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基于DCT变换和huffman编码的语音压缩算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 语音是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式，是人们思想疏通和情感交流的最主要途径。在实际的语音通信中，有些信道难以扩宽且质量很差；有些信道正被广泛使用，短期内难以更新；有些昂贵的信道，每压缩一个比特 ......
金融行业迎来大模型时代，存算基建成决胜关键
去年年底，ChatGPT诞生，凭借强大、精准的自然语言理解和生成能力，令全球用户为之一震。自此，各行各业纷纷投身大模型研发竞赛，掀起新一轮技术创新热潮。金融行业更是如此。如何构筑面向大模型时代的新型算力和存力基础设施，实现大模型能力向金融领域的迁移，成为金融机构热议的话题。金融大模型 在哪些场景有用 ......
算法训练day17 LeetCode 110
算法训练day17 LeetCode 110.257.404 110平衡二叉树 题目 110. 平衡二叉树 - 力扣（LeetCode） 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 当子树已经不平衡，直接返回-1.平衡则返回子数高度进行更高树间的高度比较 class Solution ......
基于开源模型搭建实时人脸识别系统（三）：人脸关键点、对齐模型概览与模型选型
续 基于开源模型搭建实时人脸识别系统（二）：人脸检测概览与模型选型_CodingInCV的博客-CSDN博客 摘要 人脸对齐（face alignment）或者人脸关键点（face alignment）是定位人脸上的关键点，是很多基于人脸的任务的前置步骤，比如人脸识别、表情分析、人脸变装（makeu ......
拓展欧几里得算法揭秘
最大公约数 更相减损术：\(\gcd(x,y)=\gcd(y-x,x)(x\leq y)\)。 设 \(\gcd(x,y)=k,\gcd(p,q)=1,x=kp,y=kq\)。 那么 \(\gcd(y-x,x)=\gcd(kq-kp,kp)=k\times\gcd(q-p,p)\)。 设 \(\gc ......
freeswitch 新模块开发2
1、随便找个地方，创建个目录 mod_book 2、在里面创建个mod_book.c文件，写入 #include <switch.h> SWITCH_MODULE_LOAD_FUNCTION(mod_book_load); SWITCH_MODULE_SHUTDOWN_FUNCTION(mod_bo ......
算法训练day16 LeetCod 104
算法训练day16 LeetCod 104.111.222 104.二叉树的最大深度 题目 104. 二叉树的最大深度 - 力扣（LeetCode） 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 递归采用后序的遍历顺序，在根节点处做高度数据的处理 class Solution { pu ......
序列模块pickle模块hashlib模块
序列模块pickle模块hashlib模块 序列化模块 什么是序列化?什么是序列? 序列就是字符串 序列化是把其他数据类型转为json字符串的过程 什么是反序列化? 把json字符串转为其他数据类型的过程就是反序列化 """json字符串 json对象""" 在Python中把其他数据类型转为jso ......
3. 设计数据采集模块——基于FPGA的串口发送数据实验
1. 设计数据采集模块 基于Send_en的可控设计。使得使用外部信号Data_done来启动数据发送成为可能。放弃使用Tx_done控制的做法。因此把控制Send_en的逻辑放到内部去完成。这样设计更加符合应用。 1.1 设计要求 把Send_en的控制部分放到模块内部去，使用Send_Go作为输 ......
freeswitch 新模块开发
1、在Debian系统上 成功编译并通过源码安装 freeswitch 2、在src/mod/application/ 目录下新建 mod_helloworld 目录。 2、在 src/mod/application/mod_helloworld/ 目录下创建 mod_helloworld.c 文件 ......
算法打卡|Day2 数组part02
Day1 数组part01 今日任务:数组理论基础，704. 二分查找，27. 移除元素 目录Day1 数组part01今日任务:数组理论基础，704. 二分查找，27. 移除元素Problem: 977. 有序数组的平方思路解题方法复杂度CodeProblem: 209. 长度最小的子数组思路解题 ......
Python functools模块：提升函数式编程的5个常用函数
Python的 functools 模块是标准库中的一个强大工具，提供了一系列函数，用于优化和增强函数式编程的能力。这些函数可以帮助我们处理函数、操作装饰器、缓存结果等。介绍functools模块中的五个常用函数，包括 partial、wraps、lru_cache、reduce和compose，并 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （98）-- 算法导论9.3 4题
四、用go语言，对一个包含n个元素的集合，假设一个算法只使用比较来确定第i小的元素，证明:无需额外的比较操作，它也能找到第 i-1 小的元素和第 n-i大的元素。 文心一言： 在这个问题中，我们要使用一个称为"QuickSelect"的算法，这是一个用于在未排序的列表中查找第k小元素的算法。该算法基 ......
Aho-Corasick 算法 AC自动机实现
敏感词过滤在社区发帖、网站检索、短信发送等场景下是很常见的需求，尤其是在高并发场景下如何实现敏感词过滤，都对过滤算法提出了更高的性能要求，Ahocorasick算法能够实现毫秒级的万字过滤匹配，能够很好的满足各种场景下的敏感词过滤需求。 Aho-Corasick算法通过将模式串预处理为确定有限状态自 ......
生产者和消费者模型
一、什么是生产者-消费者模型 1、简单理解生产者-消费者模型 假设有两个进程（或线程）A、B和一个固定大小的缓冲区，A进程生产数据放入缓冲区，B进程从缓冲区中取出数据进行计算，这就是一个简单的生产者-消费者模型。这里的A进程相当于生产者，B进程相当于消费者。 2、为什么要使用生产者-消费者模型 在多 ......
【转载】人人都能看懂的大模型原理（四）
四、 AIGC可控生成原理 本章我们将揭露AIGC的神秘面纱，解答AIGC和大模型的区别和关系。我们也将讨论open AI和其他大模型公司的关键区别点，为什么他们能够遥遥领先。本章试图从机器学习理论出发，对图像生成和文本生成建立统一的理论。本章诸多理论和观点均为作者原创，如有纰漏，请包含，也希望大家 ......
【转载】人人都能看懂的大模型原理（三）
三、 多头注意力算子和transformer 如前文所述，我们已经发现了自监督学习特性，也发明了对应的代理任务，接下来我们需要发明一种具体的算子能够实现这种代理任务。在介绍self-attention之前，我们先介绍一下传统CNN和RNN方案是怎么来的，他们的理论依据是什么。他们的优点和短板是什么。 ......
node练习 | 文件管理模块使用
功能 新建一个Project文件夹, 里面是三个新建的文件, 分别是app.js/app.css/index.html 实现步骤 fs模块中的同步和非同步 同步 等待运行完成后再运行下一步 本次练习为逻辑实现简单, 使用同步 如何使用fs模块 const fs = require('fs') 代码 ......
【Python】递归算法
定义 递归是一种解决问题的有效方法，在递归过程中，函数将自身作为子例程调用。 思想 函数调用函数本身，直到不能调用为止 注意事项 基本情况用于保证程序调用及时返回，不在继续递归，保证了程序可终止。 递推关系，可将所有其他情况拆分到基本案例。 递推关系： 一个问题的结果与其子问题的结果之间的关系。 ......
常用的校验算法
CRC校验码 public static string CRCCheck(string val) { val = val.TrimEnd(' '); string[] spva = val.Split(' '); byte[] bufData = new byte[spva.Length + 2]; ......
小米云原生文件存储平台化实践：支撑 AI 训练、大模型、容器平台多项业务
小米作为全球知名的科技巨头公司，已经在数百款产品中广泛应用了 AI 技术，这些产品包括手机、电视、智能音箱、儿童手表和翻译机等。这些 AI 应用主要都是通过小米的深度学习训练平台完成的。 在训练平台的存储方案中，小米曾尝试了多种不同的存储方式，包括 Ceph+NFS、HDFS 和对象存储挂载等。然而 ......
【算法题】将十二位之内的数字转为汉字输出
// 单位，末尾 个 省略 const charUnitArr = ['千', '百', '十', '亿', '千', '百', '十', '万', '千', '百', '十', '']; // 数字 0-9的 汉字写法 const chartNumberArr = ['零', '壹', '贰', ......
模型转onnx遇到问题，报错 1. _thnn_fused_lstm_cell ， 2._thnn_fused_gru_cell， 3. Exporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported.
目录GRULSTMExporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported RuntimeError: Exporting the operator _thnn_fused_lstm_cell to ONNX o ......
import引用自定义包、模块sys.path.append() ---转
https://blog.csdn.net/Frank_LJiang/article/details/122656604 import引用自定义包、模块）sys.path.append(问题sys.path.append()os.path.dirname(__file__)问题当引用不同文件下的自定 ......
【Python深度学习】深度学习中框架和模型的区别
深度学习是人工智能领域的一股强大力量，它的快速发展离不开深度学习框架和模型的进步。本文将介绍深度学习框架和模型的基本概念、它们之间的联系与区别，以及如何根据项目需求选择合适的框架和模型。 ......
三维模型3DTile格式轻量化在三维展示效果上的重要性分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
Odoo 通过Javascript调用模型中自定义方法
实践环境 Odoo 14.0-20221212 (Community Edition) 代码实现 在js脚本函数中调用模型中自定义方法： this._rpc({ model: 'demo.wizard', // 模型名称，即模型类定义中 _name 的值 method: 'action_select ......
算法训练day15 层序遍历、LeetCode 226
算法训练day15 层序遍历、LeetCode 226.101 层序遍历 层序遍历是一种广度优先的遍历方式 队列符合广度优先层层深入的逻辑，栈符合深度优先（递归）的逻辑 //逐层完整遍历 class Solution { public: vector<vector<int>> levelOrder( ......
如何将 Transformer 应用于时间序列模型
在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。 自 2017 年创建第一个 Transformer 以来，Transformer 类型呈爆炸式增长，其中包括 ChatGPT 和 DALL-E 等强大的 ......