Guns-Separation是Guns后台管理系统的前后端分离版本，项目采用前后端分离架构，代码简洁，功能丰富，开箱即用，开创快速开发平台新趋势。 Guns-Separation功能介绍： 1、主控面板：控制台页面，可进行工作台，分析页，统计等功能的展示。 2、用户管理：对企业用户和系统管理员用户的维护，可绑定用户职务，机构，角色，数据权限等。 3、应用管理：通过应用来控制不同维度的菜单展示。 4、机构管理：公司组织架构维护，支持多层级结构的树形结构。 5、职位管理：用户职务管理，职务可作为用户的一个标签，职务目前没有和权限等其他功能挂钩。 6、菜单管理：菜单目录，菜单，和按钮的维护是权限控制的基本单位。 7、角色管理：角色绑定菜单后，可限制相关角色的人员登录系统的功能范围。角色也可以绑定数据授权范围。 8、字典管理：系统内各种枚举类型的维护。 9、访问日志：用户的登录和退出日志的查看和管理。 10、操作日志：用户的操作业务的日志的查看和管理。 11、服务监控：服务器的运行状态，Java虚拟机信息，jvm等数据的查看。 12、在线用户：当前系统在线用户的查看。 13、数据监控：druid控制台功能，可查看sql的运行信息。 14、公告管理：系统的公告的管理。 15、文件管理：文件的上传下载查看等操作，文件可使用本地存储，阿里云oss，腾讯cos接入，支持拓展。 16、定时任务：定时任务的维护，通过cron表达式控制任务的执行频率。 17、系统配置：系统运行的参数的维护，参数的配置与系统运行机制息息相关。 18、邮件发送：发送邮件功能。 19、短信发送：短信发送功能，可使用阿里云sms，腾讯云sms，支持拓展。 Guns-Separation快速开始 准备以下环境： 1、npm，jdk1.8，maven 3.6或以上版本。 2、需要准备一个mysql 5.7数据库。 3、您的IDE需要安装lombok插件。 前端运行： 1、cd _web/ 2、npm install 3、npm run serve 后端运行： 1、将数据库文件_sql/guns-separation.sql导入到数据库 2、修改guns-main/src/main/resources/application-local.yml文件，修改为您的数据库ip，账号和密码 3、运行guns-main/src/main/java/cn/stylefeng/guns/GunsApplication类，即可启动后端程序 框架优势： 1、模块化架构设计，层次清晰，业务层推荐写到单独模块，方便升级。 2、前后端分离架构，分离开发，分离部署，前后端互不影响。 3、前端技术采用vue + antdv + axios。 4、后端采用spring boot + mybatis-plus + hutool等，开源可靠。 5、基于spring security(jwt) + 用户UUID双重认证。 6、基于AOP实现的接口粒度的鉴权，最细粒度过滤权限资源。 7、基于hibernate validator实现的校验框架，支持自定义校验注解。 8、提供Request-No的响应header快速定位线上异常问题。 9、在线用户可查，可在线踢人，同账号登录可同时在线，可单独在线（通过系统参数配置）。 10、支持前端 + 后端在线代码生成（后续开放）。 11、支持jenkins一键部署，另自带docker maven插件，支持docker部署。 12、文件，短信，缓存，邮件等，利用接口封装，方便拓展。 13、文件默认使用本地文件，短信默认使用阿里云sms，缓存默认使用内存缓存。 14、文档齐全，持续更新，视频教程将发布到Bilibili（后续开放）。 演示账号密码：superAdmin/123456 Guns-Separation v1.1更新内容： 1、增加上传图片的预览功能 2、完善数据范围分配时候的判断逻辑 3、授权数据取消父级子级关联 4、【前端】工作台界面使用静态数据、环境显示抽屉默认设置为全显示 5、统一日志打印格式 6、修复邮件发送异常的问题 7、修复菜单遍历没有修改子应用的问题 8、默认去掉oss，cos，短信的依赖包，减少了默认打包体积 9、【pr合并】修改密码加密方式为bcrypt 10、修复定位bug

使用uPIT进行语音分离 使用发声级PIT（置换不变训练）进行语音分离 要求 参见 用法 使用生成数据集 准备cmvn，.scp并在.yaml文件中配置实验 训练： ./run_pit.py --config $conf --num-epoches 100 > $checkpoint /train.log 2>&1 & 推理： ./separate.py --dump-dir cache $mdl_dir/train.yaml $mdl_dir/epoch.40.pkl egs.scp 实验 配置 面具 时代 调频 FF 毫米 FF /毫米 AVG AM-ReLU 75 10.41 6.73 7.35 7.19 8.82 sigmod 50 9.95 5.99 6.72 6.35 8.26 PSM-ReLU 73 10.29 6.54 7.28

六度分离 这是我用Java编写的一个程序，用于将六度分离的概念应用到电影行业中。 程序的功能是这样的：用户可以输入两个女演员的名字，程序会分析并绘制一个图表来显示这两个人之间的联系。 也就是说，如果他们出现在同一部电影中，程序就会找到他们所投的电影； 否则，该程序将使用链将他们与与他们一起出演同一部电影的其他女演员联系起来。 我使用的数据来自iMDB开源数据库，可以在这里下载。 ftp://ftp.fu-berlin.de/pub/misc/movies/database/ 运行程序时，记得将数据upzip 并与java 代码放在同一目录中。

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

多说话者语音的目标说话人提取和验证 此处的代码是说话人提取，其中鉴于目标说话人的特征，只会提取目标说话人的声音。 在论文2）中，我们使用小型网络从目标说话者的不同话语中共同学习目标说话者的特征。 您也可以使用i-vector或x-vector网络替换网络。 如果您对语音分离感兴趣，希望将所有说话者的声音都融入到混音中，请转到 文件 请引用： 徐成林，饶伟，肖雄，Ch昂崇和李海洲，“使用网格LSTM对单个通道语音进行分离，并限制了其对钢琴水平的渗透性，”，Proc。 见ICASSP 2018，第6-10页。 徐成林，饶伟，Ch昂崇和李海洲，“基于幅度和时间谱近似损失的说话人提取神经网络的优化”，Proc.Natl.Acad.Sci.USA。 见ICASSP 2019，第6990-6994页。 饶饶，徐成林，郑昂松和李海洲，“多说话者说话人验证的目标说话人提取”，Proc.Natl.A

用于单通道语音分离的深度聚类 “用于分割和分离的深度聚类判别嵌入”的实现 要求 参见 用法 在.yaml文件中配置实验，例如： train.yaml 训练： python ./train_dcnet.py --config conf/train.yaml --num-epoches 20 > train.log 2>&1 & 推理： python ./separate.py --num-spks 2 $mdl_dir/train.yaml $mdl_dir/final.pkl egs.scp 实验 配置 时代 调频 FF 毫米 FF /毫米 AVG 25 11.42 6.85 7.88 7.36 9.54 问与答 .scp文件的格式？ wav.scp文件的格式遵循kaldi工具箱中的定义。 每行包含一个key value对，其中key是索引音频文件的唯一字符串，而值

为了解释“粘滞”和“反冲”现象，使用基于多体EAM势函数的分子动力学（MD）模拟了球表面的附着力。 晶格位错出现在粘附界面。 表面原子“召集”并迁移，从而导致“粘滞”现象。 界面原子的迁移速度不一致。 一些原子迁移太快，从而导致“回跳”现象。 在粘贴过程中，“回跳”现象出现了两次。 发现“颈部分离”现象。 在粘附表面，一些原子显示出吸引力，而一些原子显示出排斥力。 随着粘附距离的变化，发现了吸引力和排斥力之间的转换。 分离过程中的粘合力明显落后于接触过程中的粘合力，这表明在粘合过程中存在能量损失。 最后模拟了粘附变形曲线，并与相关结果进行了比较。

流量分离数字滤波器 单参数和二参数水文分离方法 对于长期的连续水位测量，可以使用数字滤波方法从总流量中分离快速流量（高频）和基本流量（低频）分量。 1，单参数分离（Nathan and McMahon，1990）a：基流过滤器参数 2，两个参数分离（Eckhardt，2005）a：基本流量过滤器参数BFImax：基本流量与总流量的长期比率的最大值 参考： Nathan，RJ和TA McMahon，1990年。基准流和衰退分析自动化技术的评估。 水资源研究，26（7）：1465-1473。 Eckhardt，K.，2005。如何构造用于递归分离的递归数字滤波器。 水文过程，19（2）：507-515。

Nano-TiO2 was employed for the separation and preconcentration of thallium. It was found that the adsorption ratio of thallium ions was more than 98% at pH 4.5 and the desorption ratio reached 99% under microwave irradiation for3 min at350 W. The adsorpti

HH模型代码MATLAB Engerer2-分离模型 Engerer2 扩散馏分分离模型的代码遵循发表在《可再生和可持续能源杂志》上的新参数化版本。 该模型根据全球水平辐照度、纬度、经度和时间的输入来估计漫射水平辐照度。 Engerer 分离模型首次在论文中得到描述和验证：Engerer, NA 2015. 澳大利亚东南部全球辐照度漫射分数的分钟分辨率估计。 太阳能。 116、215-237。 本文介绍了 Engerer 分离模型的 3 种变体：1、2 和 3 Engerer1 适用于非云增强数据，Engerer2 适用于云增强数据，Engerer3 仅适用于晴空数据。 尽管在许多比较研究中得到了出色的验证，但该原始模型仅根据澳大利亚数据进行了训练和测试，因此缺乏全球范围。 该存储库根据新论文展示了 Engerer2 模型的新性能：Bright, Jamie M. & Engerer, Nicholas A. 2019. Engerer2：不同时间分辨率下辐照度分离模型的全局重新参数化、更新和验证。 可再生与可持续能源杂志。 11（2），xxx。 如果在研究中使用此代码，我们要求引用