凡事预则立，不预则废，训练机器学习模型也是如此。数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。数据预处理是建立机器学习模型的第一步（也很可能是最重要的一步），对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。人们通常认
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2023-10-16 20:44:54
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Spyder Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling)变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除
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2024-08-07 16:09:57
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语音经发声者的口唇辐射发出，空气作为语音信号传播的介质，在传播声音信号能量的同时也消耗能量，语音信号的频率越高，介质对声音能量的损耗越严重，预加重能在一定程度上弥补高频部分的损耗，保护声道的信息。假设输入信号第 ?个采样点为 ?[?]，预加重公式如下y[?]=?[?]−??[?−1], ?=0.97 (
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2024-01-04 06:16:08
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1、2020/8/16,数据的预处理,教 材,2020/8/16,主要内容 数据的平滑处理 数据的标准化变换 数据的极差归一化变换,2020/8/16,第一节 数据的平滑处理,2020/8/16,一、 smooth函数,调用格式： yy = smooth(y) yy = smooth(y,span) yy = smooth(y,method) yy = smooth(y,span,method)
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2024-04-28 20:53:57
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音频质量评估及音频处理常用功能背景1、常用的质量评估算法（1）python-pesq（PESQ）（2）信噪比(Signal-to-Noise Ratio，SNR)（3）分段信噪比（SegSNR）（4）对数似然比测度（LLR）（5）对数谱距离（LSD）（6）可短时客观可懂（STOI）（7）加权谱倾斜测度（WSS）（8）感知客观语音质量评估（POLQA）2、音频处理常用功能（1）子进程执行cmd（2
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2024-09-21 14:25:10
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Python是所有机器学习的首选编程语言。它易于使用，并拥有许多很棒的库，可以轻松地处理数据。但是当我们需要处理大量数据时，事情就变得棘手了......“大数据”这个词通常指的是数据集，一个数据集里的数据点如果没有数百万个，也有数十万。在这样的规模上，每个小的计算加起来，而且我们需要在编码过程的每个步骤保持效率。在考虑机器学习系统的效率时，经常被忽视的一个关键步骤就是预处理阶段，我们必须对所有数据
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2024-02-26 19:12:39
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# Python 语音预加重函数的科普
## 前言
在语音信号处理领域，预加重（Pre-emphasis）是一种重要的技术，旨在提高信号中高频成分的相对强度。通过对音频信号的预加重处理，我们可以改善后续处理步骤（如特征提取和声码器分析）的效果。本文将为大家介绍在Python中如何实现语音预加重函数，并提供相应的代码示例。
## 预加重的原理
预加重的基本思想是对音频信号进行高通滤波，以增强
# Python语音信号处理预加重效果教程
在这篇文章中，我们将介绍如何在Python中实现语音信号处理中的预加重效果图。预加重是一种常用于语音信号处理的技术，旨在增强音频信号中特定频率的能量，从而提高信号的清晰度和可懂性。下面是我们将要进行的流程：
## 流程和步骤
| 步骤 | 任务描述 |
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1 预滤波CODEC说得通俗一点，对于音频就是A/D和D/A转换。前端带宽为300-3400Hz（语音能量主要集中在250~4500Hz）的抗混叠滤波器。工程测量中采样频率不可能无限高也不需要无限高，因为一般只关心一定频率范围内的信号成份。为解决频率混叠，在对模拟信号进行离散化采集前，采用低通滤波器滤除高于1/2采样频率的频率成份。实际仪器设计中，这个低通滤波器的截止频率(fc) 为：截止频率（f
解释说明：目前很多主流的网络模型主要包含backbone+其他结构(分类，回归)，那么如何在训练自己的网络模型时使用别人已经训练好的网络模型权重呢？？本文以Resnet50为例，构建一个基于resnet50的网络模型预训练过程。1. Torchvision中封装的主流网络模型torchvision中封装了Resnet系列、vgg系列、inception系列等网络模型，切内部给出了每个网络模型预训练
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2024-01-31 11:45:35
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Python数据预处理概述对于数据分析而言，数据是显而易见的核心。但是并不是所有的数据都是有用的，大多数数据参差不齐，层次概念不清淅，数量级不同，这会给后期的数据分析和数据挖掘带来很大的麻烦，所以有必要进行数据预处理。数据预处理是指在对数据进行数据挖掘之前，先对原始数据进行必要的清洗、集成、转换、离散和规约等一系列的处理工作，已达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。通常数据预处理包括
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2023-11-07 01:18:41
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一、命名空间1、定义 名称到对象的映射。命名空间是一个字典的实现，键为变量名，值是变量对应的值。各个命名空间是独立没有关系的，一个命名空间中不能有重名，但是不同的命名空间可以重名而没有任何影响。2、命名空间的分类 1）、全局命名空间（ Global）：每个模块加载执行时创建的，记录了模块中定义的变量，包括模块中定义的函数、类、其他导入的模块、模块级的变量与常量。 2）、局部命名空间
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2024-05-19 06:40:40
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一、所谓的预解析就是：在当前作用域中，JavaScript代码执行之前，浏览器首先会默认的把所有带var和function声明的变量进行提前的声明或者定义。 1）var声明的变量在预解析的时候只是提前的声明， 2）function声明的函数在预解析的时候会提前声明并且会同时定义。 二、预解析只发生在当前的作用域下 程序最开始的时候，只对w
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2023-06-12 00:43:01
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MySQL默认在InnoDB缓冲池(而不是整个缓冲池)中仅保留最频繁访问页的25%。在多数使用场景下，合理的选择是：保留最有用的数据页，比加载所有的页(很多页可能在后续的工作中并没有访问到)在缓冲池中要更快。你可以更改innodb_buffer_pool_dump_pct变量的值，如果使用InnoDB作为内存数据库时，想保证所有的数据都在内存驻留，并且可以在不读取磁盘的情况下访问，就要将它设为10
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2023-11-25 06:30:01
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存储引擎InnoDBInnoDB 是 MySQL 默认的事务型存储引擎，只要在需要它不支持的特性时，才考虑使用其他存储引擎。InnoDB 采用 MVCC 来支持高并发，并且实现了四个标准隔离级别(未提交读、提交读、可重复读、可串行化)。其默认级别时可重复读（REPEATABLE READ），在可重复读级别下，通过 MVCC + Next-Key Locking 防止幻读。主索引时聚簇索引，在索引中
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2024-01-03 11:29:08
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预读（read-ahead)操作是一种IO操作，用于异步将磁盘的页读取到buffer pool中，预料这些页会马上被读取到。预读请求的所有页集中在一个范围内。InnoDB使用两种预读算法：Linear read-ahead：线性预读技术预测在buffer pool中被访问到的数据它临近的页也会很快被访问到。能够通过调整被连续访问的页的数量来控制InnoDB的预读操作，使用参数 innod
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2023-11-29 16:03:29
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随着用户对数据访问速度的日益重视,MySQL数据库在最初的设计中,采用了线性预读的方式,提前将即将使用的数据预读到Buffer pool中,来提升数据的访问速度,但在实际使用过程中,线性预读失效的问题愈来愈突出。对于存在时间比较长,变更又比较频繁,除非我们对于这张表进行重建,否则该表会存在大量的数据碎片,导致数据存放不连续,这样会使MySQL原有的线性预读功能失效,导致某些查询语句变很慢,如:全表
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2023-08-27 00:29:54
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我们在vue开发中用axios进行跨域请求时有时会遇到，同一个接口请求了两次，并且第一次都是options请求，然后才是post/get请求如下图options请求get请求为什么会出现这种原因呢？这是因为cors跨域分为 简单跨域请求和复杂跨域请求；简单跨域不会发送options请求，复杂跨域会发送一个预检请求options。1.简单跨域满足的条件1.请求方式是以下三种之一：headgetpos
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2023-12-28 11:12:46
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js的预编译机制，包括变量声明提升和函数声明提升
JS的预解析机制想要理解js的解析机制，不妨先了解两个概念：变量声明提升与函数声明提升。声明提升：函数声明和变量声明总是会被解释器悄悄地被"提升"到方法体的最顶部。变量声明提升JavaScript 中，变量可以在使用后声明，也就是变量可以先使用再声明。以下两个实例将得到同样的结果：//先使用后声明
x =
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2023-07-22 22:49:57
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凡事预则立，不预则废，训练机器学习模型也是如此。数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。 文章目录前言第一步 导入如果有缺失数据会怎么样？如果包含属性数据，会怎么样呢？你发现什么潜在问题了吗？训练集与测试集的划分特征缩放对于哑变量而言，是否需要进行缩放？总结 前言数据预处理
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2023-10-23 09:43:37
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