BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

说话人确认属于说话人识别(Speakerrecognition)中的一个子任务。
根据任务目标不同,说话人识别可以分为说话人确认(SpeakerVerification)和说话人辨认(SpeakerIdentification)两大类。
说话人确认是判断某段语音是否为指定的说话人所说(YesorNo),是一对一的判别问题;而说话人确认则是对于众多候选说话人集合,给定一段语音,确定该段语音是候选人集合中的哪一个人所说,是多对一问题。
对于说话人辨认来说,随着候选说话人集合不断扩大,任务复杂度增大,识别的性能会下降,而说话人确认技术则只需在给定阈值下判断Yes或者No,其性能并不受人数影响。

本文基于传统的LPC倒谱特征和KC复杂性特征建立了一个说话人确认系统，采用了YOHOspeakerverifiea:ion数据库，Enroll阶段:采用238说话人4个session每个Sessi。
n有10个语音样本数据，Verify阶段:采用138说话人10个Session每个session有4个语音样本数据，训练模板和测试该说话人确认系统，取得了较好的说话人确认效果。

学校的一个小作业，给出一段嘈杂的声音信号，要求滤掉环境噪音，听出其中的说话内容

一、揭题导入今天我们学习“语文园地”的内容。
（板书：语文园地）二、交流平台板块一：交流平台1.（课件出示2）童话是一座五彩缤纷的大花园。
在童话的世界里，植物、动物不但和人一样会说话，而且也有喜怒哀乐。
（1）小组学生围绕上面一段话进行交流，探究自己了解的童话作品里人物的喜怒哀乐。
（板书：交流童话）（2）小组派代表做汇报发言，教师小结。
（3）（课件出示3）①去年的树：从鸟儿天天唱歌给树听感受到他们的快乐；
从鸟儿第二年春天从南方飞回来找不到它的朋友感受到他的忧伤和惆怅。
②那一定会很好：从大树变成手推车等感受到小推车为人类服务的快乐。
③在牛肚子里旅行：从一只不幸被吞进牛肚子里，在牛肚子里“旅行”了一次的经历中感受到红头由绝望、悲痛到最后侥幸逃脱的危险后对朋友的感激的感情变化。

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这是part2。
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基于GMM模型的说话人识别，有详细的论文、代码、代码注释、测试语音、答辩ppt、实验报告等，内容相当详细，一条龙服务，值得下载！

EMC电磁兼容设计与测试案例分析(第二版)，一份用实例说话的EMC，结合实例讲解的非常到位，受该书案例分析启发，解决了本人开发过程中，挣扎了一年多的EMC问题，，，，，本人新手一枚

声纹识别全代码，实现了说话人识别辨认和确认功能，java代码

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。