sorted()
摘要：
描述 sorted() 函数对所有可迭代的对象进行排序操作。 sort 与 sorted 区别： sort 是应用在 list 上的方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。 list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，无返回值，而内建函数 sorted 方法返回的是 阅读全文
posted @ 2019-01-26 10:04 AI大道理 阅读(437) 评论(0) 推荐(0)
哈希
摘要：
https://chuna2.787528.xyz/gaochundong/p/hashtable_and_perfect_hashing.html "哈希“是”Hash“的音译吧！曾见过翻译为“杂凑”算法，你可搜索一下"Hash"算法，看看定义。对于Python中的dict（字典）数据结构，key可以 阅读全文
posted @ 2019-01-25 16:04 AI大道理 阅读(357) 评论(0) 推荐(0)
梅尔倒谱系数
摘要：
MFCC梅尔倒谱系数是说话人识别、语音识别中最为常用的特征。我曾经对这个特征困惑了很久，包括为什么步骤中要取对数，为什么要最后一步要做DCT等等，以下将把我的理解记录下来，我找到的参考文献中最有价值的要数【1】了。是CUM一个教授做的PPT。 整个流程如下： 时域的波形图如下 图1. 时域波形图 第 阅读全文
posted @ 2019-01-24 16:05 AI大道理 阅读(1557) 评论(0) 推荐(0)
tf.unstack()、tf.stack()
摘要：
tf.unstack 原型： unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack' ) 官方解释：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/unstack 解释：这是一个对矩阵进行分解的函数，以下为关键 阅读全文
posted @ 2019-01-19 00:09 AI大道理 阅读(918) 评论(0) 推荐(0)
tf.unstack\tf.unstack
摘要：
tf.unstack 原型： unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack' ) 官方解释：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/unstack 解释：这是一个对矩阵进行分解的函数，以下为关键 阅读全文
posted @ 2019-01-19 00:08 AI大道理 阅读(529) 评论(0) 推荐(0)
tf.Session()、tf.InteractiveSession()
摘要：
tf.Session()和tf.InteractiveSession()的区别 官方tutorial是这么说的： The only difference with a regular Session is that an InteractiveSession installs itself as t 阅读全文
posted @ 2019-01-18 16:37 AI大道理 阅读(855) 评论(0) 推荐(0)
np.random.randn()、np.random.rand()、np.random.randint()
摘要：
（1）np.random.randn()函数 语法： np.random.randn(d0,d1,d2……dn) 1)当函数括号内没有参数时，则返回一个浮点数； 2）当函数括号内有一个参数时，则返回秩为1的数组，不能表示向量和矩阵； 3）当函数括号内有两个及以上参数时，则返回对应维度的数组，能表示向 阅读全文
posted @ 2019-01-18 16:15 AI大道理 阅读(6887) 评论(0) 推荐(0)
numpy.unpackbits()
摘要：
numpy.unpackbits Unpacks elements of a uint8 array into a binary-valued output array. Each element of myarray represents a bit-field that should be un 阅读全文
posted @ 2019-01-14 22:11 AI大道理 阅读(686) 评论(0) 推荐(0)
tf.get_variable（）
摘要：
1. tf.Variable()W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>)1用于生成一个初始值为initial-value的变量。必须指定初始化值 2.tf.get_variable() W = tf.get_variable(nam 阅读全文
posted @ 2019-01-10 10:45 AI大道理 阅读(1542) 评论(0) 推荐(0)
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