猎上网

本项目仿照猎聘网,旨在为企业提供高端人才推荐,为猎头行业提供全面人才库,为求职者提供职位筛选。网页设计包含首页、登录模块,支持响应式布局,确保在PC端和移动端的良好体验。

作者:余华&龙金海
班级:J05
项目展示:
随着目前市场对高端人才的需求越来越多,更多的企业雇主把目光投向猎头市场;该项目前端是以猎聘网为模仿对象,旨在为企业提供高端人才推荐,为猎头行业提供更加全面的人才库,为人才提供更多的职位筛选。
整个网页设计包括首页、HR登录、猎头登录和求职者登录部分组成,实现不同身份的用户登录具有不同的操作。
应用技术:
1、响应式布局:由于现在移动智能设备的普及,更多的人把浏览工具从pc电脑转移到了手机上,因此前端对手机的支持显得尤为重要,因此,该项目采用响应式布局。使得页面不管是在PC端还是移动端都能正常打开,不影响视觉效果。
2、用到css3+html5的布局技术,应用jQuery和bootstrap框架,根据设备屏幕宽度展现不同的效果。
收获:
通过本次网页设计, 还是学习到了很多东西。能够灵活运用自己学习的知识,制作一个近乎可以上线的网页,自己的收获也挺多的,在这个过程中最大的亮点和难点就是响应式布局。
通过这次的网页制作,加深了对HTML和CSS3的理解。在制作网页的过程中,在设计响应式布局部分遇到大量的问题,尤其是针对移动端的适配,经过不断的尝试和修改,学习和使用了媒体查询以及大量查看框架文档方法,加深了对响应式布局的理解,并突破了自己遇到的前端开发的技术难点,得到了自己非常满意效果。
登录页:宽屏
在这里插入图片描述

求职者登录——宽屏,适应PC端
在这里插入图片描述

求职者登录——移动端
在这里插入图片描述

主页—PC端
在这里插入图片描述

轮播特效
在这里插入图片描述

蒙层特效

在这里插入图片描述

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值