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

问题分析 普通的字符串或者表情都是占位3个字节,所以utf8足够用了,但是移动端的表情符号占位是4个字节,普通的utf8就不够用了,为了应对无线互联网的机遇和挑战.避免 emoji 表情符号带来的问题.涉及无线相关的 MySQL 数据库建议都提前采用 utf8mb4 字符集,这必须要作为移动互联网行业的一个技术选型的要点 Mysql 版本的限制,Mysql 5.5.3之前的版本,支持的utf8为3字节的,Mysql 5.5.3之后的版本支持utf8mb4 解决方案 修改mysql的配置文件,wi

http://book.douban.com/annotation/15154366/Q: java.util.Arrays 中使用的 sort 采用的是什么算法?   A: java中Arrays.sort使用了两种排序方法,quick sort 和优化的 merge sort.   Q: 为什么采用两种排序算法?   A: quick sort 主要是对哪些基本类型数据(int, short, long, float, double等)排序, 而 merge sort 用于对对象类型进行排序

作者:桂. 时间:2017-03-26  06:06:44 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6621185.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记04] 前言 仍然是西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版第二章,首先看到无约束维纳滤波,接着到了一般约束条件的滤波,此处为约束扩展的维纳滤波,全文包括: 1)背景介绍: 2)广义旁瓣相消(Generalized Sidelobe Cancellation, GSC)理论推导: 3)

开发一款语音做菜软件的想法在我脑海里闪烁了非常久,一直苦于没有时间.趁着这几天老板的项目接近了尾声,我也有时间把我当初的想法付诸于实践. 可能有朋友对我的想法还不甚了解,我这里简介一下,具体的介绍就请移步至我的上篇博客:http://blog.csdn.net/u010425776/article/details/47701789 我是个今年大四毕业的90后,非常多90后因为都是独生子女,所以在家里经常是饭来张口.衣来伸手,非常多同学可能非常少有下厨房的机会. 而我们这拨90后都即将毕业,走出校

来源:https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/79787377 拓展: https://www.jianshu.com/p/d24b2eb4a881  初识Disruptor Java完成多线程间的等待功能: 场景1:一个线程等待其他多个线程都完成后,再进行下一步操作(如裁判员计分功能,需要等待所有运动员都跑完后,才去统计分数.裁判员和每个运动员都是一个线程). 场景2:多个线程都等待至某个状态后,再同时执行(模拟并发操作,启动

分析图: 答案: (1) 8 : 00作业1到达,占有资源并调入主存运行. 8: 20作业2和3同时到达,但作业2因分不到打印机,只能在后备队列等待.作业3资源满足,可进主存运行,并与作业1平分CPU时间. 8 : 30作业1在8: 30结束,释放磁带与打印机.但作业2仍不能执行,因不能移动而没有30KB的空闲区,继续等待.作业4在8: 30到达,并进入主存执行,与作业3分享CPU 8 : 35作业5到达,因分不到磁带/打印机,只能在后备队列等待. 9: 00作业3运行结束,释放磁带机.此时作业

工具类 AStarUtil.java import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; /** * A星算法工具类 */ public class AStarUtil { private int[][] NODES; public AStarUtil(int[][] NODES) { this.NODES = NODES; } public AStarUtil() { } public static final int STEP =

                          dtw路径与线性变换路径对比 转自:http://baike.baidu.com/link?url=z4gFUEplOyqpgboea6My0mZPBh3_sZZpk6EfpzwuZ16uMlyPl7utZQi-XNkotLzLrGih9zUFNG4_tygNg8khiK 在孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)算法,该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹

DTW(动态时间弯折)算法原理:基于动态规划(DP)的思想,解决发音长短不一的模板匹配问题.相比HMM模型算法,DTW算法的训练几乎不需要额外的计算.所以在孤立词语音识别中,DTW算法仍得到广泛的应用. 在训练和识别阶段,首先采用端点检测算法确定语音的起点和终点.对于参考模板{R(1),R(2),-,R(m),-,R(M)},R(m)为第m帧的语音特征矢量.对于测试模板{T(1),T(2),-,T(n),-,T(N)},T(n)为测试模板的第n帧的语音特征矢量.参考模板与测试模板一般采用类型的特

在上一篇博客中,我们一起学习了随机迷宫算法,在本篇博客中,我们将一起了解一下寻路算法中常用的A*算法. 通常情况下,迷宫寻路算法可以使用深度优先或者广度优先算法,但是由于效率的原因,不会直接使用这些算法,在路径搜索算法中最常见的就是A*寻路算法.使用A*算法的魅力之处在于它不仅能找到地图中从A到B的一条路径,还能保证找到的是一条最短路径,它是一种常见的启发式搜索算法,类似于Dijkstra算法一样的最短路径查找算法,很多游戏应用中的路径搜索基本都是采用这种算法或者是A*算法的变种. 下面我们来了

A* 寻路算法 (2011-02-15 10:53:11) 转载▼ 标签: 游戏 分类: 算法 概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易,但是对于初学者来说, A* 算法还是很复杂的. 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点,但是这两点之间被一堵墙隔开.如图 1 ,绿色是 A ,红色是 B ,中间蓝色是墙. 图 1 你应该注意到了,我们把要搜寻的区域划分成了正方形的格子.这是寻路的第一步,简化搜索区域,就像我们这里做的一样.这个特殊的方法把我们的搜索

字符串匹配是字符串的一种基本操作:给定一个长度为 M 的文本和一个长度为 N 的模式串,在文本中找到一个和该模式相符的子字符串,并返回该字字符串在文本中的位置. KMP 算法,全称是 Knuth-Morris-Pratt 算法,以三个发明者命名,开头的那个K就是著名科学家 Donald Knuth .KMP 算法的关键是求 next 数组.next 数组的长度为模式串的长度.next 数组中每个值代表模式串中当前字符前面的字符串中,有多大长度的相同前缀后缀. Boyer-Moore 算法在实际应

垃圾收集器需要解决的三个问题: 1)哪些内存需要回收 2)什么时候回收 3)如何回收 背景:程序计数器,虚拟机栈,本地方法栈3个区域随线程而生,随线程而灭,在这几个区域内不需要过多的考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟着回收了,所以我们着重需要探究的是堆和方法区,因为他们是线程共享的,并且一个接口的多个实现类需要的内存可能不一样,一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样,只有在程序运行期间才会知道创建哪些对象,这部分内存的分配和回收都是动态的,垃圾收集器所关注的内存就是这块

最近刷bin巨的搜索进阶专题,做到一个需要A*算法来解决的题,于是开始学A*算法,十分有用处的算法,虽然看上去听复杂的,但其实原理很容易理解,下面转自一篇文章,讲得真的很好. 转:https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/6048969.html#undefined Dijkstra算法 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型的最短路径的算法,由荷兰计算机科学家迪杰斯特拉于1959年提出,用来求得从起始点到其他所有点最短路径.该算法采用了贪心的思想,每次都查找

先说一些题外话,Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区,这些区分为线程私有区和线程共享区 1.线程私有区 a.程序计数器 记录正在执行的虚拟机字节码指令地址.此区域是是唯一一个在java虚拟机规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域. b.Java虚拟机栈 描述的是Java方法执行的内存模型,每个方法在执行的同时会创建一个栈帧 c.本地方法栈 它与虚拟机栈发挥的作用是类似的,它们之间的区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行java方法(也就

一. Java 类加载过程? Java 类加载需要经历一下 7 个过程: 1. 加载 加载是类加载的第一个过程,在这个阶段,将完成一下三件事情: • 通过一个类的全限定名获取该类的二进制流. • 将该二进制流中的静态存储结构转化为方法去运行时数据结构. • 在内存中生成该类的 Class 对象,作为该类的数据访问入口. 2. 验证 验证的目的是为了确保 Class 文件的字节流中的信息不回危害到虚拟机.在该阶段主要完成以下四钟验证: • 文件格式验证:验证字节流是否符合 Class 文件的规范,

$meet-in-the-middle$(又称折半搜索.双向搜索)对于$n<=40$的搜索类型题目,一般都可以采用该算法进行优化,很稳很暴力. $meet-in-the-middle$算法的主要思想是将搜索区域化为两个集合,分别由搜索树的两端向中间扩展,直到搜索树产生交集,此时即可得到我们的合法情况. 通常适用于求经过$n$步变化,从A集合变到B集合需要的方案数问题. 对于普通dfs来说,其一大弊端是随着搜索层数的不断增加,搜索的复杂度也会极速增长, 而$meet-in-the-middle$算

写在前面的话:本文是在观看尚硅谷JVM教程后,整理的学习笔记.其观看地址如下:尚硅谷2020最新版宋红康JVM教程 1.垃圾 1.1.什么是垃圾 垃圾(Garbage)在Java语言中是指在运行程序中没有任何指针指向的对象,这个对象就是需要被回收的垃圾. 如果不及时对内存中的垃圾进行清理,那么这些垃圾对象所占用的内存空间就会一直保留到应用程序结束,被保留的空间也无法被其他对象所使用,极可能导致内存溢出. 1.2.垃圾回收 垃圾回收(Garbage Collection)即常说的GC.GC的作用就

GC 算法 GC 即 Garbage Collection 垃圾回收.JVM 中的 GC 99%发生在堆中,而 Java 堆中采用的垃圾回收机制为分代收集算法.即将堆分为新生代和老年代,根据不同的区域使用不同的垃圾回收算法. 1. 确认垃圾的算法 1.1 引用计数法 给每个对象设置一个引用计数器,每有一个地方引用此对象时,计数器 +1,引用失效计数器 -1.当对象计数器为0时,将会被垃圾回收. 引用计数器无法解决循环引用的问题.当AB两个对象都无其他对象引用,且 A 对象引用 B 对象,B 对象