深度噪声抑制（DNS）挑战-INTERSPEECH2021该存储库包含DNS质询所需的数据集和脚本。
有关挑战的更多详细信息，请参阅我们的和挑战。
有关测试框架的更多详细信息，请访问。
回购详情：数据集目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为宽带场景创建训练数据。
它还包含参与者在开发阶段可以使用的测试集。
datasets_fullband目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为全频段场景创建训练数据。
NSNet2-baseline目录包含推理脚本和用于宽带语音加强方法的ONNX模型。
dns_challenge_data_downloader-如果您无法克隆整个存储库或速度太慢，这是下载数据的脚本。
请给我们发送电子邮件，要求在脚本中使用SAS_URL。
noisyspeech_synthesizer_singleprocess.py-用于合成噪声干净
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回购详情：数据集目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为宽带场景创建训练数据。
它还包含参与者在开发阶段可以使用的测试集。
datasets_fullband目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为全频段场景创建训练数据。
NSNet2-baseline目录包含推理脚本和用于宽带语音加强方法的ONNX模型。
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请给我们发送电子邮件，要求在脚本中使用SAS_URL。
noisyspeech_synthesizer_singleprocess.py-用于合成噪声干净
2022/9/20 18:58:54
657.72MB
1
将mnist手写字符数据集整理为训练集和测试集文件夹，训练集和测试集里各含称号为0-9的10个文件夹，共60000张训练集，10000张测试集，图片格式png
2016/2/16 1:28:35
23.4MB
1
文章《Keras入门课6--运用InceptionV3模型进行迁移学习》https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/78889838运用的数据集
2020/9/3 1:40:55
57.72MB
1
这是HaGRID手势识别数据集使用说明和下载，原文连接：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126725796，HaGRID数据集数量特别大，有716GB的大小，包含552,992个FullHD(1920×1080)RGB图像。
此外，如果帧中有第二只手，则某些图像具有no_gesture类。
这个额外的类包含123,589个样本。
数据分为92%的训练集和8%的测试集，其中509,323幅图像用于训练，43,669幅图像用于测试。
提供手势动作识别数据集，共18个手势类别，每个类别约含有7000张图片，总共123731张图片(12W+)提供所有图片的json标注格式文件，即原始HaGRID数据集的标注格式提供所有图片的XML标注格式文件，即转换为VOC数据集的格式提供所有手势区域的图片，每个标注框的手部区域都裁剪上去，并保存在Classification文件夹下可用于手势目标检测模型训练可用于手势分类识别模型训练
此外，如果帧中有第二只手，则某些图像具有no_gesture类。
这个额外的类包含123,589个样本。
数据分为92%的训练集和8%的测试集，其中509,323幅图像用于训练，43,669幅图像用于测试。
提供手势动作识别数据集，共18个手势类别，每个类别约含有7000张图片，总共123731张图片(12W+)提供所有图片的json标注格式文件，即原始HaGRID数据集的标注格式提供所有图片的XML标注格式文件，即转换为VOC数据集的格式提供所有手势区域的图片，每个标注框的手部区域都裁剪上去，并保存在Classification文件夹下可用于手势目标检测模型训练可用于手势分类识别模型训练
2022/9/16 21:14:28
136B
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支持向量机的相关经典案例，里面包含线性核函数和非线性核函数，另外还有实例：支持向量机手写数字识别；
内含测试集训练集、代码源文件及正文，可直接运行（需安装numpy和matplotlib）
内含测试集训练集、代码源文件及正文，可直接运行（需安装numpy和matplotlib）
2022/9/7 7:50:43
151KB
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BCICompetition2003（第二次BCI大赛）共包含一名女性受试者，年龄为25岁，健康情况良好。
所有的试次（Trials）均在同一天完成，实验分为七组来进行，总共280个试次。
单个Trial的持续时间为9秒，C3、Cz、C4三个电极通道的数据以双导联方式被记录下来，如下图2.1所示，系统的采样频率为128Hz。
280个试次包含140个训练集数据及140个测试集数据，训练集及测试集的正确标签均已给出
所有的试次（Trials）均在同一天完成，实验分为七组来进行，总共280个试次。
单个Trial的持续时间为9秒，C3、Cz、C4三个电极通道的数据以双导联方式被记录下来，如下图2.1所示，系统的采样频率为128Hz。
280个试次包含140个训练集数据及140个测试集数据，训练集及测试集的正确标签均已给出
2022/9/5 11:23:01
3.71MB
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本资源为KAIST数据会合的测试集集进行清洗过后产生的2252张图片，并且对于部分标注效果较差的标签进行重新标注。
2022/9/3 18:41:43
81KB
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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