Matlab R2012b代码声场分类 描述 这是对IEEE AASP挑战：声音场景和事件的检测和分类的提交。 场景分类（SC）挑战由10个不同的场景组成，每个场景包含10个音频文件，每个文件的长度为30秒，总共有100个音频剪辑。 场景列表是：繁忙的街道，安静的街道，公园，露天市场，公共汽车，地铁，餐厅，商店/超市，办公室和地铁站。 目标是在由与训练集相同场景的音频片段组成的开发集上进行测试，并确定音频片段来自哪个场景。 这里开发了两种算法：第一种基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）。 使用的功能包括短时傅立叶变换，响度和频谱稀疏性。 第二种算法在基于帧的级别上应用支持向量机（SVM）。 有关AASP挑战的完整信息，请访问： 此处的所有代码均根据MIT许可免费提供。 设置 确保提供的所有文件和文件夹都在MATLAB的当前路径中。 设置模式识别工具箱（PRT）： 下载PRT： 在MATLAB控制台中运行prtSetup 。 如果您的MATLAB安装中未设置MEX，请首先确保存在受支持的编译器（），然后运行mex -setup 。 运行prtSetupMex 。 样本数据

用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类 模型有LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet 在资源中有全部代码的学习资料，并且包括所有的权重，代码所有都可运行，可执行，可复现代码的结果 可以利用所有的模型权重进行迁移学习 除此之外，还有所有迁移学习的代码，可以利用迁移学习的代码对猫狗数据集进行训练学习

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IEEE-1044-1993-R2002（软件异常分类标准）.pdf 英文版 软件异常分类标准，软件测试异常测试分类

python鸢尾花数据基于sklearn使用不同的机器学习分类器，包括KNN、逻辑回归、决策树、梯度提升、AdaBoost、随机森林、高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯、线性判别分析、二次判别分析、支持向量机

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关系分类是自然语言处理领域的一项重要任务，能够为知识图谱的构建、问答系统和信息检索等提供技术支持.与传统关系分类方法相比较，基于神经网络和注意力机制的关系分类模型在各种关系分类任务中都获得了更出色的表现.以往的模型大多采用单层注意力机制，特征表达相对单一.因此本文在已有研究基础上，引入多头注意力机制（Multi-head attention），旨在让模型从不同表示空间上获取关于句子更多层面的信息，提高模型的特征表达能力.同时在现有的词向量和位置向量作为网络输入的基础上，进一步引入依存句法特征和相对核心谓词依赖特征，其中依存句法特征包括当前词的依存关系值和所依赖的父节点位置，从而使模型进一步获取更多的文本句法信息.在SemEval-2010任务8数据集上的实验结果证明，该方法相较之前的深度学习模型，性能有进一步提高.

物业多用途查询系统是一个简单却用途广泛的查询系统，可以用于学校成绩查询，企业工资查询，物业费用查询等，并且支持多月，多类别。   最近更新： 1.升级了系统配置功能，后台设置更方便； 2.升级了系统架构，能保存历史交费记录； 3.升级了数据管理功能，支持EXCEL导入。   基本功能 1.系统采用ACCESS数据结构，无需安装，放到空间简单设置后即可使用； 2.系统拥有良好的安全性，加入了多层防注入功能； 3.系统支持EXCEL导入，应用更方便； 4.后台智能配置系统信息，设置系统参数； 5.系统密码采用MD5加密，系统更安全。   后台路径：/admin/index.asp 用户名:ttasp 密码:ttasp 用户路径：/user/index.asp 测试用户:李四 密码:123456       相关阅读 同类推荐：站长常用源码

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