LM80C彩色计算机-基于Z80的自制计算机 这是LM80C彩色计算机的官方仓库，该计算机是基于Leonardo Miliani自2019年以来完全开发的基于Z80 CPU的8位家用计算机。 在这里，您可以找到原理图，代码和其他内容，可用来复制该项目并构建自己的自制计算机，以“回溯过去美好的8位系统”。 项目主页： 标签：z80，zilog，自制软件，8位，计算机，lm80c，ctc，pio，sio，tms9918a，ay-3-8910，ym2149f 入门 概述 LM80C是一款基于Zilog Z80 CPU构建的8位家用计算机，具有视频和音频功能。 这是一个独立的系统，这要归功于其集成的键盘，无需主机即可使用它，而主机通常在其他类似项目中用作输入/输出设备。 使用LM80C BASIC，您可以编写自己的游戏，程序等等。 楷模 实际上，有两种型号的计算机： LM80C彩色计算机和L

CTPN（tensorflow）+CRNN（pytorch）+CTC-附件资源

这是博客基于CRNN+CTC电表数字识别数据集部分样本，可供学习参考，内含训练集和测试集，标签都已经打好。

CTC细分 CTC分段可用于查找大型音频文件中的发音对齐方式。 该存储库包含ctc-segmentation python软件包。 该算法的说明位于 本文中使用的代码存储在 安装 随着pip ： pip install ctc-segmentation 使用您最喜欢的AUR帮助程序从Arch Linux AUR中以python-ctc-segmentation-git 。 来自来源： git clone https://github.com/lumaku/ctc-segmentation cd ctc-segmentation cythonize -3 ctc_segmentation/ctc_segmentation_dyn.pyx python setup.py build python setup.py install --optimize=1 --skip-build

语音识别 Tensorflow CTC 声学模型训练源代码 ，代码解析在https://blog.csdn.net/u012361418，希望能帮到初入语音识别的同学，欢迎大家提出宝贵的建议，大家一起学习，功能进步。

基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CNN5 / DenseNet+BLSTM_LSTM+CTC 来实现验证码识别 基于 CN

CNN+CTC_tutorial.ipynb为语音模型的教程，详细介绍了搭建网络的一步步的操作。 LanguageModel2.py为基于统计的语言模型，dict.txt为统计的字典。 test.ipnb用于测试模型性能。 数据集使用的是清华的数据集，下载后放在项目同级目录即可运行

2022零跑CTC技术发布会PPT.pdf

CTPN（tensorflow）+CRNN（pytorch）+CTC-附件资源

CASCO公司研制开发的车务终端子系统是FZk-CTC分散自律调度集中系统中的车站部分，供各个车站的车站值班员使用。它集站场显示和运统报表于一体，方便了值班员的使用，减轻了值班员的工作量。加快了中国铁路事业的现代化进程，顺应了时代的发展方向。