Python简介 Python（英国发音：/ˈpaɪθən/美国发音：/ˈpaɪθɑːn/），是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人GuidovanRossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。 Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL（GNUGeneralPublicLicense）协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白
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2024-06-20 15:13:33
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**机器学习简介及示例**
*本文将为您介绍机器学习的基本概念和应用，并通过一个具体的HMM（Hidden Markov Model）机器学习例子来帮助您更好地理解机器学习的工作原理。我们将先对HMM进行简单的介绍，然后通过使用Python的代码示例来演示HMM在语音识别中的应用。*
## 1. 机器学习简介
机器学习是一种人工智能的分支领域，旨在使计算机能够通过学习和经验来自动改进性能。它
原创
2023-09-12 05:31:26
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文章参照# coding=utf-8
import re
import numpy as np
class Hmm(object):
def __init__(self, train_path):
self.train_path = train_path
self.clean_data()
def clean_data(self):
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2023-06-21 10:36:06
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问题:什么是马尔科夫模型?用来干什么?大家可以参考这篇简书python 实现关于HMM有两个主要问题：已知上述三个参数，和当前观测序列，求解隐藏状态的变化所有参数未知，只有数据，如何获得三个参数需要使用hmmlearn 包导入需要的库import random
import datetime # 可有可无,用来记录模型学习时间,
import numpy as np
from hmmlearn i
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2024-08-14 15:29:20
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引言最近再参加网页设计大赛，任务量都在网页设计和网页修改，以至于落了好多天学习大数据的知识。今天比赛结束，正好写一篇网页大赛用到的技术正文我们做的是一个豆瓣top250数据分析的一个网页，其中有一项技术是用到了词云，今天正好把这项技术说说。具体怎么做的呢，首先我们先爬取了豆瓣top250 220条关于某个电影的短评，然后将短评存到数据库，读取数据库，将关于该部电影的短评组成一句话，进行jieba分
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2023-08-08 16:10:59
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Python是目前最流行的语言之一，它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。在本文中，我们将会介绍 30 个简短的代码片段，你可以在 30 秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。1.检查重复元素下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了 set() 属性，该属性将会从列表中删除重复的元素。def all_uni
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2023-07-29 22:10:35
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从今天开始梳理信号与系统了。啥是信号呢？信号就是物理量的变化，这种变化可能暗示了某种信息，所以就叫信号(函数)，连续变化的就是连续信号，非连续变化的就是离散信号。只包含一个维度变化的就是一维信号，多个变化维度的就是多维信号。那啥是系统呢？及时能够检测到I、并处理变化的一个或一组装置，通过这组装置我们能够分析或者利用信号。(严谨的定义请参考教材，这里主要讲个人的理解)例子有很多了，比如语音的信号(一
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2024-01-31 00:58:50
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# 使用 Python 开发商业应用的步骤
在现代软件开发中，Python 被广泛应用于商业项目。尤其适合希望简化开发过程的初学者。本文将指导您如何实现一个简单的商业应用，包含一个基本的任务管理器。整个过程中，我们将使用 Python 的 Flask 框架，SQLite 数据库，以及可能需要的一些其他库。
## 项目流程概述
以下是实现 Python 商业应用的整体步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-09-01 06:18:19
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# 使用Python实现HMM模型：从入门到实践
隐马尔可夫模型（HMM）是一种用于分析时间序列数据的概率模型。作为新手开发者，你可能会对如何在Python中实现HMM感到困惑。本文将详细展示如何使用Python的`hmmlearn`包实现HMM，并提供一系列清晰的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是使用Python进行HMM建模的整体流程：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-08-31 09:22:02
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本文记录利用STM32的USB设备以HID方式实现与PC的自定义包大小通信的上下位机开发过程. 关键字： USB, HID, HID读写,Report Descriptor 要解决的问题 ： 假定某一串行通信协议, 命令的最大长度为64个字节, 而现在改用USB- HID方式来通信, 通信协议不变, 我们如何实现? 芯片: STM32F103ZE; 基础代码: 官方USB固件库V3.2.0;
自学之后运用循环语句和判断语句所解决的几个简单问题：1、实现1到10的和：x = 1
he = 0
while x < 11:
if x == 7:
pass
else:
he = he + x
x = x + 1
print(he)2、实现1到100的和：x=1
he =0
while x< 101:
he=x+he
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2023-06-19 10:32:36
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目录基于孤立词的GMM-HMM语音识别建模训练Viterbi训练前向后向训练（Baum-Welch训练）解码基于单音素的GMM-HMM语音识别系统基于三音素的GMM-HMM语音识别系统参数共享三音素决策树决策树构建基于GMM-HMM语音识别系统流程 本文介绍GMM-HMM语音识别系统，虽然现在主流端到端系统，但是传统识别系统的学习是很有必要的。阅读本文前，需要了解语音特征提取、混合高斯模型GMM
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2024-08-07 11:11:53
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# 隐马尔可夫模型（HMM）的Python实现
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用于描述一个系统在某一隐含状态下的变化过程。HMM在语音识别、自然语言处理、生物信息学等多个领域都有广泛应用。本文将介绍HMM的基本概念、原理，并通过Python实现一个简单的示例，同时配以甘特图和旅行图，以便更好地理解HMM的工作原理。
## HMM的基本概念
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）作为语音信号的一种统计模型，在语音处理的各个领域中获得了广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能力提高以及算法思路的拓展还是很好的。本篇将介绍HMM应用到语音处理中经常会面临的3大基
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2024-05-10 17:47:24
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# Python生活中应用例子
## 1. 整体流程
为了实现“Python生活中应用例子”，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定一个需要解决的问题或实现一个功能 |
| 2 | 分析问题或功能的需求，设计解决方案 |
| 3 | 编写代码实现解决方案 |
| 4 | 调试和测试代码 |
| 5 | 如果有bug，修复并再次测试
原创
2023-10-12 05:39:30
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实现"Python类的应用例子"
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何实现一个具体的Python类的应用例子。你将学习如何定义类、实例化对象、使用类的方法和属性等基本知识。这将帮助你理解面向对象编程的概念和应用。
## 整体流程
下面是实现这个例子的整体流程：
|步骤|描述|
|---|---|
|1|定义类|
|2|创建对象|
|3|使用类的方法和属性|
接下来，我将详细解释每个步骤应
原创
2023-12-07 12:33:08
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# 学习欧式距离及其在Python中的应用
欧氏距离是计算两点之间最短距离的一种常用方法。它在机器学习、模式识别等领域有广泛应用。今天，我将带你通过一系列简单的步骤来实现欧式距离的计算，并在Python中应用它。以下是我们将要遵循的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 理解欧式距离的
变位词问题简述“变位词”判断问题：所谓 "变位词" 是指两个词之间存在组成字母的重新排列关系，例如 Heart 和 Earth，python 和 typhon，为了简单起见，假设参与判断的两个词仅由小写字母组成，而且长度相等解题目标 写一个 bool 函数，以两个词作为参数，返回这两个词是否为变位词意义 用于展示解决统一问题的不同数量级的算法的差距解法一：逐字检查 假设要检查的字符串记为 A 和
深入模型在上一个章节中，我们提到了Django是基于MVC架构的Web框架，MVC架构追求的是“模型”和“视图”的解耦合。所谓“模型”说得更直白一些就是数据，所以通常也被称作“数据模型”。在实际的项目中，数据模型通常通过数据库实现持久化操作，而关系型数据库在很长一段时间都是持久化的首选方案，下面我们以MySQL为例来说明如何使用关系型数据库来实现持久化操作。配置关系型数据库MySQL我们继续来完善
最近研究NLP颇感兴趣，但由于比较懒，所以只好找来网上别人的比较好的博客，备份一下，也方便自己以后方便查找（其实，一般是不会再回过头来看的，嘿嘿 -_-!!)代码自己重新写了一遍，所以就不把原文代码贴过来了。1. 前向算法（摘自）隐马模型的评估问题即，在已知一个观察序列O=O1O2...OT，和模型μ=（A,B,π}的条件下，观察序列O的概率，即P(O|μ} &n
