高斯过程回归的直观教程 ，女王大学的，加拿大金斯敦 笔记本可以在以下位置执行 笔记本的： @misc{wang2020intuitive, title={An Intuitive Tutorial to Gaussian Processes Regression}, author={Jie Wang}, year={2020}, eprint={2009.10862}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={stat.ML} } 本教程的读者是想使用GP但又不适应GP的人。 在阅读完教科书《高斯机器学习过程》 [ ]的前两章后，我发生了这种情况。 由于难以理解该理论，因此GP的使用与使用它之间存在差距。 当我在线阅读教科书和观看教程视频时，我可以毫无困难地跟随大多数人。 内容对我来说很有意义。 但是，即

基于神经网络的语音分离必读论文和教程列表 该存储库包含用于纯语音分离和多模式语音分离的论文。 通过Kai Li（如果有任何建议，请与我联系！电子邮件： ）。 提示：对于语音分离初学者，我建议您阅读“深度群集”和“ PIT＆uPIT”作品，这将有助于理解问题。 如果您发现以下某些文章的代码，欢迎添加链接。 纯语音分离 :check_mark: [用于单声道信号源分离的蒙版和深度递归神经网络的联合优化，黄波森，TASLP 2015] :check_mark: [用于单声道语音分离的复杂比率掩盖，DS Williamson，TASLP，2015年] :check_mark: [深度聚类：用于分段和分离的区分嵌入，JR Hershey，ICASSP 2016] :check_mark: [使用深度聚类的单通道多扬声器分离，Y Isik，Interspeech 2016] :check_mark: [用于与说话者无关的多说话者语音分离的深度模型的置换

ogldev：ogldev.org上的OpenGL教程的源代码

OHDSI（The Observational Health Data Sciences and Informatics）是由哥伦比亚大学为中心进行的医疗大数据挖掘计划，其包括了标准术语库OMOP CDM及面向医疗科研的平台 Atalas，本文是今年OHDSI首次在中国进行的教学，主要介绍了CDM及Atalas的使用方法

一篇hmm的经典论文，其中的一些不认识的单词已做了注释，是学习hmm的最好资料了。

tutorial_guide_fine_7.1-1-bookmark-Acrov5

voc2coco 这是用于将VOC格式的XML转换为COCO格式的json（例如coco_eval.json）的脚本。 为什么我们需要将VOC xmls转换为COCO格式json？ 我们可以使用COCO API，这非常有用（例如，计算mAP）。 如何使用 1.制作labels.txt 如果需要制作将标签转换为ID的字典，则为labels.txt。 样本labels.txt Label1 Label2 ... 2.运行脚本 2.1用法1（使用ID列表） $ python voc2coco.py \ --ann_dir /path/to/annotation/dir \

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Clang和LLVM教程 这个档案主要是关于clang和llvm的一些有趣示例。其中一些是我研究生课程的作业，一些是其他的，其中大多数是toy code 内容 AST口译员 lang抽象语法树的解释器，玩具代码，现在仅支持整数类型。 它支持编程语言的基本模块，例如ifstmt，whilestmt，函数调用，malloc和数组。有关更多信息，请参见 功能指针传递 基于LLVM IR和位码的use-def链的实现，现在它支持直接函数调用和函数指针。 对于函数指针，计算可能调用的函数（如果确定），将其替换为直接函数调用，然后写入位码文件。 还应考虑将函数指针存储在内存中的情况。 值范围分析 Value range analysis是一种data flow analysis ，它跟踪数值变量在程序执行的每个点可以采用的值的范围（间隔）。 产生的信息可用于优化，例如redundancy elimi

拓扑数据分析教程 KAJI静夫撰写 这本Jupyter笔记书是为以下在线活动准备的：2020年6月18日至19日举行的 。 主要例子 单击在Google Colaboratory中打开Jupyter笔记本。 这包括 使用持久同源性从各种类型的数据（点云，图形，图像，体积，时间序列）中提取特征 使用拓扑特征进行回归/分类 降维保留拓扑特征 可视化揭示数据的形状 深度学习X TDA 展示如何将深度学习和持久同源性相结合。 NLP示例（矢量化和可视化） 作为自然语言处理的一个例子，我们看一下arXiv上的数学论文。 本示例仅在本地运行，而不在Google Colab上运行。 我没有认真调整参数，但是我希望这个示例可以作为更严肃的NLP应用程序的起点。 如果您没有gensim和nltk，请安装它们 conda install gensim nltk pip install kma