目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。

第1章对专业人士来说，有哪些重要问题成为一个程序员要花多长时间1残障人士能成为成功的程序员吗6专业程序员有哪些范式10一个专业人士能从这个职位中感到快乐吗14没耐心的心理分析师:一个寓言21第2章专业程序员是怎样达到专业性的不能把程序员的教育完全托付给计算机:他们太珍贵了23训练随机应变的能力36想打板球的蟋蟀:一个寓言40想打棒球的蟋蟀:一个寓言42第3章为什么程序员如此做事个人化学和健康身体43为了应变，程序员需要什么48狎弄规则67我要的只是一点儿尊重而已71蝴蝶和毛茛:一个寓言74第4章我们能更有效地思考吗为什么人们根本不思考75你是哪种类型的思考者80到底是集中还是强迫85大脑会变得不健康吗89我为什么总有主意94着急的海狸和聪明的刀子:一个寓言98第5章为什么不是人人都能理解我输出过载101重写和H配方测试105说你所想，要么想你所说110误诊病理学114统计数字如何导致误解119来自大学的一课123老鼠和熨斗:一个寓言128第6章我怎样在官僚体系下生存米德市的三角职位轮换131大型机构、小型计算机和独立程序员136从“月光”中看世界:管理者的一种视角140生产力的衡量:也许我们搞反了143幽默能提高生产力吗145玛丽亚·特雷莎勋位150胡（狐）狸和山鸡:一个愚（寓）言154第7章程序员职业向何处去一百年后编程会变成什么样157程序生涯能有多长时间162我该做多长时间程序员167我如何为未来做准备171乌龟和毛毛:一个寓言175尾声178译后记181

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关键词：虚拟火灾逃生模拟仿真系统，虚拟技术，火灾，火灾逃生训练，虚拟现实技术，消防。
本系统采用高级编程语言VisualC++6.0(以下简称VC)结合三维图形开发接口OpenGLl.2作为软件开发平台

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

2021年1月完成的最新标准，通用训练课目考核成绩计算系统，对Excel表中的原始考核成绩批量计算。
包含仰卧起坐、蛇形跑、单杠引体向上、3000米，及身高、体重、体脂的体型计算，最后的综合总评。
适用于男、女所有年龄段，和各种海拔高度。
本代码生成的软件经使用，能够正常运行。
技术架构：Python+Excel数据分析，使用Python的Openpyxl模块。
开发环境：Win764位深度操作系统，正式优化版202003；
MicrosoftOffice2007以上；
Python开发工具为PyCharm2020.1.3社区版本。
原创发布，代码规范，注释清楚，本账号下有文章详细讲解

题目提供的训练数据集包含11个特征，分别是：Survived:0代表死亡，1代表存活Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3)Name:乘客姓名Sex:乘客性别Age:乘客年龄(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)Ticket:票号(字符串)Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等)Cabin:乘客所在船舱(有缺失)Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)

一个小的数据集包含了882张汽车的图片（车牌较为清晰），其中153张图片打了标签，生成了xml文件

EM算法训练GMM的Matlab实现过程(总结)中的vq_flat代码

基于matlab车牌识别，包括了灰度化，对比度增强，边缘提取，锐化，车牌定位，神经网络训练，车牌识别，完整的项目，可运行！！！！！！

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。