通过波形文件数据，进行MFCC特征提取，做相关滤波、加窗、fft变换等，得到13维mfcc特征，若在13维基础上继续做一阶二阶差分可得到24维mfcc特征
2025/10/5 19:31:23
2.02MB
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包括戴维南定理，一阶动态定律，基尔霍夫电压电流定律，叠加定律，等效变换等等电路实验搭建和验证电路。
可运行，没有错误。
可运行，没有错误。
2025/9/30 7:03:37
200KB
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代理人替代模型是一种近似方法，它模仿计算上昂贵的模拟的行为。
用更多的数学术语：假设我们正在尝试优化函数f(p)，但是f每次计算都非常昂贵。
可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况，这通常很昂贵。
我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f。
代理模型的构建可以看作是一个三步过程：样品选择替代模型的构建代理优化当前所有可用的采样方法：网格制服索博尔拉丁超立方体低差异克罗内克金的随机的当前所有可用的代理模型：克里格使用Stheno进行克里金法径向基础温德兰线性的二阶多项式支持向量机（等待LIBSVM分辨率）神经网络随机森林洛巴切斯基反距离多项式展开保真度可变专家混合（等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作）地球梯度增强克里格当前所有可用的优
用更多的数学术语：假设我们正在尝试优化函数f(p)，但是f每次计算都非常昂贵。
可能是我们需要为每个点求解PDE或使用高级数值线性代数机制的情况，这通常很昂贵。
我们的想法是再开发一个替代模型g近似于f通过对从评估收集以前的数据训练f。
代理模型的构建可以看作是一个三步过程：样品选择替代模型的构建代理优化当前所有可用的采样方法：网格制服索博尔拉丁超立方体低差异克罗内克金的随机的当前所有可用的代理模型：克里格使用Stheno进行克里金法径向基础温德兰线性的二阶多项式支持向量机（等待LIBSVM分辨率）神经网络随机森林洛巴切斯基反距离多项式展开保真度可变专家混合（等待GaussianMixtures软件包在v1.5上工作）地球梯度增强克里格当前所有可用的优
2025/9/29 14:18:35
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本文主要讨论的是某商场的销售额问题，商场的销售额关系到商场的利润及盈亏。
本文是通过时间序列模型对某商场的销售额进行分析，通过该商场一年的销售额的分析，建立该问题的数学模型假设。
将该问题拟合成线性关系、二元函数关系、三元函数关系、七元函数关系和八元函数关系进行分析，根据所得模型得出结果。
当拟合的阶次越高时，所得的结果误差就越小。
所建立的数学模型可以对未知数据进行预测，为估算销售额提供了依据。
本文是通过时间序列模型对某商场的销售额进行分析，通过该商场一年的销售额的分析，建立该问题的数学模型假设。
将该问题拟合成线性关系、二元函数关系、三元函数关系、七元函数关系和八元函数关系进行分析，根据所得模型得出结果。
当拟合的阶次越高时，所得的结果误差就越小。
所建立的数学模型可以对未知数据进行预测，为估算销售额提供了依据。
2025/9/9 8:16:04
193KB
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拟牛顿法和最速下降法一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。
通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。
这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。
另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法更为有效。
如今，优化软件中包含了大量的拟牛顿算法用来解决无约束，约束，和大规模的优化问题。
本程序是拟牛顿法-bfgs算法的matlab代码。
通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。
这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。
另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法更为有效。
如今，优化软件中包含了大量的拟牛顿算法用来解决无约束，约束，和大规模的优化问题。
本程序是拟牛顿法-bfgs算法的matlab代码。
2025/9/8 22:31:42
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第一次发现《从零开始做运营》是在百度阅读(参加活动的免费兑换码，感谢百度，感谢群主vince)里看到的，看了一眼之后就欲罢不能的把(进阶篇)也给看完了，后来工作中也不时的拿出案例来和书中的概念做比对，想整理出一套自己用的读书笔记(本身也是已经答应共享给百度阅读群里产品的小伙伴们分享出来的，由于个人原因一拖再拖，让你们久等啦!^.^)另外，笔记是用OmniGraffle记录的，实在没办法转成Word(文字)格式，以图片形式上传了，不易于保存和检索，真的很抱歉了!最后，感谢作者分享如此干货出来，互联网精神在这本书里得到了充分的证明：开放、平等、协作、分享。
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。
产品汪的同
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。
产品汪的同
2025/9/5 8:48:31
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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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