操作系统 : Ubutu18.04_x64 gcc版本 :7.4.0 数据准备及训练 数据地址: http://www.openslr.org/18/ 在 egs/thchs30/s5 建立 thchs30-openslr 文件夹,然后把三个文件解压在了该文件夹下: [mike@local thchs30-openslr]$ pwd /home/mike/src/kaldi/egs/thchs30/s5/thchs30-openslr [mike@local thchs30-openslr]$

北京电子科技学院(BESTI) 实     验    报     告 课程:Java程序设计 班级:1353  姓名:李海空  学号:20135329 成绩:             指导教师:娄嘉鹏      实验日期:2015.5.7 实验密级:         预习程度:         实验时间: 仪器组次:          必修/选修:            实验序号: 实验名称:       Java面向对象程序设计 实验目的与要求:实验内容 1. 初步掌握单元测试和TDD 2.

学习深度学习,首先从深度学习的入门MNIST入手.通过这个例子,了解Tensorflow的工作流程和机器学习的基本概念. 一  MNIST数据集 MNIST是入门级的计算机视觉数据集,包含了各种手写数字的图片.在这个例子中就是通过机器学习训练一个模型,以识别图片中的数字. MNIST数据集来自 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ Tensorflow提供了一份python代码用于自动下载安装数据集.Tensorflow官方文档中的url打不开,在CSDN上找到了一

java项目——数据结构总结报告 20135315  宋宸宁 实验要求 1.用java语言实现数据结构中的线性表.哈希表.树.图.队列.堆栈.排序查找算法的类. 2.设计集合框架,使用泛型实现各类. 3.API的编写,并导出. 4.使用TDD模式,对程序进行测试,利用TestSuite将各测试类整合到一起. 5.与小组成员实现代码的整合. 实验设计过程 首先自学集合框架章节的内容,初步设计相关的类. 根据数据结构课本的章节分类,实验各数据结构类. 在类的编写过程中,经过老师的指导,我准备使用泛型

前言: 本文主要是来练习多变量线性回归问题(其实本文也就3个变量),参考资料见网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex3/ex3.html.其实在上一篇博文Deep learning:二(linear regression练习)中已经简单介绍过一元线性回归问题的求解,但是那个时候用梯度下降法求解时,给出的学习率是固定的0.7.而本次实验

最近学习了人体姿态的相似性评价.需要用到KNN来统计与当前姿态相似的k个姿态信息. 假设我们已经有了矩阵W和给定的测试样本姿态Xi,需要寻找与Xi相似的几个姿态,来估计当前Xi的姿态标签. //knn操作 //读入一帧测试帧 去训练集里面求距离/*1.计算已知类别数据集合汇总的点与当前点的距离2.按照距离递增次序排序3.选取与当前点距离最近的K个点4.确定距离最近的前K个点所在类别的出现频率5.返回距离最近的前K个点中频率最高的类别作为当前点的预测分类*/ //knn操作 //读入一帧测试帧 去

一.单元测试 实验要求:参考 http://www.cnblogs.com/rocedu/p/6371315.html#SECUNITTEST 完成单元测试的学习 提交最后三个JUnit测试用例(正常情况,错误情况,边界情况)都通过的截图,截图上要有画图加水印,输入自己的学号 提交点考查JUnit会不会使用,测试用例至少要包含正常情况,错误情况,边界情况的测试 根据参考博客内容进行: TDD: 出现问题:无法正常弹出Test选项,通过查阅资料,使用快捷键添加 实验结果: 测试出现问题: ! 更改

2019-04-08 13:30:58 VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名,第一名是GoogLeNet.但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet.而且,从图像中提取CNN特征,VGG模型是首选算法.它的缺点在于,参数量有140M之多,需要更大的存储空间.但是这个模型很有研究价值. 模型的名称——“VGG”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group,该小组隶属于1985年成立的Robotics Research Group,该Gro

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码

本文我们主要讲解的是LVS通过keepalived来实现负载均衡和高可用,而不是我们第三篇文章介绍的通过手动的方式来进行配置.通过脚本的方式来显示RS节点的健康检查和LVS的故障切换.此文会通过一个实例来讲解,本文目录如下:一.实验环境需求&准备二.配置keepalived实现负载均衡&高可用 一.实验环境需求&准备我们这次实验要完成的一个架构如下图所示,我们通过LVS-DR-MASTER,LVS-DR-BACKUP作为LVS负载均衡调度器,并且两者之间通过keepalived来两

导读:随着大数据的进一步发展,NoSQL 数据库系统迅速发展并得到了广泛的应用.其中,Apache Cassandra 是最广泛使用的数据库之一.对于 Cassandra 的优化是大家研究的热点,而 ScyllaDB 则为其提供了一个新的思路.ScyllaDB 是一个基于 C++ 的开源的高性能的 Cassandra 的实现,较之 Cassandra 在性能上有了很大的提升.Nodetool repair 是 Cassandra 日常维护的重要一环,今天主要和大家分享一下 ScyllaDB 在这

前言 本笔记记录的是 单个服务端并发式处理多个客户端. 下次有空在发个 单线程多个服务端并发式处理多种客户端.其实就是本笔记的一个改良版,用到select() / poll() / epoll(). 原文:https://www.cnblogs.com/lizhuming/p/14943969.html 实现原理 实现原理很简单,写出一个简单的TCP服务器后,其客户端处理方式采用线程化处理即可. 其中要注意的是多线程并发问题. 多线程处理客户端是把 connect_sockfd 传到线程,然后让

首先,thchs30有两种数据库,kaldi运行的数据库最好是 thchs30-openslr. 修改run.sh里面的语音库路径  thchs30=... 修改nj线程数 等于CPU的核心数 修改cmd.sh  queue.pl 改为run.pl本地机器跑 运行出现错误: lexicon.txt验证出错 里面binary file  matches 这是grep的问题,grep -v -a '<s>' | grep -v -a '</s>' | sort -u > data

语音识别简介 语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR).计算机语音识别(英语:Computer Speech Recognition)或是语音转文本识别(英语:Speech To Text, STT),其目标是以计算机自动将人类的语音内容转换为相应的文字. 按照不同纬度如下分类: 按词汇量(vocabulary)大小分类: 小词汇量:几十个词: 中等词汇量:几百个到上千个词 大词汇量:几

转自: http://www.jianshu.com/p/5b19605792ab?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=pc_all_hots&utm_source=recommendation http://www.jianshu.com/p/6338fab6bd0a 刚刚拿到一个简单语料库练手,发现只有语音和对应文字, 这篇文章记录了从数据预处理到kaldi对数据进行训练和测试的全过程,这里首先训练单音节模型,其

前面的博客里说过最近几个月我从传统语音(语音通信)切到了智能语音(语音识别).刚开始是学语音识别领域的基础知识,学了后把自己学到的写了PPT给组内同学做了presentation(语音识别传统方法(GMM+HMM+NGRAM)概述).一段时间后老板就布置了具体任务:在我们公司自己的ARM芯片上基于kaldi搭建一个在线语音识别系统,三个人花三个月左右的时间完成.由于我们都是语音识别领域的小白,要求可以低些,就用传统的GMM-HMM来实现.说实话接到这个任务我们心里是有点没底的,不知道能不能按时完

先前的文章<三个小白是如何在三个月内搭一个基于kaldi的嵌入式在线语音识别系统的>说我们花了不到三个月的时间搭了一个基于kaldi的嵌入式语音识别系统,不过它是基于传统的GMM-HMM的,是给我们练手用的,通过搭这个系统我们累积了一定的语音识别领域的经验,接下来我们就要考虑做什么形态的产品了.语音识别可以分大词汇量连续语音识别(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition, LVCSR)和关键词识别(Keyword Spotting, KWS)

[对A/B测试的看法] 开发者在Dev Center中设置几种应用变体,这几种变体有几个变量的值不一样,比如有变体A和变体B(当然还可以加上变体C,Dev Center最多支持5个变体),A和B的不同在于Button的颜色btnColor,A是Amber,B是Blue 这些值设置好之后,Dev Center通过设置的变体比例随机返回变体的变量值 ,比如变体A:变体B = 1:3,那么返回的btnColor值中Amber : Blue = 1:3 开发者根据这些值对应用做一些改变,不同的返回值对应

python的高性能web应用的开发与测试实验 tornado“同步和异步”网络IO模型实验 引言 python语言一直以开发效率高著称,被广泛地应用于自动化领域: 测试自动化 运维自动化 构建发布自动化 但是因为其也具有如下两个特征: 解释型语言 GIL全局解释器锁 前者导致其性能天然就被编译型语言在性能上落后了许多.而后者则在多核并行计算时代,极大的限制了python的应用场景. 但是通过合理的web框架,则可以使用python扬长避短,仍然能够在多核并行时代须保持其高效开发的生产力同时,在

定义 探索性测试(Exploratory Testing)是一种自由的软件测试风格,强调测试人员同时展开测试学习,测试设计,测试执行和测试结果评估等活动,以持续优化测试工作. 其特征有:即兴发挥,快速实验,动态调整. 核心 探索性测试是一种软件测试风格(Style),它强调独立测试人员 (Individual tester)的个人自由和职责(Personal Freedom and Responsibility). 为了持续优化其工作的价值(Value),将测试相关学习(Test-related