Microsoft可伸缩的嘈杂语音数据集(MS-SNSD) 此数据集包含大量以16 kHz采样的.wav格式的干净语音文件和各种环境噪声文件。 该数据集的主要应用是训练深度神经网络(DNN)模型以抑制背景噪声。 但是它可以用于其他音频和语音应用程序。 我们提供了在各种信噪比(SNR)条件下混合干净语音和噪声以生成大型嘈杂语音数据集的方法。 可以根据应用要求配置SNR条件和所需的数据小时数。 随着我们鼓励研究人员和从业人员通过添加更多清晰的语音和噪声片段为该数据集做出贡献,该数据集的大小将继续增长。 该数据集将极大地帮助学院和行业的研究人员和从业人员开发更好的模型。 我们还提供与训练集不同的测试集,以评估开发的模型。 我们提供html代码,用于构建两个Human Intelligence Task(HIT)众包应用程序,以允许用户对嘈杂的音频片段进行评分。 我们根据ITU-T
2022-05-16 15:05:30 2GB HTML
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Android 获取手机联系人并按字母排序,且可根据字母右侧A~Z检索
2022-05-16 10:20:07 2.61MB 手机联系人 字母排序 字母 A~Z检索
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WPF的DataGrid展示数据源数据时,需要根据某行中某一字段值,来显示背景颜色。这里简单做了一个int类型的值,为0的时候为橙色,为1的时候为草绿色....也可以在数据源中添加Color列,并直接存放Color的16进制值,并展示,写法
2022-05-15 22:38:33 15KB wpf datagrid row background
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薪资预测 使用线性回归的机器学习模型,可以通过输入经验年限来预测薪水。 当前使用Heroku进行部署。 这是已部署模型的链接: :
2022-05-15 16:23:20 5KB machinelearning linearregression CSS
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本文为大家介绍了如何根据应用合理的选择所需要的电池。
2022-05-14 22:42:59 66KB 电池 电源 便携式产品 文章
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PyTorch-Spiking-YOLOv3 基于YOLOv3的PyTorch实现( )的Spiking-YOLOv3的PyTorch实现,目前支持Spiking-YOLOv3-Tiny。 整个Spiking-YOLOv3即将得到支持。 介绍 为了实现尖峰效果,YOLOv3-Tiny中的某些运算符已进行等效转换。 有关详细信息,请参阅/ cfg中的yolov3-tiny-ours(*)。cfg。 某些运营商的转换 'maxpool(stride = 2)'->'convolutional(stride = 2)' 'maxpool(stride = 1)'->'none' 'upsample'->'transposed_convolutional' 'leaky_relu'->'relu' '批处理标准化'->'fuse_conv_and_bn' 用法 有关培训,评估和推断的基
2022-05-14 21:40:17 2.84MB coco pascal-voc snn yolov3-tiny
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Apache poi 根据word模板生成word报表 替换 循环列表 图片,代码调试过了,修改相应的图片位置,word模板路径即可运行
2022-05-14 11:06:50 31KB poi word模板 图片 列表
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关于 我发现一些客户的图像在将其上传到他们的网站后神秘地旋转了90或270度。 该文件将在Photoshop中正确显示,但上传后将被错误地旋转。 更奇怪的是,如果您重新下载图像并在Photoshop中将其打开-看起来是正确的! 老实说,我不确定是什么原因造成的。 有一段EXIF数据,即“ Image Orientation”,以某种方式设置,并以某种方式导致PIL错误地显示图像(或可能正确显示,具体取决于您的视图)。 此修补程序仅查看EXIF数据,然后重新旋转它以撤消“图像方向”标签。 它不会修改EXIF数据。 实际上,一些快速测试表明,一旦运行脚本,大多数EXIF数据都会丢失(目前我还不担心)。 正在安装 img_rotate在上可用,可以与一起安装: pip install img_rotate 命令行使用 使用此脚本的最简单方法是从命令行输入图像的文件名进行修复: >>>
2022-05-13 21:03:11 5KB Python
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2022-05-13 18:18:52 128KB 单片机 51 c# 嵌入式
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