隐马尔科夫模型Hmm的研究摘要隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。本文主要从以下几个方面研究了hmm。第一，分析了hmm经典三大问题及其推导过程。第二，总结hmm在语音信号处理上一个经典的应用——应用hmm说话
论文： IMPROVING LATENCY-CONTROLLED BLSTM ACOUSTIC MODELS FOR ONLINE SPEECH RECOGNITION思想： BLSTM作为当前主流的序列建模算法，在语音识别领域取得了不错的效果。但因为BLSTM的双向LSTM结构，在序列建模时需要用到未来的时序信息，这使得算法在流式语音识别中受到制约，不满足流式语音识别对输出延迟的要求；而LC
目录一、颜色空间介绍1.1 RGB模型1.2 CMYK模型1.3 YUV（YCbCr）模型1.4 HSI模型1.5 HSV(HSB)模型二、颜色空间转换2.1 RGB转灰度图2.2 RGB和HSV相互转换2.3 RGB和HSI相互转换2.4 RGB和YUV相互转换参考一、颜色空间介绍颜色空间也称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统）它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。&n
1.前言 Transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attention is all you need中所提出的seq2seq模型。BERT和GPT就是从Transformer中衍生出来的预训练语言模型，Bert 中训练的是双向语言模型，应用了 Transformer Encod
背景 文本语义纠错的使用场景非常广泛，基本上只要涉及到写作就有文本纠错的需求。书籍面市前就有独立的校对的环节来保障出版之后不出现明显的问题。在新闻中我们也时不时看到因为文字审核没到位造成大乌龙的情况，包括上市公司在公开文书上把“临时大会”写成为“临死大会”，政府文件把“报效国家”写成了“报销国家”。有关文本纠错的辅助工具能给文字工作人员带来较大的便
JNI不必多说，是Java与Native的桥梁，也许不经常使用，但必须会使用。流程也是一致的：创建带有native方法的Java类使用javah编译上面的类，得到.h文件拷贝头文件部分内容，写成.c文件制定makefile使用ndk编译.c得到.so文件使用System.loadLibary等方法加载so文件调用接下来我们就… 稍等，为了不去终端敲那些javah/ndk之类的命令，先去建个快捷脚本
基于MindX SDK的中文语音识别推理实验–swjtu寒假特别版关于 基于MindX SDK的中文语音识别推理实验 这个实验，首先是完成ECS环境搭建，再次推荐大家去看昇腾官方视频，里面有详细的步骤，我看的是B站的视频，在此把视频链接放出来，大家可以去看一下【【昇腾小姐姐教你趣味实验】昇腾工业质检应用实践】 链接：https://pan.baidu.com/s/12o6lZmhJ60NAYgKk
CRF与NER简介 CRF，英文全称为conditional random field, 中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。 较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场，称为线性链条件随机场（linear chain conditional random field）. 线性
智能招聘背景人才是企业、社会发展的核心竞争力。“寻觅人才求贤若渴，发现人才如获至宝，举荐人才不拘一格，使用人才各尽其能”人力资源 与 人力资源管理 “选”“用”“育”“留”选才 – 人才招聘：投资回报比最高 招聘管理费时费力 42天+4000美金2016年全球同比增长8.6%失败会造成巨大损失 13% 入职后无法满足需求重新招募花费15%~25%员工年薪智能招聘传统招聘：充斥劳动密集任务，效率低
1、简介
1.1 Three.js
Three.js 是一个功能强大的 3D 图形库，用于在网页上创建和显示交互式 3D 图形。它基于 WebGL，提供了简单易用的 API，帮助开发者快速构建复杂的 3D 场景。
npm install three
1.2 Svelte.js
https://svelte.dev/
Svelte 是一个用于构建 Web 应用的工具。像其他用户界面框架一样，它允许
一、简述流媒体编解码流程大致如图1所示：【流媒体编解码流程 图1】视频数据编解码层格式包含有：H264，H265，MPEG4等。本文我们主要对H264编码原理进行整理，并对NALU做简要介绍。二、H264编解码2.1、H264简介 H.264从1999年开始到2003年形成草案，最后在2007年定稿有待核实。在ITU的标准里称为H.264，在MPEG的标准里是MPEG-4的一个组成部分（
1.图片的加载信息只有两种，（个人认为，目前只遇到过两种） - 同步加载 - 异步加载2.（1）同步加载，在你返回的数据中可以清晰的看到，你所需要的数据全部都在你所打印的response中，也就是说，可以找到想想要的数据。那么只需要一个简单的模板就可以爬取你想要的数据信息，以及图片信息。 （2）异步加载的话，就是可能无法在你返回的数据当中找到你想要的的数据，所以，我们就是需要从其他包中抓取。X
本文出自斯坦福 NLP 组，发表在 EMNLP 2016，其将深度强化学习应用于指代消解领域是一大创新，相较于其他方法有很好的效果提升。指代消解是自然语言处理的一大研究领域，常见的指代消解算法多数模型采用启发式损失函数，不同消解任务为达到良好的使用效果需要对调整损失函数超参数。常见的指代消解算法有 Mention Pair、Mention Rank、Entity Mention 等等，本文将深度强
再构建event graph, 不免要用到event extraction的方法，这里引用了一篇别人的总结作为参考学习关系抽取 定义：自动识别实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取（两个实体）和多元关系抽取（三个及以上实体）。 通过关注两个实体间的语义关系，可以得到（arg1, relation, arg2）三元组，其中arg1和arg2表示两个实体
在人工智能技术持续深入各行业的当下，音乐创作领域迎来了革命性突破。阶跃星辰与ACE Studio联合推出的开源音乐大模型ACE-Step（中文名：音跃）正式发布，标志着AI辅助音乐创作进入全新阶段。作为继语音、视频、图片等模态之后的又一重要突破，ACE-Step将彻底改变传统音乐制作流程，为音乐创作带来前所未有的便捷与可能。ACE-Step的推出并非偶然，而是多模态AI技术发展水到渠成的结果。在文
中文的信息无处不在，但如果想要获得大量的中文语料，却是不太容易，有时甚至非常困难。在 2019 年初这个时点上，普通的从业者、研究人员或学生，并没有一个比较好的渠道获得极大量的中文语料。笔者想要训练一个中文的词向量，在百度和 Github 上搜索了好久，收获却很少：要么语料的量级太小，要么数据过于成旧，或需要的处理太复杂。不知道你是否也遇到了这样的问题？我们这个项目，就是为了解决这一问题贡献微薄之
1、自动评价高效、一致性好、节省人力时间，但不精确 1）ROUGE 类似BLEU，基于N元模型自动评价系统摘要与人工摘要的吻 合程度 ROUGE-N, ROUGE-SU4ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation），在2004年由ISI的Chin-Yew Lin提出的一种自动摘要评价方法，现被广泛应用于DUC（Docume
本文做点重点解释：word2vec的输入是一个单词上下文中的 \(C\) 个单词one-hot编码，你语料库有几个单词这个one-hot向量就是几维的。假定语料库有 \(V\) 个单词，每个单词的ont-hot编码就是\(1 \times V\)的。对于语料库中的一句话，I love dog and cat.构造一个训练样本[('I', 'love', 'and', 'cat'), 'dog']上
天原笔记（5） 天气形势及天气要素的预报根据《天气学原理和方法》课本总结，边复习边记下来，仅供参考，有缺漏或错误的请联系我改正，谢谢！用最人话的人话讲天原，侧重经验性结论，公式推导部分较少，结构清晰，看着轻松超链接有系列文章的链接，每一个对应一章系列文章链接汇总第一章：大气运动的基本特征大气运动的基本特征第二章：气团与锋气团与锋第三章：气旋与反气旋气旋与反气旋第四章：大气环流大气环流第五章：天气形
1.3 术语和缩略语# 此处请填入文档中的专业术语及解释。序号 术语/缩略语 全称和说明 1 同义词(SYNONYM) 同义词是指向其它数据库对象的数据库指针。 2 公共同义词(PUBLIC SYNONYM) 可被所有的数据库用户访问的同义词。 3 私有同义词(PRIVATE SYNONYM) 只能被其属主用户或其授权用户访问的同义词。 1.4 简介# 本规范主要对数据库同义词的命名、操作方法、
此文档解决以下问题：一、从标准文本文件中读取数据1.读取txt文件 1.1 从文本文件中读取数据 1.2 将文本文件中的数据读入数组，并作为列表输出 1.3 从文本文件中的读取数据，以警告框输出 1.4 从文本文件中的读取数据和状态，以警告框输出2.读取CSV文件 2.1 将文本文件中的数据读入对象并作为表输出二、使用XML数据3.读取X
Java各种摘要算法的工具类前言各算法的工具类（Java）DigestHelperMD5UtilsSHAUtilsSM3UtilsHMacUtilsTestForAbstract结果简单总结后续 前言在上一篇文章 – Java了解消息摘要算法 里我们提到了什么是消息摘要算法，主流的摘要算法介绍以及部分摘要的算法的问题。那么这篇文章，我会实现前文提到的所有摘要算法。。。的工具类。各算法的工具类（J
前言《NPL基于词典分词(一)》中我们实现了块儿不准的词典分词，词典分词无法消歧。给定两种分词结果“商品 和服 务”以及“商品 和 服务”，词典分词不知道哪种更加合理。但生为人类的我们知道“商品 和 服务”更加合理，只因为我们从小到大接触的都是第二种分词，出现的次数多，所以我们判定第二种是正确地选择。这就是利用了统计自然语言处理。语言模型模型指的是对事物的数学抽象，那么语言模型指的就是对语言现象的
数据集包含了所有恐龙的名字，构建一个字符级语言模型来创建新的恐龙名称，算法能够学习不同的名称模式，并随机生成新的名称。完成这项作业能够学到：如何存储文本数据以便使用RNN进行处理如何合成数据，通过在每个时间步采样预测值并将其传递给下一个RNN单元如何构建一个字符级文本生成循环神经网络为什么剪裁梯度很重要 1 - Problem Statement1.1 - Dataset and Pre
1、简介
1.1 three.js
Three.js 是一个基于 JavaScript 的 3D 引擎库，它允许开发者在网页浏览器中创建和显示交互式 3D 图形和动画。通过使用 WebGL 技术，Three.js 提供了一套丰富且易于使用的 API，用于简化 3D 场景的构建、渲染和管理。它支持多种几何体、材质、纹理以及光照效果，开发者可以方便地加载和操作 3D 模型，实现复杂的 3D 可视化和交
Neural machine Translation of Rare Words with Subword Units动机和创新点BPE算法BPE算法应用BPE改进算法 前面的两篇facebook的文章都提到了BPE（Byte Pair Encoding，双字节编码）算法，可能大家不太了解，今天通过这篇文章介绍一下BPE的具体原理。这是2016ACL关于NLP分词操作的论文，许多论文方法（例如B
移动互联网带来了大数据的普及，摩尔定律预言了计算机硬件的发展，深度学习则借助这阵东风实现了技术上的突破，人工智能成功进入大众视野，并改变了人们的日常生活。“小X同学，请打开电视”、“小X小X，请播放音乐”......如今，很多年轻人的生活不再像以前一样，只需要动动嘴，就可以控制家里的各种设备。根据全球著名调研咨询机构IDC发布的《中国全屋智能设备和解决方案市场回顾和展望》，2021年中国智能家居设
一、前言文本情感分析是自然语言处理中非常基本的任务，我们生活中有很多都是属于这一任务。比如购物网站的好评、差评，垃圾邮件过滤、垃圾短信过滤等。文本情感分析的实现方法也是多种多样的，可以使用传统的朴素贝叶斯、决策树，也可以使用基于深度学习的CNN、RNN等。本文使用IMDB电影评论数据集，基于RNN网络来实现文本情感分析。二、数据处理2.1 数据预览首先需要下载对应的数据：http://ai.sta
一、前言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，智能机器人则是一个在感知、思维、效应方面全面模拟人的机器系统（外形不一定像人）。在当前技术环境下，智能机器人一般都应包含人机交互、环境识别、核心计算、多功能本体等。 二、概述 得益于Qualcomm 骁龙 410处理器的强大，我们可以尝试基于Drag
知识蒸馏是做什么的？知识蒸馏的概念由Hinton在Distilling the Knowledge in a Neural Network中提出，目的是把 一个大模型或者多个模型集成 学到的知识迁移到另一个轻量级模型上。Knowledge Distillation，简称KD，顾名思义，就是将已经训练好的模型包含的知识(Knowledge)，蒸馏(Distill)提取到另一个模型里面去。 简而言之，