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。
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。
2024/9/7 10:11:28
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是按照demo来运行的,其中遇到了不少的错误,一一修改后得到的可运行版本,里面已经包含了数据源,开发环境是python3.5.2+Tensorflow1.5.0,亲测可用
2024/9/6 14:28:26
481KB
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简单版商城原型电商APP后台AxureRP8源文件，APP包括首页、分类、购物车、我的，后台包括商品管理、订单管理、会员管理
2024/9/6 9:09:03
1.3MB
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adaboost演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等），动态GUI显示学习过程、vote过程等
2024/9/6 2:43:42
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这里有两组可用于多标签分类实验的数据集，scene（场景）和emotions（情感），两个都是图片类型的数据集，可直接在MATLAB和python上使用，不需要在进行处理。
2024/9/5 21:55:05
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1、本项目是使用Javasocket编程来模拟Ftp，严格按照M-V-C架构分包分类，并实现Swing界面，Ftp使用TCP端口21传输控制信息，使用TCP端口20来传输文件数据。
2、本项目默认使用TCP端口4321来传输控制信息，使用TCP端口5432来传输文件数据。
3、本项目现可发送dir、get、exit命令。
4、本项目尚未实现切换目录功能，如cd。
5、本项目中根目录可修改客户端和服务器端fileDir，默认为C:/。
6、要实践本项目必须在客户端的根目录（默认为C:/）下建立文件夹Downloads。
2、本项目默认使用TCP端口4321来传输控制信息，使用TCP端口5432来传输文件数据。
3、本项目现可发送dir、get、exit命令。
4、本项目尚未实现切换目录功能，如cd。
5、本项目中根目录可修改客户端和服务器端fileDir，默认为C:/。
6、要实践本项目必须在客户端的根目录（默认为C:/）下建立文件夹Downloads。
2024/9/5 14:49:16
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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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