数据增强 在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型(防止模型过拟合)，一般都会对数据图像进行数据增强，数据增强，常用的方式，就是旋转图像，剪切图像，改变图像色差，扭曲图像特征，改变图像尺寸大小，增强图像噪音(一般使用高斯噪音)等，但需要注意，不要加入其它图像轮廓的噪音。在 ...
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2017-10-11 12:49:21
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一直用sublime，但是ubuntu下输入中文有问题，解决起来太麻烦； pycharm太重。虚拟机一开+Chrome打开10几个页面，然后再运行pycharm，静音轻薄笔记本CPU和8G内存基本都占满，风扇狂转，高频噪音从小本一侧出来，吵得耳朵疼。 已经习惯上晚上静音工作之后，很难忍受。 也越来越 ...
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2017-10-05 22:01:42
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“轻电脑”就是一台云端PC，它无论是在移动办公、休闲娱乐还是在节能环保、安全管控等方面都拥有超高的性价比，对比传统PC更轻、更省电，员工本地用的云终端，功耗在10瓦以下，而电脑一般都在200瓦左右，可以大幅节能，节省电费，每台每月可省电60元。且无污染、噪音低、空间省，改善办公环境，符合国家提倡节能... ...
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2017-09-30 15:19:51
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题目链接： https://vjudge.net/problem/UVA-10048 中文大意： 现在有一个无向图，有C个点，S个边，Q个询问。 每条边有一个权值代表噪音值。若想从u走到v。选择一条最大噪音尽可能小的路线。 对于每一个询问，输出u到v的路径中，输出路线的最大噪音值是多少。 大致思路： ...
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2017-09-30 00:26:59
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一、语音特征 对于语音识别来说，好的语音特征应该： 包含区分音素的有效信息：良好的时域分辨率，良好的频域分辨率； 分离基频F0以及它的谐波成分； 对不同说话人具有鲁棒性； 对噪音或信道失真具有鲁棒性； 有着良好的模式识别特性：低维特征，特征独立（GMM需，NN无需）。 二、提取MFCC特征的整体流程 ...
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2017-09-20 21:57:08
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凝聚层次聚类： 所谓凝聚的，指的是该算法初始时，将每个点作为一个簇，每一步合并两个最接近的簇。另外即使到最后，对于噪音点或是离群点也往往还是各占一簇的，除非过度合并。对于这里的“最接近”，有下面三种定义。我在实现是使用了MIN，该方法在合并时，只要依次取当前最近的点对，如果这个点对当前不在一个簇中， ...
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2017-09-11 21:26:22
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语音和分贝有关系，分贝和傅里叶变换有关系，所以在语音拾取的时候降低语音的敏感度，可以通过过滤指定分贝数拾取语音，可以理解为过滤噪音 值得注意的是，拾取语音的Byte数组要为2的N次方长度，这个由快速FFT算法决定 引用自：http://www.cnblogs.com/zhuweisky/p/3269 ...
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2017-09-07 14:51:34
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对于一般的图像提取轮廓，这篇博文介绍了一个很好的方法，但是对于有噪声的图像，并不能很好地捕获到目标物体。 比如对于我的鼠标，提取的轮廓效果并不好，因为噪声很多： 所以本文增加了去掉噪声的部分。 首先加载原始图像，并显示图像 然后进行低通滤波处理，进行降噪 使用floodfill来去掉目标周围的背景， ...
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2017-08-29 21:55:37
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平时使用mac air， 磁盘空间较小，经常提示磁盘空间快要满了，当然可以使用呢磁盘清理工具清理，但手动清理磁盘空间也很方便的，执行如下命令即可： 1. 清理废纸篓： 平时删除的不用的文件会被自动放到废纸篓中，如果不及时清理，仍会占用磁盘空间的，因此需要及时清理废纸篓 2. 清理噪音文件：sudo ...
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2017-08-29 12:45:45
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