删除的一端,为变化的一端,称为栈顶(Top),另一端为固定的一端,称为栈底(Bottom).4)根据栈的定义可知,最先放入栈中元素在栈底,最后放入的元素在栈顶,而删除元素刚好相反,最后放入的元素最先删除,最先放入的元素最后删除 5)出栈(pop)和入栈(push)的概念 栈