vs2010环境下编写的VC++代码，EM算法直观实现GMM。
效果参照：http://blog.csdn.net/hzq20081121107/article/details/19505619
效果参照：http://blog.csdn.net/hzq20081121107/article/details/19505619
2023/10/9 20:25:40
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在本文中我们展示在人类视觉中一种有效的色彩外观模型，其中也包含原则性的参数选择作为一种先天的空间联合机制，可以被推广以获得优于最新技术的显着性模型楷模。
尺度积分是通过逆小波变换实现的通过一系列比例加权中心环绕响应。
比例加权函数（称为ECSF）已被优化以更好地复制心理物理数据颜色的外观，和适当的尺寸中心环绕抑制窗口已被确定通过对眼睛固定数据训练高斯混合模型，从而避免了特别的参数选择。
论文：SaliencyEstimationUsingaNon-ParametricLow-LevelVisionModel
尺度积分是通过逆小波变换实现的通过一系列比例加权中心环绕响应。
比例加权函数（称为ECSF）已被优化以更好地复制心理物理数据颜色的外观，和适当的尺寸中心环绕抑制窗口已被确定通过对眼睛固定数据训练高斯混合模型，从而避免了特别的参数选择。
论文：SaliencyEstimationUsingaNon-ParametricLow-LevelVisionModel
2023/7/29 13:55:02
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基于语音的性别识别基于语音的性别识别，使用：免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）梅尔频率倒谱系数（MFCC）高斯混合模型（GMM）数据集可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）。
它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。
每个说话者大约有350种话语。
理论语音特征提取此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。
MFCC通常如下得出：进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。
使用三角形重叠窗口，将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。
记录每个梅尔频率下的功率对数。
它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。
每个说话者大约有350种话语。
理论语音特征提取此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。
MFCC通常如下得出：进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。
使用三角形重叠窗口，将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。
记录每个梅尔频率下的功率对数。
2023/5/29 20:06:48
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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
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