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用于隔离数字识别的简单GMM-HMM模型 简单的GMM和HMM模型的Python实现,用于隔离数字识别。 此实现包含3个模型: 单一高斯:使用具有对角协方差的单一高斯对每个数字进行建模。 高斯混合模型(GMM):每个数字都是使用高斯混合模型来建模的,并通过扰动单个高斯模型进行初始化。 隐马尔可夫模型(HMM):每个数字由包含N个状态的HMM建模,其中每个状态的发射概率是具有对角协方差的单个高斯分布。 免责声明:这是一个教育性的实现,预计不会有很高的性能。 安装 要安装使用: pip install git+https://github.com/desh2608/gmm-hmm-asr.git 要安装测试(用于开发): git clone https://github.com/desh2608/gmm-hmm-asr.git cd gmm-hmm-asr && pip ins
2021-08-20 16:40:11 77.68MB Python
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SQL标准定义了四种隔离级别。隔离级别从低到高分别是:Read uncommitted 、Read committed 、Repeatable read 、Serializable。在各个隔离级别上被禁止出现的现象是: 脏读:一个事务读取了另一个并行未提交事务写入的数据。 不可重复读:一个事务重新读取之前读取过的数据,发现该数据已经被另一个事务(在初始读之后提交)修改。 幻读:一个事务重新执行一个返回符合一个搜索条件的行集合的查询, 发现满足条件的行集合因为另一个最近提交的事务而发生了改变。 序列化异常:成功提交一组事务的结果与这些事务所有可能的串行执行结果都不一致。 看到这里估计你还是一脸懵
2021-08-20 11:43:38 114KB postgresql SQL st
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