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基于TensorFlow Lite的人声识别在端上的实现
通过TensorFlow Lite,移动终端、IoT设备可以在端上实现声音识别,这可以应用在安防、医疗监护等领域。来自阿里巴巴闲鱼技术互动组仝辉和上叶通过TensorFlow Lite实现了一套完整的提取声音特征,模型训练和生成端上模型方案。 本文转自公众号【闲鱼技术】
基于时频变换的脑波信号(EEG)处理方法
本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 离散傅里叶变换(DFT) 在形式上,变换两端(时域和频域上)的序列是有限长的,而实际上这两组序列都应当被认为是离 散周期信号的主值序列。即使对
如何 FFT(快速傅里叶变换) 求幅度、频率(超详细 含推导过程)
如何用python做傅里叶分析? 保姆级教学➕全部代码➕原理解释➕推导过程 附分步骤代码,让你边看边复现。
终于,掘金也有人讲傅里叶变换了
傅里叶变换,一度被推上了玄学的位置。 这位说,了解了它,能改变你,认识世界的方式。也有很多人,写了科普教程,有零基础教程、保证看懂教程、掐死教程。但是,当他们亮出数学公式的那一刻,很多人陷入沉思:我…
Redis-ziplist压缩列表底层实现
压缩列表 ziplist 作为 Redis 底层核心的数据结构,重点在于如何节省内存空间,以及提升内存操作效率。
【掘金小报】第九期 数据结构常见的八大排序算法总结
掘金小报主打分享优质深度技术内容,技术内容分:前端、后端、Android、iOS、产品设计、工具资源和一些有趣的东西。 与标题相关的文章在后端:数据结构常见的八大排序算法 前端 两种折线平滑方案 平滑折线的场景还是蛮多的,如软体模拟、数学方程可视化、流体模拟、数据可视化、屏保程…
机器学习之深入理解 K-means、与 KNN 算法区别及其代码实现
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机器学习算法总结 --SVM
SVM 是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来,其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的。
机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP 算法及其 Python 实现
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JavaScript 面试中常见算法问题详解 - 某熊的全栈之路 - 知乎专栏
JavaScript 面试中常见算法问题详解 翻译自 Interview Algorithm Questions in Javascript() {…} 从属于笔者的 Web 前端入门与工程实践。下文提到的很多问题从算法角度并不一定要么困难,不过用 JavaScript 内置的 API 来完成还是需要一番考量的。