包含声学模型和语言模型两个部分组成，两个模型都是基于神经网络。 该项目实现了GRU-CTC中文语音识别声音模型，所有代码都在gru_ctc_am.py中，包括： 增加了基于科大讯飞DFCNN的CNN-CTC结构的中文语音识别模型cnn_ctc_am.py，与GRU相比，对网络结构进行了稍加改造。 完全使用DFCNN框架搭建声学模型，稍加改动，将部分卷积层改为inception，使用时频图作为输入，cnn_with_fbank.py。 新增使用pluse版数据集的模型，cnn_with_full.py，建议直接训练这个模型。 语言模型 - language_model文件夹下 新增基于CBHG结构的语言模型language_model\CBHG_lm.py，该模型之前用于谷歌声音合成，移植到该项目中作为基于神经网络的语言模型。

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Smart Shop商城是基于springcloud的商城系统。百万真实用户沉淀并检验的商城。本商城是前后端分离商城、微服务架构商城、轻量级的商城。商城支持集群部署。 B2C商城 小程序商城 H5商城 APP商城 Java商城 积分商城 uniapp商城 商城源码。本商城励志做“Java程序员的首选商城框架！

基于相对知识粒度的决策表约简

智能停车场收费系统是一种自动识别车辆进入和退出停车场的系统，可以有效地改善城市交通状况、减轻停车场管理工作负担，为车主提供更方便、快捷、高效的停车服务。 这是一个基于python的智能停车收费系统，界面是pygame,车牌识别是调用百度api实现的，识别车牌数据之后，把其存入数据库，并且会在下一次扫描这个车牌的时候计算费用，费用是2/h,使用pygame在界面上显示提示信息、空闲车位、停车费用等。，是比较简单实用的，也比较符合现实生活场景。 因此，该系统的运行需要Python、Pygame、OpenCV、百度AI平台和MySQL等库的支持，并需要一定的数据库管理技术。 此外，使用次代码需要自己去申请一个百度api，去百度云平台注册之后申请即可。 如果你想实现一个类似的系统，可以依据上述介绍以及自己的情况对系统进行规划和实现。

当前文章介绍基于STM32单片机的智能温室大棚监控系统，当前系统由温湿度传感器、二氧化碳传感器、光敏电阻传感器、土壤湿度传感器笨时温宏大棚中内作物生长环境因子主要包括温度、湿度、光度、土壤湿度传感、二氧化碳浓度等参数进行监控。 采集数据，判断是否在系统设定上限、下限范围，如果超出了上限下限蜂鸣器报警、通风系统、LED补光系统、水泵系统就会启也可以通过手机APP和华为云华为云物联网云平台对温室大棚中的数据进行修改和设定新的数据。 本设计整体主要采用STM32单片机为核心、温湿度传感器、二氧化碳传感器、光敏电阻传感器、土壤湿度传感器、通风系统、LED补光系统、水泵系统组成。 本系统硬件设计包括控制模块、传感器模块和执行模块三部分。 控制模块： 该模块使用STM32F103C8T6单片机作为主控制器，负责处理各个传感器的数据和控制执行模块。此外，控制模块还需要与各个执行模块和外部设备进行通信，以实现数据的处理和传输。 传感器模块： 传感器模块包括温湿度传感器、二氧化碳传感器、光敏电阻传感器和土壤湿度传感器，主要负责感应和采集生长环境的温湿度、二氧化碳浓度、光照强度和土壤湿度等参数

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