信噪比(SNR) 有用信号功率与噪声功率的比(此处功率为平均功率),也等于幅度比的平方 $$SNR(dB)=10\log_{10}\frac{\sum_{n=0}^{N-1}s^2(n)}{\sum_{n=0}^{N-1}d^2(n)}=10*\log_{10}(\frac{P_{signal}}{P_{noise}})=20*log_{10}(\frac{A_{signal}}{A_{noise}})$$ $$SNR(dB)=10\log_{10}\frac{\sum_{n=0}^{N-1}s

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为

1.变量 类变量紧接在类名后面定义,相当于java和c++的static变量 实例变量在init里定义,相当于java和c++的普通变量 2.日期 #coding:utf-8 import time import datetime #日期格式化,time.strftime(format[, t]), #输出:2015-08-28 15:50:51 currentTime = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) #日期

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

我们知道圆的面积计算公式为: S = πr² 当我们知道半径r的值时,就可以根据公式计算出面积.假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积: r1 = 12.34 r2 = 9.08 r3 = 73.1 s1 = 3.14 * r1 * r1 s2 = 3.14 * r2 * r2 s3 = 3.14 * r3 * r3 当代码出现有规律的重复的时候,你就需要当心了,每次写3.14 * x * x不仅很麻烦,而且,如果要把3.14改成3.14159265359的时候,得全部替换. 有了函数,我们就不

开发一个简单的python计算器 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式(不能调用eval等类似功能偷懒实现),运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*-

Python中没有像C#中有三元表达式 A?B:C 但在python中可以通过 A if condition else B 的方式来达到同样的效果. 例如 : 1 if True else 0 输出 1 ,1 if False else 0 输出 0 很简单. 下面我们利用这个三元表达式来解决Odoo中保险计算的问题. 由于国内公司投保时通常要考虑员工的户口类型问题,我们在系统中本地化了这么一个字段叫做e_hukou_locaiton,它有两个值,一个urban ,一个rural. 那么我们就可

机器学习算法的空间.时间复杂度依赖于输入数据的规模,维度规约(Dimensionality reduction)则是一种被用于降低输入数据维数的方法.维度规约可以分为两类: 特征选择(feature selection),从原始的d维空间中,选择为我们提供信息最多的k个维(这k个维属于原始空间的子集) 特征提取(feature extraction),将原始的d维空间映射到k维空间中(新的k维空间不输入原始空间的子集) 在文本挖掘与文本分类的有关问题中,常采用特征选择方法.原因是文本的特征一般都

首发:个人博客,更新&纠错&回复 演示地址在这里,代码在这里. 一个dota玩家与英雄契合度的计算器(查看效果),包括两部分代码: 1.python的scrapy爬虫,总体思路是page->model->result,从网页中提取数据,组成有意义的数据结构,再拿这数据结构做点什么. 在这个项目中,爬虫的用处是从游久网dota数据库上抓取dota英雄和物品的数据和照片存到本地磁盘,数据存为json格式,方便在网页应用中直接使用. 2.网页应用,使用dota英雄数据.自己编写的小伙

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAugAAAF/CAIAAACUs6uhAAAgAElEQVR4nOzdZXubx7ov8PPV9tlrt0GH4zgmmZk5poDjxAGHyWFwzJZlEKOZmWXZkixmevTwzHkh2UnapE3Tdq3Tc+Z33S+SVPUjuqy/Zu6Z+V8AQRAEQRDkH+J//afvAIIgCIIgyPdCwQVBEARBkH8MFFwQBEEQBPnHQMEFQRAEQZB/DBRcEARBE

反向传播算法(Back Propagation)分二步进行,即正向传播和反向传播.这两个过程简述如下: 1．正向传播 输入的样本从输入层经过隐单元一层一层进行处理,传向输出层:在逐层处理的过程中.在输出层把当前输出和期望输出进行比较,如果现行输出不等于期望输出,则进入反向传播过程. 2．反向传播 反向传播时,把误差信号按原来正向传播的通路反向传回,逐层修改连接权值,以望代价函数趋向最小. 下面以单隐层的神经网络为例,进行权值调整的公式推导,其结构示意图如下: 输入层输入向量(n维):X=(x1,

在C#中实现Python的分片技术 前言 之前在学习Python的时候发现Python中的分片技术超好玩的,本人也是正则表达式热爱狂,平时用C#比较多,所以决定把Python中的分片技术在C#中实现,添加到个人类库中,以便日后在写C#代码的时候能舔一舔Python的味道. 效果展示   Python版:  C#版: 切割技术讲解 这里先简要讲解一下Python中的分片技术,其他Python前辈也对此技术有丰富多彩的讲解文章,这里只是简要说明一下,好让读者们能知道下怎么回事,如果想更深入了解Pyt

re 正则表达式 计算器 海瑞博客-学习python之路•2016-12-01•Python• 59•0•A+ A- re是一门小型语言 元字符 .      通配符除了\n ^     以什么开始的匹配 $     以什么结尾的匹配 *     重复前一个条件,最少0个,[0,∞] +     重复前一个条件,最少1个,[1,∞] ?   重复前面的条件,最少0个,最多1个[0,1] {x}  重复前面的x次,x为数字,{x,y}最少x次,最多y-1次,{x,}最少x次,最多不限 |     

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818

python 全栈开发之路 day1   本节内容 计算机发展介绍 计算机硬件组成 计算机基本原理 计算机 计算机(computer)俗称电脑,是一种用于高速计算的电子计算机器,可以进行数值计算,又可以进行逻辑计算,还具有存储记忆功能.是能够按照程序运行,自动.高速处理海量数据的现代化智能电子设备.由硬件系统和软件系统所组成,没有安装任何软件的计算机称为裸机. 计算机发明者约翰·冯·诺依曼.计算机是20世纪最先进的科学技术发明之一,对人类的生产活动和社会活动产生了极其重要的影响,并以强大的生命力

最近接了一个任务,测试某项类似于收益情况报表的功能,因计算公式复杂,单纯手算过于复杂,所以想到写成脚本 根据python的分治原则,先整了几个函数用于实现计算逻辑,后发现数据输入过于繁琐,所以决定使用脚本直接取库,因为之前没有用python操作数据库的经验,所以写篇入门教程给自己,以备不时之需 需要引入的包是 MySQLdb 先需要获取数据库连接 conn = MySQLdb.connect(host=localhost, user='root', passwd='root', db='test

当我用Stanford CoreNLP和A Python wrapper for the Java Stanford Core NLP tools(NLP的python调用工具)进行句法分析时,遇到一个很讨人厌的事情. "(ROOT (IP (ADVP (AD \u4f46)) (NP (NN \u52a0\u5de5\u5382)) (VP (ADVP (AD \u8fd8\u662f)) (VP (VV \u7ee7\u7eed) (VP (VP (VV \u71c3\u70e7) (NP

一.二进制 a = 1 bin(a)-->ob1  #python内置方法 ob 表示二进整型制格式 二.难缠符号 1.位移二进制的位 >> 右位移,想象成 切肉切去最后一位 例如 x >> y  #先转成二进制再位移 计算公式:x/(2**y) << 左位移 整体左移后补0 例如 x<<y 计算公式:x*(2**y) 2. & 按位与:是否都为1,右对齐,前边补0,有一个不是1就为0 ------- 3.| 按位或 只要有一位是1,就得1 -

通过利用PYTHON 设计处理计算器的功能如: 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 ))- (-4*3)/(16-3*2)) 我的处理计算基本思路是: 解题思路是,需要优先处理内层括号运算--外层括号运算--先乘除后加减的原则:1.正则处理用户输入的字符串,然后对其进行判断,判断计算公式是否有括号,有就先将计算公式进行正则处理,先获取最里层的每一个数据,然后一一计算 所要用到的正则是: inner

本文转载自: http://www.duanzhihe.com/1594.html http://www.jianshu.com/p/64e265f663f6 import psutil,os,time outputFile = open('output'+str(time.time())+'.txt','a+') pidList = psutil.pids() for pid in pidList: pidDictionary = psutil.Process(pid).as_dict(att

python机器学习实战(二) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言 这篇notebook是关于机器学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型.  操作系统:ubuntu14.04(win也ok)   运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook    参考书籍:机器学习实战和