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mob64ca1413c518 - 語音識別 語音增強

步驟: 預加重,高頻信號更容易衰減,預加重是個一階高通濾波器，可以提高信號高頻部分的能量 分幀, 語音信號短時平穩性,這個短時間一般取 10-30ms，因此在進行語音信號處理時，為減少語音信號整體的非穩態、時變的影響，從而對語音信號進行分段處理，其中每一段稱為一幀，幀長一般取 25ms。為了使幀與幀之間平滑過渡，保持其連續性，分幀一般採用交疊分段的方法，保

傅里葉變換 , NLP , 語音信號 , 人工智能 , 語音識別 語音增強 , 時域

mob64ca1413c518 - spark 決策樹剪枝 spss決策樹剪枝

決策樹——剪枝 本篇是決策樹系列的第二篇，介紹一下決策樹的剪枝過程。過擬合是決策樹構建過程中常見的問題，信息失衡、噪聲等問題都會導致過擬合，剪枝則是提高決策樹模型泛化能力的重要手段，下面對常用的剪枝方法作一些介紹。 1.預剪枝 決策樹系列第一篇《分類：決策樹——樹的生長》中提到過，樹的生長是一種“完全”式的生長，終止條件也僅有“所有的樣本屬於同一類，

spark , 結點 , 誤分類 , 決策樹 , spark 決策樹剪枝 , 大數據 , 子樹

mob64ca1413c518 - 文本分類之TextCNN與DPCNN

1.數據集 1. 來源與簡介 名稱：THUCNews 發佈機構：清華大學自然語言處理與社會人文計算實驗室（THUNLP） 規模：約 740 萬篇中文新聞文本（完整版），本次使用子集共計 65 000 條樣本 任務類型：多分類文本分類，針對長文本新聞內容進行主題判別 2. 本次使用的子集

卷積 , 算法 , 分類 , 自然語言處理 , 後端開發 , Git , Python

mob64ca1413c518 - vue3使用時建議 把 script 寫在 template上面為什麼

作用： 將vue模板通過一系列過程處理，變成可以生成返回vnode的渲染函數。從而通過vnode渲染頁面 將模板編譯成渲染函數 大體可以分為三部分： 解析器：將模板編譯成AST(Abstract Syntax Tree)抽象語法樹。本質就是和vnode差不多的不同js對象 優化器：： 遍歷AST，標記靜態節點和靜態根節點 代碼生成器：：

機器學習 , 解析器 , 字符串 , 人工智能 , html解析器