变压器-TTSPytorch实现与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16

一．Ｃ语言基础1．C语言特点（识记）；
2．C语言程序基本组成（识记）:3．基本数据类型：3.1标识符与基本数据类型（识记），3.2常量与变量（领会）3.3内存的概念（识记）4．基本输入、输出函数（领会）：5．运算符与表达式（简单应用）：5.1运算符的优先级与结合性二．程序控制结构1．C语言的语句（识记）：2．顺序结构（领会）：3．分支结构（简单应用）：4．循环结构（综合应用）：5算法特点6流程图三．构外型数据1．数组（综合应用）：1.1定义和引用1.2字符数组1.3指针和数组2．结构类型：2.1结构类型的概念2.2结构类型定义及结构变量说明2.3结构变量的初始化2.4结构数组的初始化3．联合类型（识记）：3.1联合类型的概念3.2联合类型定义和联合变量说明3.3联合类型的使用3.4Struct和Union区别4．枚举型（识记）：4.1枚举型的定义4.2使用枚举型变量5．typedef的用途（识记）：四．指针1．指针与指针变量（识记）：2．指针运算符（领会）：3.指针与函数4．指针数组与指向指针的指针（识记）：5．指针与结构（领会）：6.难点和易混淆五．函数1．常见的系统库函数（识记）：2．用户自定义函数（简单应用）：2.1函数定义2.2函数调用2.3函数声明2.4函数返回值2.5函数参数3．函数之间的数据传递（领会）：4．函数的嵌套调用及递归调用（领会）：5．局部变量与全局变量（识记）：6．变量的存储类型与变量的初始化（领会）：7．编译预处理（领会）：六．文件1．文件的基本概念，C语言中的两种文件（识记）2．文件的打开、关闭和文件结束测试，文件的读写，文件的定位（识记）2.1文件操作函数2.2文件权限七．算法与编程（综合应用）1使用TurboC集成开发环境调试程序1.1．源程序的编写、编辑与改错（领会）；
1.2．集成环境下的求助Help（识记）；
1.3．程序的编译与目标代码的生成（识记）；
1.4．程序的调试（综合应用）：1.5．了解TurboC程序的常见错误提示（识记）。
2重点编程题八位运算1.&2.|3.^4.~5.＞————————————————版权声明：本文为CSDN博主「kaikai_sk」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
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更新2021/03/27:（1）发布语义分割的预训练模型，其中PointNet++可以达到53.5%的mIoU。
(2)发布预训练模型用于分类和部分分割log/。
2021/03/20：更新分类代码，包括：(1)添加训练ModelNet10数据集的代码。
使用--num_category10.(2)添加仅在CPU上运行的代码。
使用--use_cpu.(3)增加离线数据预处理代码，加速训练。
使用--process_data.(4)添加用于均匀采样训练的代码。
使用--use_uniform_sample.2019/11/26:(1)修复了之前代码中的一些错误并增加了数据加强技巧。
现在只用1024分就可以达到92.8%！(2)增加了测试代码，包括分类和分割，以及可视化的语义分割。
(3)将所有模型整理成./models文件，方便使用。

数据挖掘项目推文聚类目标：主TwitterAPI用于提取推文掌握自然语言处理数据清理推文分类要求：Twitter开发人员帐户TwitterAPI1-数据提取：导入库（tweepy+熊猫+numpy）连接到TwitterAPI将推文提取到多个csv文件中，然后将它们组合到一个csv文件中2-处理前的推文：使用re库搜索不必要的信息。
删除标点符号，主题标签，个人资料名称，URL和表情符号。
创建一个新的干净的CSV文件3-处理推文：自然语言处理导入nltk（自然语言工具包），它由最常用的算法组成，例如标记化，词性标记，词干，情感分析，主题细分和命名实体识别。
NLTK协助计算机分析，预处理和理解书面文本。
使用“停用词”摆脱英语单词，这些单词不会给句子增加太多含义。
在不牺牲含义的前提下，可以安全地忽略它们。
使用“Porte

为解决传统均值比(ratioofaverage,ROA)算子检测SAR(syntheticapertureradar,SAR)图像边缘时出现的受噪声影响大和边缘定位精度低等问题,结合平稳小波变换的优点,提出一种平稳小波去噪和改进ROA算法的SAR图像边缘检测方法。
首先,利用平稳小波进行去噪预处理,减少相干斑噪声。
然后,通过把传统ROA算子的4个检测方向增加为8个,以及利用非极值抑制进行边缘定位,在检测方向和定位精度两个方面改进ROA算法。
实验结果表明,该方法的去噪功能和边缘检测效

视觉导航是智能采棉机器人的基本技术之一。
棉田组成复杂，存在遮挡和照明，难以准确识别出犁沟，从而提取出导航线。
提出了一种基于水平样条分割的野外导航路径提取方法。
首先，通过OTSU阈值算法对RGBcolor.space中的彩色图像进行预处理，以分割犁沟的二值图像。
棉田图像成分分为四类：犁沟（成分包括土地，枯萎的叶子等）。
。
），棉纤维，棉的其他器官和外部区域或阻塞物。
通过利用HSV模型的色相和值的显着差异，作者将阈值分为两个步骤。
首先，他们在S通道中分割棉绒，然后在棉线区域之外的区域中在V.通道中分割犁沟。
另外，需要形状学处理以滤出小的噪声区域。
其次，水平样条用于分割二值图像。
作者检测水平样条中的连通区域，并合并由棉毛或附近大连通区域中的亮点引起的孤立的小区域，从而获得犁沟的连通区域。
第三，根据相邻导航线候选之间的距离较小的原理，以图像底部的中心为起点，并从连通域的中点开始依次选择候选点。
最后，作者对连接域的数量进行计数，并计算连接域边界线的参数变化，以确保机器人是否到达了野外或遇到障碍物。
如果没有异常，则使用minimum.squares方法由导航点拟合导航路径。

matlab车牌识别程序，对采集到的车牌图像进行预处理，车牌定位，字符分割，字符识别并最终输出匹配车牌字符

非常有用的matlab预处理近红外光谱代码，另外还有详细的讲解

对CSV个性化读写操作，内部包含多个函数。
以机场数据为例，融合多个CSV文件进行数据的筛选、婚配、读写。
其中，也包含了数据预处理、最少量登机口、飞机-登机口婚配、最短流程时间验证、最短换乘时间验证。
具体可参考2018年全国研究生数学建模竞赛F题

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。