本源代码来自于网站。
代码能够在读入的图片中进行直线、折线的绘制，并能够控制端点标记。
这个代码弥补了matlab在原图中绘制图形的缺陷。
matlabplot函数绘制的线段，并没有改变读入图片的数据，直接保存图片的矩阵数据，不会保留绘制的直线。
利用print、saveas等函数保存厚的图片尺寸和以前大小不同，而且保存的图片存在空白边框问题。
该代码完美处理了这一问题。

ThiscorpuscontainsaselectionfromtheTIMITAcoustic-PhoneticContinuousSpeechCorpus,consistingofspeechfiles,annotations,andassociatedmaterials:*16speakersfrom8dialectregions*1maleand1femalefromeachdialectregion*total130sentences(10sentencesperspeaker;notethatsomesentencesaresharedamongotherspeakers,sa1andsa2arespokenbyallspeakers.)*total160sentencerecordings(10recordingsperspeaker)*audioformat:wavformat,singlechannel,16kHzsampling,16bitsample,PCMencoding数据相关论文：使用该数据的论文：暂无信息来自万方数据的相关论文：期刊论文基于学习者英语语料的类联接研究概念、方法及例析-外语电化教学-2009(3)期刊论文基于HTK的连续语音识别系统及其在TIMIT上的实验-现代计算机（专业版）-2009(11)会议论文IterativeLanguageModelAdaptationforLargeVocabularyContinuousSpeechRecognition-20114thIEEEInternationalConferenceonComputerScienceandInformationTechnology(ICCSIT2011)(2011年第四届IEEE计算机科学与信息技术国际会议)-2011会议论文TheFixed-PointOptimizationofMelFrequencyCepstrumCoefficientsforSpeechRecognition-The6thInternationalForumonStrategicTechnology(IFOST2011)(第六届国际战略技术论坛)-2011会议论文语音编码对说话人识别系统的影响-第二届和谐人机环境联合(第15届全国多媒体技术、第2届全国人机交互、第2届全国普适计算)学术会议-2006期刊论文车载环境下基于样本熵的语音端点检测方法-计算机研究与发展-2011,48(3)会议论文ACorpus-basedComparativeStudyofCompanyProfiles--ACaseStudyBetweenWorldTop-500andZhejiangTop-100-2010SummitInternationalMarketingScienceandManagementTechnologyConference(2010年国际营销科学与管理技术大会)-2010期刊论文留学生汉语中介语语料库建设若干问题探讨——以中山大学汉字偏误中介语语料库为例-言语文字应用-2012(2)会议论文ANON-FIXED-LENGTHSEQUENCESCLUSTERINGAPPROACHFORSPEECHCORPUSREDUCTION-2007InternationalConferenceonMachineLearningandCybernetics(IEEE第六届机器学习与控制论国际会议)-2007期刊论文联想学习记忆的脑功能磁共振成像-中华神经科杂志-2008,41(4)

地形化通过简单的RESTAPI端点应用Apply\DestoryTerraform模块。
Drone.ioCI/CD单元测试和自动推送形态：代码覆盖率：产品特点RESTAPI运行：terraformapplyterraformdestroy无需更改代码，支持所有未修改的terraform模块的100％内置对多个terraform工作区的支持可以通过请求主体将变量传递给terraform运行（作为-vararg传递给terraformapply或terraformdestroy命令）支持多个模块目录更改前自动运行terraform

很全的EMD端点效应处理程序，包括镜像延拓法、特征波法、包络延拓法、波形匹配预测法等6种方法。
可以协助更好地理解EMD算法，解决其存在的问题。

STUSB标准库：STM32_USB-FS-Device_Lib_V4.1.0芯片：STM32F103RC端点运用：HID收发:EP1VCP收发:EP3,EP4串口：UART1PA9-TXPA10-RXUSBD+控制端口，可控，实际测试时，保持上拉也能正常识别。
程序自用，可以支持量产。

索诺利布Sonolib是用于声音的公共API，旨在用于Web音频乐器。
此django使用程序用于管理，上传，创建具有特定数据模型的声音和套件，这些数据模型可由在线乐器使用。
我们有回路，冲激响应，单声音，频率套件，多声音套件和波表。
如果您想添加到数据库中，请发送一条消息，我可以为您设置一个帐户。
否则，您可以根据需要使用读取端点！

端点检测对于语音识别有着重要的意义。
本程序采用双门限端点检测算法，双门限端点检测算法的基本思想是：先用短时平均能量进行初次判断，然后再在这个基础上用短时平均过零率进行再次判断。
初次判断得到大致的语音段，再次判断得到比较精确的语音起点和起点。

Webchelawebchela（“web”+“chela”）是用于通过自动浏览器（Chrome或Firefox）与网页进行交互的守护程序。
次要目标：提供其他工具的插件端点。
特征：通过接受来自客户端的命令。
将获取的数据拆分为多个块。
在客户端完全受控制（浏览器类型，浏览器扩展，负载等）。
将服务器负载公开给客户端，控制负载本身。
在无头模式下工作（）。
哑命令行客户端。
依存关系：Python3.7以上Chrome，。
Firefox，。
TigerVNC。
快速开始：#startdaemonuser@localhost/$dockerrun--namewebchela-ti--rm-v/dev/shm:/dev/shmdocker.io/livelace/webchela:v1.0.42020-

指纹图像的特征提取是指纹识别的关键，而指纹婚配通常基于细节点婚配。
指纹特征提取是从细化后的指纹图中得到细节特征点（即端点和分叉点），此特征点含有大量的伪特征，既耗时又影响婚配精度。
本章采用了边缘去伪和距离去伪，使得特征点去伪前后减小了近1/3，然后提取可靠特征点信息，以便实现指纹婚配。
基于MATLAB实现的指纹细节特征提取方法，并给出了去伪算法，算法实现简单快速，而且具有较高的准确率。

以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。
其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最初给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

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。