实用语音识别基础--21世纪高等院校技术优秀教材ISBN:711803746作者:王炳锡屈丹彭煊出版社:国防工业出版社本书从语音识别的基本理论出发，以“从理论到实用”为主线，讲解了国际上最新、最前沿的语音识别领域的关键技术，从语料库建立、语音信号预处理、特征提取、特征变换、模型建立等方面详细介绍了语音识别系统建立的过程，并针对语音识别系统实用化的问题，给出了一些改善语音识别系统性能的关键技术，力求语音识别能走出实验室，向实用发展。
　　全书共分四个部分(17章)，第一部分介绍语音识别的基本理论；
第二部分介绍实用语音识别系统建立的过程；
第三部分列举了语音识别系统工程化所需的关键技术；
第四部分对语音识别的4个主要应用领域进行了详尽的、深入浅出的讲解，并根据最新的研究与实验结果提供了大量的实际参数、图表，与实际工作联系紧密，具有很强的可操作性与实用性。
章节之间紧密配合、前后呼应，具有很强酶系统性。
同时，通过书中的研究过程和研究方法，读者能够在以后的研究工作中得到很大的启发。
　　本书可作为高等院校理工科通信和信息处理及相关专业的高年级本科生和(硕士、博士)研究生的教材或参考书，也可供从事信息处理、通信工程等专业的研究人员参考。
　　目录:　　第1章绪论　　1.1概述　　1.2语音识别综述　　1.3国内外语音识别的研究现状和发展趋势　　参考文献　　第一部分基本理论　　第2章听觉机理和汉语语音基础　　2.1概述　　2.2听觉机理和心理　　2.2.1语音听觉器官的生理结构　　2.2.2语音听觉的心理　　2.3发音的生理机构与过程　　2.4汉语语音基本特性　　2.4.1元音和辅音　　2.4.2声母和韵母　　2.4.3音调字调　　2.4.4音节字构成　　2.4.5汉语的波形特征　　2.4.6音的频谱特性　　2.4.7辅音的频谱特性　　2.4.8汉语语音的韵律特征　　2.5小结　　参考文献　　第3章语音信号处理方法--时域处理　　3.1概述　　3.2语音信号的数字化和预处理　　3.2.1语音信号的数字化　　3.2.2语音信号的预处理　　3.3短时平均能量和短时平均幅度　　3.3.1短时平均能量　　3.3.2短时平均幅度　　3.4短时过零分析　　3.4.1短时平均过零率　　3.4.2短时上升过零间隔　　3.5短时自相关函数和平均幅度差函数　　3.5.1短时自相关函数　　3.5.2短时平均幅度差函数　　3.6高阶统计量　　3.6.1单个随机变量情况　　3.6.2多个随机变量及随机过程情况　　3.6.3高斯过程的高阶累积量　　3.7小结　　参考文献　　第4章语音信号处理方法--时频处理　　4.1概述　　4.2短时傅里叶变换　　4.2.1短时傅里叶变换的定义和物理意义　　4.2.2基于短时傅里叶变换的语谱图及其时频分辨率　　4.2.3短时傅里叶谱的采样　　4.3小波变换　　4.3.1连续小波变换　　4.3.2二进小波变换　　4.3.3离散小波变换　　4.3.4多分辨分析　　4.3.5正交小波包　　4.4Wigner分布　　4.4.1Wigner分布的定义　　4.4.2Wigner分布的一般性质　　4.4.3两个信号和妁Wigner分布　　4.4.4Wigner分布的重建　　4.4.5Wigner分布的实现　　4.5小结　　参考文献　　第5章语音信号处理方法--倒谱同态处理　　5.1概述　　5.2复倒谱和倒谱　　5.2.1定义　　5.2.2复倒谱的性质　　5.3语音信号的倒谱分析与同态解卷积　　5.3.1叠加原理和广义叠加原理　　5.3.2同态解卷特征系统和同态解卷反特征系统　　5.3.3同态解卷系统　　5.3.4语音的复倒谱及同态解卷　　5.4避免相位卷绕的算法　　5.4.1最小相位信号法　　5.4.2递归法

屏幕右下角消息提醒框，支持设置时间自动隐藏，支持隔段时间循环提醒，测试过IE和chrome，无误。
用了jQuery的slideUp等函数实现。

本程序特点及用途: 0.用VC6.0在字符窗口实现的MIDI钢琴和简谱编曲2合1程序;用于试听电脑MIDI合成器的127种标准音色;[按F1看操作说明;] 1.演示模块化编程风格;--分为项目主程序(包含外部库)/项目自定义(全局)/本地主模块函数/通用本地函数(公用)几部分;[请参考源代码;] 2.可编写多首音乐并依次播放;--增加'\0'全部歌曲结束标志; 3.弹奏和自动演奏都可任意指定乐器音色;编号0~127; 4.颤音延音;--默认打开;可作为练习实现开关控制; 5.变调功能;--很容易实现,可作为练习自己增加; 6.复音功能;--因程序变动过大,以后在GDI项目中实现;

抗差最小二乘估计是通过等价权将抗差估计原理与最小二乘形式有机结合起来。
因此设计抗差最小二乘估计实质是等价权函数的设计。

STM32F103C8T6驱动8线的TFT屏幕，驱动用寄存器操作，刷屏速度快。
STM32F10xLCD12864完整驱动程序，可以显示图像，字符串，浮点数，整数。
有闪烁、移位函数。
还有其他一些函数~~~~

非下采样Contourlet变换（NonsubsampledContourletTransform,NSCT）是一种多分辨率分析方法，它结合了小波变换的多尺度特性与Contourlet变换的方向敏感性。
NSCT在图像处理和计算机视觉领域有广泛的应用，如图像压缩、图像增强、噪声去除和图像分割等。
这个“NSCT变换的工具箱”提供了实现NSCT算法的软件工具，对于研究和应用NSCT的人来说，是一个非常实用的资源。
非下采样Contourlet变换的核心在于其能够提供多方向、多尺度的图像表示。
与传统的Contourlet变换相比，NSCT不进行下采样操作，这避免了信息损失，保持了图像的原始分辨率。
这种特性使得NSCT在处理高分辨率图像时具有优势，特别是在保留细节信息方面。
NSCT工具箱通常包含以下功能：1.**NSCT变换**：对输入图像执行非下采样Contourlet变换，将图像分解为多个方向和尺度的系数。
2.**逆NSCT变换**：将NSCT系数重构回原始图像，恢复图像的完整信息。
3.**图像压缩**：利用NSCT的系数对图像进行编码，实现高效的图像压缩。
由于NSCT在高频部分有更好的表示能力，因此在压缩过程中可以有效减少冗余信息，提高压缩比。
4.**图像增强**：通过调整NSCT系数，可以对图像进行有针对性的增强，比如增强边缘或抑制噪声。
5.**噪声去除**：利用NSCT的多尺度和方向特性，可以有效地分离噪声和信号，实现图像去噪。
6.**图像分割**：在NSCT域中，图像的特征更加明显，有助于进行图像区域划分和目标检测。
该工具箱可能还包括一些辅助函数，如可视化NSCT系数、性能评估、参数设置等功能，方便用户进行各种实验和分析。
使用这个工具箱，研究人员和工程师可以快速地实现NSCT相关的算法，并在实际项目中进行测试和优化。
在使用NSCT工具箱时，需要注意以下几点：-输入图像的尺寸需要是2的幂，因为大多数NSCT实现依赖于离散小波变换，而DWT通常要求输入尺寸为二进制幂。
-工具箱可能需要用户自行配置或安装依赖库，例如MATLAB的WaveletToolbox或其他支持小波运算的库。
-NSCT变换的计算复杂度相对较高，特别是在处理大尺寸图像时，可能需要较长的计算时间。
-在处理不同类型的图像时，可能需要调整NSCT的参数，如方向滤波器的数量、分解层数等，以获得最佳性能。
"NSCT变换的工具箱"是一个强大的资源，对于那些希望探索非下采样Contourlet变换在图像处理中的潜力的人来说，这是一个必不可少的工具。
通过深入理解和熟练使用这个工具箱，可以进一步发掘NSCT在各种应用中的价值。

我们通过将弧线作为点作为x和y的函数来绘制这个翼型或叶片，这些点是通过知道半径绘制的圆的中心

以世纪佳缘网为例，思考自己所需要的数据资源，并以此为基础设计自己的爬虫程序。
应用python伪装成浏览器自动登陆世纪佳缘网，加入变量打开多个网页。
通过python的urllib2函数进行世纪佳缘网源代码的获取。
用正则表达式分析源代码，找到所需信息导入excel。
连接数据库，将爬下的数据存储在数据库中。

1．两个串相等的充要条件是（）。
A．串长度相等B．串长度任意C．串中各位置字符任意D．串中各位置字符均对应相等2．对称矩阵的压缩存储：以行序为主序存储下三角中的元素，包括对角线上的元素。
二维下标为(i,j),存储空间的一维下标为k，给出k与i,j(i＜j)的关系k=（）（1＜=i,j＜=n,0＜=k＜n*(n+1)/2)。
A．i*(i-1)/2+j-1B．i*(i+1)/2+jC．j*(j-1)/2+i-1D．j*(j+1)/2+i3．二维数组A[7][8]以列序为主序的存储，计算数组元素A[5][3]的一维存储空间下标k=（）。
A．38B．43C．26D．294．已知一维数组A采用顺序存储结构，每个元素占用4个存储单元，第9个元素的地址为144，则第一个元素的地址是（）。
A．108B.180C.176D.1125.下面（）不属于特殊矩阵。
A．对角矩阵B.三角矩阵C.稀疏矩阵D.对称矩阵6.假设二维数组M[1..3,1..3]无论采用行优先还是列优先存储，其基地址相同，那么在两种存储方式下有相同地址的元素有（）个。
A.3B.2C.1D.07.若Tail(L)非空，Tail(Tail(L))为空，则非空广义表L的长度是（）。
(其中Tail表示取非空广义表的表尾)A.3B.2C.1D.08．串的长度是（）。
A．串中不同字母的个数B．串中不同字符的个数C．串中所含字符的个数，且大于0D．串中所含字符的个数9．已知广义表((),(a),(b,c,(d),((d,f))))，则以下说法正确的是（）。
A．表长为3，表头为空表，表尾为((a),(b,c,(d),((d,f))))B．表长为3，表头为空表，表尾为(b,c,(d),((d,f)))C．表长为4，表头为空表，表尾为((d,f))D．表长为3，表头为(())，表尾为((a),(b,c,(d),((d,f))))10．广义表A=(a,b,c,(d,(e,f)))，则Head(Tail(Tail(Tail(A))))的值为（）。
(Head与Tail分别是取表头和表尾的函数)A．(d,(e,f))B．dC．fD．(e,f)二、填空题（每空2分，共8分）。
1．一个广义表为F=(a,(a,b),d,e,(i,j),k)，则该广义表的长度为________________。
GetHead(GetTail(F))=_______________。
2．一个n*n的对称矩阵，如果以行或列为主序压缩存放入内存，则需要个存储单元。
3．有稀疏矩阵如下：005700-300040020它的三元组存储形式为:。
三、综合题（共22分）。
1．（共8分）稀疏矩阵如下图所示，描述其三元组的存储表示，以及转置后的三元组表示。
0-30004060000007015080转置前（4分）：转置后（4分）：2.（共14分）稀疏矩阵M的三元组表如下，请填写M的转置矩阵T的三元组表，并按要求完成算法。
（1）写出M矩阵转置后的三元组存储（6分）：M的三元组表：T的三元组表：ije2133244254

GoogleCloudPlatformAnsible系列该集合提供了一系列用于与进行交互的Ansible模块和插件该集合适用于Ansible2.9+安装ansible-galaxycollectioninstallgoogle.cloud资源支持AppEngine防火墙规则（gcp_appengine_firewall_rule，gcp_appengine_firewall_rule_facts）BigQuery资料集（gcp_bigquery_dataset，gcp_bigquery_dataset_facts）BigQuery表（gcp_bigquery_table，gcp_bigquery_table_facts）云Bigtable实例（gcp_bigtable_instance，gcp_bigtable_instance_facts）云构建触发器（gcp_cloudbuild_trigger，gcp_cloudbuild_trigger_facts）云函数CloudFunction（gcp_cloudfunctions_cloud

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。