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搜索关键字:采样    ( 1708个结果
WAV格式文件头解析
文件头所对应的字段如下 采样位深度:即存储一次采样所需要的位数。如:8bit,16bit,32bit ...
分类:其他好文   时间:2020-07-25 23:45:33    阅读次数:68
音视频开发进阶指南
1. WAV编码:PCM(脉冲编码调制)是Pulse Code Modulation的缩写。前面已经介绍过PCM大致的工作流程,而WAV编码的一种实现(有多种实现方式,但是都不会进行压缩操作)就是在PCM数据格式的前面加上44字节,分别用来描述PCM的采样率、声道数、数据格式等信息。 2. 后来人们 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-24 21:23:07    阅读次数:94
利用scipy实现声音处理
from scipy.io import wavfile import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt sample_rate, data = wavfile.read("Alarm01.wav") # 加载声音,返回采样频率,声音数据 pri ...
分类:其他好文   时间:2020-07-23 16:28:01    阅读次数:84
1、欠采用和过采样对模型带来什么影响?(包括对数据不平衡问题的解决方案以及采样方法的分析)
转自:https://www.zhihu.com/question/269698662/answer/352279936 做了部分修改 1. 为什么类别不平衡会影响模型输出? 大部分模型的默认阈值为输出值的中位数。比如逻辑回归的输出范围为[0,1],当某个样本的输出大于0.5就会被划分为正例,反之为 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-21 22:13:04    阅读次数:162
机器学习(2)
一、基本术语 1.18泛化:学得模型是否适用于新样本的能力 注:假设样本空间的全体样本服从于一个未知的分布D,我们得到的样本都是独立从D上采样得到的,即“独立同分布”。训练样本越多,地道道关于D的信息越多,也就也可能通过学习得到强泛化能力的模型 1.19归纳:从特殊到一般的“泛化”过程 1.20演绎 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-21 01:21:58    阅读次数:82
opnet统计结果的采集模式——capture mode
all values:会记录所有的统计结果 sample:按间隔采样,隔多长时间采样一次/隔多少个统计点采样一次,减少统计结果收集次数。 bucket:桶采集,与sample相似,按间隔采样。但是它可以获得桶里的最大值、最小值、平均值等,比是sample多了一个二次处理的功能。 glitch rem ...
分类:Web程序   时间:2020-07-16 12:30:03    阅读次数:93
ffmpeg architecture(中)
ffmpeg architecture(中) 艰苦学习FFmpeg libav 您是否不奇怪有时会发出声音和视觉? 由于FFmpeg作为命令行工具非常有用,可以对媒体文件执行基本任务,因此如何在程序中使用它? FFmpeg 由几个库组成,这些库可以集成到我们自己的程序中。通常,当您安装FFmpeg时 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-13 09:38:09    阅读次数:45
关于RNN (循环神经网络)相邻采样为什么在每次迭代之前都需要将参数detach
关于RNN (循环神经网络)相邻采样为什么在每次迭代之前都需要将参数detach 这个问题出自《动手学深度学习pytorch》中RNN 第六章6.4节内容,如下图所示: 当时看到这个注释,我是一脸懵逼,(难道就不能解释清楚一点嘛,让我独自思考了那么长时间,差评!!!)我主要有以下疑惑: 每次小批量反 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-12 12:05:03    阅读次数:82
DirectX11--深入理解Effects11、使用着色器反射机制(Shader Reflection)实现一个复杂Effects框架
阅读目录 前言 先从Effects11(FX11)谈起 Pass、Technique11、Group 渲染状态、采样器状态 常量缓冲区 隐藏指定寄存器槽的问题 常量缓冲区的更新 默认常量缓冲区(Default Constant Buffer) 着色器反射 D3DReflect函数--获取着色器反射对 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-11 19:34:36    阅读次数:68
偏差(Bias)和方差(Variance)
定义:假设有很多组采样点,每组采样点都拟合一次模型,得到若干组模型。选定某个特征值(非训练集),根据训练出的多个模型会产生多个预测值。这些预测值的平均值和真实值之间的差值代表模型的偏差(bias);预测值的方差(variance)代表模型的方差。 用图表表示如下: ...
分类:其他好文   时间:2020-07-08 19:46:42    阅读次数:55
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