英文分词语料库，共有198796行，每个单词都有词性标注，对句话的结束都有句号，便于处理。
覆盖大部分主盛行业的语料。
例如：Newsweek/NNP,/,trying/VBGto/TOkeep/VBpace/NNwith/INrival/JJTime/NNPmagazine/NN,/,announced/VBDnew/JJadvertising/NNrates/NNSfor/IN1990/CDand/CCsaid/VBDit/PRPwill/MDintroduce/VBa/DTnew/JJincentive/NNplan/NNfor/INadvertisers/NNS./.
覆盖大部分主盛行业的语料。
例如：Newsweek/NNP,/,trying/VBGto/TOkeep/VBpace/NNwith/INrival/JJTime/NNPmagazine/NN,/,announced/VBDnew/JJadvertising/NNrates/NNSfor/IN1990/CDand/CCsaid/VBDit/PRPwill/MDintroduce/VBa/DTnew/JJincentive/NNplan/NNfor/INadvertisers/NNS./.
2019/3/16 22:18:40
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外部关系通过RelionGUI运转外部作业的脚本这需要设置几个环境变量。
在我们的工厂中，这些是：CRYOLO_BIN_DIR=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/binCRYOLO_CPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/bin/pythonCRYOLO_GPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo-gpu/bin/pythonCRYOLO_GENERAL_MODEL=/net/common/cryolo/gmodel_phosnet_202005_N63_c17.h5CRYOLO_GENERAL_NN_MODEL=/net/common/c
在我们的工厂中，这些是：CRYOLO_BIN_DIR=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/binCRYOLO_CPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo/bin/pythonCRYOLO_GPU_PYTHON=/net/prog/anaconda3/envs/cryolo-gpu/bin/pythonCRYOLO_GENERAL_MODEL=/net/common/cryolo/gmodel_phosnet_202005_N63_c17.h5CRYOLO_GENERAL_NN_MODEL=/net/common/c
2022/10/8 14:19:41
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MatlabReadMNIST是用来从train-labels-idx1-ubyte，train-images-idx3-ubyte，t10k-labels-idx1-ubyte，t10k-images-idx3-ubyte中获取数据的（已经获取好了），只需运行ceshi.m就可以了，修改ceshi.m读入的图片就可以识别不同的图片，自己提供输入图片也可以，不过要注意输入图片的大小要是28*28
2021/5/17 21:31:51
32.53MB
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基本部分：1）生成单音干扰、多音干扰、宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、宽带梳状谱干扰、线性调频干扰等6种通信干扰信号；
2）选择合适的特征参数，采用决策树法实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
扩展部分：选择合适的特征参数，采用NN或者SVM机器学习实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
实验次要完成了三部分工作。
1.通信干扰信号的生成。
对6种干扰信号进行了仿真。
2.特征参数的提取和讨论。
对时域和频域的参数进行了提取，分析了不同JNR下的参数变化趋势，以及不同干扰信号之间的差异。
3.基于特征参数的分类。
选择合适的特征参数，分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。
2）选择合适的特征参数，采用决策树法实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
扩展部分：选择合适的特征参数，采用NN或者SVM机器学习实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
实验次要完成了三部分工作。
1.通信干扰信号的生成。
对6种干扰信号进行了仿真。
2.特征参数的提取和讨论。
对时域和频域的参数进行了提取，分析了不同JNR下的参数变化趋势，以及不同干扰信号之间的差异。
3.基于特征参数的分类。
选择合适的特征参数，分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。
2018/6/7 15:27:17
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声响信号的采集、加噪，再滤波[y,Fs,bits]=wavread('D:\q.wav');%读出信号，采样率和采样位数。
y=y(:,1);%取单声道作分析yl=length(y)%求语音信号长度yy=fft(y,yl);%傅里叶变换t=[0:1/8000:4zeros(1,yl-32001)]';m=0.07*sin(10000*pi*t);%产生噪声n=y+m;%加入噪声nl=length(n)%求语音信号长度nn=fft(n,nl);%傅里叶变换figure(1);subplot(2,1,1);plot(n);title('噪声信号波形')subplot(2,1,2);plot(y);title('原信号波形')figure(2);subplot(2,1,1);plot(abs(nn));title('噪声信号频谱');subplot(2,1,2);plot(abs(yy));title('原信号频谱');sound(n,fs)
y=y(:,1);%取单声道作分析yl=length(y)%求语音信号长度yy=fft(y,yl);%傅里叶变换t=[0:1/8000:4zeros(1,yl-32001)]';m=0.07*sin(10000*pi*t);%产生噪声n=y+m;%加入噪声nl=length(n)%求语音信号长度nn=fft(n,nl);%傅里叶变换figure(1);subplot(2,1,1);plot(n);title('噪声信号波形')subplot(2,1,2);plot(y);title('原信号波形')figure(2);subplot(2,1,1);plot(abs(nn));title('噪声信号频谱');subplot(2,1,2);plot(abs(yy));title('原信号频谱');sound(n,fs)
2015/4/5 18:03:24
426KB
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该工具箱包含CNN，NN，CAE，DBN，SAE等神经网络工具箱。
其中CNN工具箱具有详细的中文正文，以便于初学者学习
其中CNN工具箱具有详细的中文正文，以便于初学者学习
2022/9/6 1:50:30
14.07MB
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算法与处理方案它旨在在我知道或正在学习的文档和示例项目中创建基本文档和处理问题的方法。
可用标题仿射密码（线性加密）算法选择排序先验算法K-NN算法贝叶斯分类器算法背包算法每日移动平均二元搜寻最长公共子序列标记和扫描算法（垃圾收集方法）准备标题尝试方法-（土耳其文）
可用标题仿射密码（线性加密）算法选择排序先验算法K-NN算法贝叶斯分类器算法背包算法每日移动平均二元搜寻最长公共子序列标记和扫描算法（垃圾收集方法）准备标题尝试方法-（土耳其文）
2022/9/3 10:37:21
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ASP、.Net期末考试试题及答案(2011-07-1421:54:17)标签：答案应用程序textbox控件笼统类引用类型教育.Net复习资料一、填空题(1)ASPX网页的代码储存模式有两种，它们是___和___代码分离模式。
答案：代码分离模式，单一模式(2)当一个Web控件上发生的事件需要立即得到响时，应该将他的属性设置为true。
答案：AutoPostBack(3)请将下列数据（nn）在TextBox控件中显示出来。
Doublenn=4512.6;TextBox1.Text=
答案：代码分离模式，单一模式(2)当一个Web控件上发生的事件需要立即得到响时，应该将他的属性设置为true。
答案：AutoPostBack(3)请将下列数据（nn）在TextBox控件中显示出来。
Doublenn=4512.6;TextBox1.Text=
2019/3/10 17:51:39
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近年来，手势识别的问题是由于难以利用多种计算方法和设备来感知人的手部运动。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。
因而，在本文中，我们解释了不同的算法来解释手势识别算法，因为它具有得到了很多关注。
我们可以使用手势在不触摸计算机屏幕的情况下与计算机进行交互，可以向计算机提供指令，因而在本文中，我们将介绍使用Kinect进行手势手势检测的方法。
我们正在使用手势识别的动态时间扭曲方法。
我们解释了一种有效的手势识别方法。
我们还使用了简单的K-NN分类器。
在这种方法中，我们使用了DTW（动态时间包装）对齐方式。
我们使用不同的算法和方法来解释有关手势手势识别结果的信息。
我们使用MPLCS算法来识别自由空中的手势并给出良好的结果，之后，我们还使用了MCC计算，该计算确定了重大运动的开始和结束目的，并忽略了未使用的信号。
因而，通过使用此算法，我们给出的手势重组结果要好于以前的所有结果。
2021/2/9 8:30:56
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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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