摘要 本文提出Deep Voice，一种完全由深度神经网络构建的生产质量文本到语音系统。Deep Voice为真正的端到端神经语音合成奠定了基础。该系统由五个主要的构建模块组成:用于定位音素边界的分割模型、字素到音素的转换模型、音素时长预测模型、基频预测模型和音频合成模型。对于分割模型，我们提出了一种使用连接时序分类(CTC)损失的深度神经网络执行音素边界检测的新方法。对于音频合成模型，我们实现了Wav...

1、进程相关的命令 1.1、lsof命令 作用：显示当前进程的状态，类似于windows的任务管理器 语法：lsof + 选项 选项： -i：指定端口号；：8080-p：指定，指定端口；-a：显示所有用户的所有进程-x：显示没有控制终端的进程，同时显示各个命令的具体路径 #直接查看进程[root@Node1 ~]# ps auxUSER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT ...

本文为简单机翻，参考学习用 1 多模态机器学习:综述与分类 Tadas Baltruˇsaitis, Chaitanya Ahuja，和Louis-Philippe Morency 抽象——我们对世界的体验是多模态的——我们看到物体，听到声音，感觉到纹理，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事情发生或体验的方式，当一个研究问题包含多个这样的模态时，它就被称为多模态。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得...

机器学习笔记之递归网络——递归神经网络的反向传播过程 引言回顾：递归神经网络的前馈计算过程场景构建前馈计算描述 反向传播过程各参数的梯度计算各时刻损失函数梯度计算损失函数对各时刻神经元输出的梯度计算 Softmax \text{Softmax} Softmax回归的梯度计算关于 h ( t ) h^{(t)} h(t)的综合反向传播梯度 总结 引言 上一节介绍了 Softmax \text{Softma...

目录 一、前言 二、YOLO适合哪些领域 （1）自动驾驶领域 （2）安防领域 （3）农业领域 （4）医学领域 （5）遥感领域 （6）制造领域 （7）交通领域 （8）其它领域 三、何为YOLO （1）YOLOv1原理 （2）YOLOv1网络架构 （3）YOLOv1训练 （4）YOLOv1的优势和局限性 一、前言 实时物体检测已经成为众多邻域应用的关键组成部分，这些领域包括：自动驾驶车辆、机器人、视频监控和...

Spring JDBC 基础学习 Spring JDBC 简介 Spring JDBC配置步骤 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-context</artifactId> <version>5.2.6.RELEASE</version> </dependency> <...

大家好，我是Mr数据杨，一个对数据和编程充满热情的人。今天，我要和大家分享关于正则表达式的一些知识。你可能会问，正则表达式是什么？我们日常生活中怎么会用到这个复杂又晦涩的概念呢？ 让我举个例子，你是否有过在长长的购物清单中查找某种商品，或者在一大堆邮箱里找出所有的订阅邮件的经历？这其实和我们今天要谈的主题有异曲同工之妙。在编程中，我们经常需要在大量的文字中找出我们关注的信息，或者替换某些特定的字符。这就...

蒻而言，也就拿它玩玩，水水模板，然后就吃灰了，这里给出洛谷普通线段树 \(1\) 的 zkw 线段树代码 其他方面的这些东西，有些很有用，有些也就图一乐，以后如果学会了，我会来补坑的。标记永久化：「学习笔记」线段树标记永久化可持久化线段树（权值线段树）：「学习笔记」可持久化线段树...

Vim学习笔记 系列笔记链接Ch03 Searching FilesVim中打开和编辑文件用Find进行文件搜索用grep进行文件内搜索:vim搜索:grep搜索 通过Netrw浏览文件Fzffzf和ripgrep安装fzf配置fzf语法查找文件在文件内部查找用Rg代替Grep在多个文件中搜索和替换 小结 系列笔记链接 Ch00，Ch01 Ch02：Buffers, Windows and Tabs C...

大家好，我是Mr数据杨，今天，我要为大家讲解一段特殊的旅程，它与《三国演义》有关，而我们的主角是元组（tuple）。 让我们想象这样一个场景，三国演义中的诸葛亮，赵云，关羽，就像一个元组，他们三人被定义为一个固定的组合。这就像在Python中，我们把多个元素组合成一个元组：heroes = (‘诸葛亮’, ‘赵云’, ‘关羽’)。你不能随便更改三国的历史人物，同样，元组也是不可变的，这就是它的优点之一。...