目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。
2024/9/7 10:11:28
5KB
1
CNN卷积神经网络tensorflow代码，使用MNIST数据集，安装好python和TensorFlow可直接运行
2024/9/7 0:46:24
4KB
1
MatConvNet是一个实现卷积神经网络（CNN）的MATLAB工具箱，用于计算机视觉应用。
用这个工具箱，能很方便地在MATLAB中用GPU来进行训练。
用这个工具箱，能很方便地在MATLAB中用GPU来进行训练。
2024/8/30 4:46:30
1.87MB
1
某位大牛在github上分享的CNN车牌识别源代码，在将其装到Windows的Python下运行时碰到了各种报错（WIN8下python3.6，Opencv3.0）,有些问题搜遍网络也没找到解决方法。
最后终于调通，可以进行训练和预测。
不过训练的收敛速度不太理想，有待继续研究。
分享出来给有兴趣的同学，或许可少走些弯路。
最后终于调通，可以进行训练和预测。
不过训练的收敛速度不太理想，有待继续研究。
分享出来给有兴趣的同学，或许可少走些弯路。
2024/8/23 1:48:42
14.78MB
1
反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。
算法从多元复合函数求导的链式法则导出，递推的计算神经网络每一层参数的梯度值。
算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层临时输出值的梯度。
反向传播算法从神经网络的输出层开始，利用递推公式根据后一层的误差计算本层的误差，通过误差计算本层参数的梯度值，然后将差项传播到前一层
2024/8/11 5:25:02
773KB
1
遮罩评分R-CNN（MSR-CNN），，，。
CVPR2019口头论文，该项目基于。
介绍包含一个网络模块，用于了解预测的实例遮罩的质量。
所提出的网络块将实例特征和相应的预测掩码一起使用以对掩码IoU进行回归。
遮罩评分策略可在COCOAP评估过程中优先考虑更准确的遮罩预测，从而校准遮罩质量和遮罩得分之间的偏差，并提高实例分割性能。
通过对COCO数据集的广泛评估，MaskScoringR-CNN通过不同的模型和不同的框架带来一致且显着的收益。
MSR-CNN的网络如下：安装检查以获取安装说明。
准备数据mkdir-pdatasets/cocoln-s/path_to_coco_dataset/annotationsdatasets/coco/annotationsln-s/path_to_coco_dataset/trai
CVPR2019口头论文，该项目基于。
介绍包含一个网络模块，用于了解预测的实例遮罩的质量。
所提出的网络块将实例特征和相应的预测掩码一起使用以对掩码IoU进行回归。
遮罩评分策略可在COCOAP评估过程中优先考虑更准确的遮罩预测，从而校准遮罩质量和遮罩得分之间的偏差，并提高实例分割性能。
通过对COCO数据集的广泛评估，MaskScoringR-CNN通过不同的模型和不同的框架带来一致且显着的收益。
MSR-CNN的网络如下：安装检查以获取安装说明。
准备数据mkdir-pdatasets/cocoln-s/path_to_coco_dataset/annotationsdatasets/coco/annotationsln-s/path_to_coco_dataset/trai
2024/7/13 21:17:27
1.59MB
1
卷积神经网络CNN代码解析，对MATLAB-deeplearningmaster工具箱的例子进行了说明。
2024/7/6 20:44:36
579KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB