ȳ

最新推荐文章于 2025-08-21 15:55:14 发布
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您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。 为什么需要评估？ 让我从一个非常简单的例子开始。 罗宾和山姆都开始为工科大学准备入学考试。他们俩共享一个房间，并在解决数字问题时付出了相同的努力。他们俩全年学习了几乎相同的时间，并参加了期末考试。令人惊讶的是，罗宾清除了，但萨姆没有清除。当被问到时，我们知道他们的准备策略有一个区别，即“测试系列”。罗宾加入了一个测试系列，他
【TTS回顾】CosyVoice 深度解析：基于LLM的TTS模型
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05-22 1157
本篇博客我们回顾一下CosyVoice，文本转语音（TTS）技术正经历一场由大型语言模型（LLM）引领的深刻变革。我们不再满足于仅仅“听得清”，更追求合成语音能够像真人一样自然流畅、富有表现力，并且能够轻松实现零样本 (Zero-Shot)语音克隆，即用极少（甚至一段）目标说话人的音频就能合成其声音。传统的 TTS 模型，无论是基于参数合成还是拼接合成，在自然度和表现力上都存在瓶颈。
vue和echarts实现地图航线
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05-26 5148
vue和echarts实现地图航线.................................
不使用Colour 0.4.6 ，自行根据计算公式定义函数，完成在C:\Users\刘涵\Desktop\数模标准\模拟题二\C题的附录.xlsx的名为Problem 1的sheet中的波长和光强对相关色温 (CCT)和 距离普朗克轨迹的距离 (Duv)、保真度指数 (Rf)和色域指数 (Rg)、褪黑素日光照度比 (mel-DER)进行计算，输出计算代码（Pthyon）。“CIE 1931 2° 标准观察者” 的完整数据（波长 + x̄, ȳ, z̄ 三刺激值）文件名 ciexyz31.csv
08-16
读取CIE 1931 2°标准观察者数据（ciexyz31.csv），该文件包含波长和x̄, ȳ, z̄三刺激值。 3. 将待测光谱数据与CIE标准观察者数据在相同波长点上进行插值对齐（因为待测光谱的波长范围可能和CIE数据不同）。 4....
{"processing_time":0.2067133128516616,"result":[{"confidence":0.9943378063348624,"coordinates":[[108.0,286.0],[393.0,286.0],[393.0,307.0],[108.0,307.0]],"text":"šŧųŹƅƑƗȃȉȕȡȧȳ"},{"confidence":0.833623006939888,"coordinates":[[322.0,396.0],[362.0,396.0],[362.0,415.0],[322.0,415.0]],"text":"Bait"}]}，还是乱码
05-31
用户已经尝试过之前的解决方案，但问题仍然存在，返回的文本中仍然有乱码字符，比如“šŧųŹƅƑƗȃȉȕȡȧȳ”。我需要仔细分析可能的原因，并提供更进一步的解决方案。首先，回顾之前的解决方案，用户已经实现...
不使用Colour 0.4.6 ，自行根据计算公式定义函数，完成在C:\Users\刘涵\Desktop\数模标准\模拟题二\C题\附录_processed.xlsx的只有的波长和光强两列,对相关色温 (CCT)进行计算，输出计算代码（Pthyon）。“CIE 1931 2° 标准观察者” 的完整数据（波长 + x̄, ȳ, z̄ 三刺激值）文件名 ciexyz31_1.csv且文件ciexyz31_1.csv无列名需定义按波长、x、y、z的顺序,由360开始830结束。（附录_processed.xlsx不用进行数据预处理步骤） 采用# 读取光源光谱数据 spectrum_df = pd.read_excel(r'C:\Users\刘涵\Desktop\数模标准\模拟题二\C题\附录_processed.xlsx') wavelengths = spectrum_df.iloc[:, 0].values # 波长列 intensities = spectrum_df.iloc[:, 1].values # 光强列 # 读取CIE 1931标准观察者数据 cie_data = np.loadtxt('ciexyz31_1.csv', delimiter=',') cie_wavelengths = cie_data[:, 0] # 360-830nm x_bar = cie_data[:, 1] y_bar = cie_data[:, 2] z_bar = cie_data[:, 3]
08-16
我们已知：计算CCT需要以下步骤： 1. 计算光源的三刺激值XYZ（需要将光源光谱与CIE观察者函数在相同波长上积分） 2. 由XYZ计算色坐标xy 3. 由xy转换到1960 UCS的uv坐标 4. 通过寻找普朗克轨迹上最近的点来计算CCT...
import numpy as np import pandas as pd from scipy import integrate def calculate_xyz(wavelengths, intensities, cie_data_path='cie1931_2deg.csv'): """ 计算光谱数据的 CIE XYZ 三刺激值 参数: wavelengths -- 波长数组 (nm) intensities -- 对应光强数组 cie_data_path -- CIE 1931标准观察者数据文件路径 返回: XYZ -- 包含 X, Y, Z 值的 numpy 数组 """ # 数据预处理：归一化光强 intensities = intensities / np.max(intensities) # 插值到标准波长范围 (380-780nm, 1nm间隔) new_wavelengths = np.linspace(380, 780, 401) new_intensities = np.interp(new_wavelengths, wavelengths, intensities) # 加载CIE 1931标准观察者数据 cmf = pd.read_csv(cie_data_path) cmf_wavelengths = cmf['wavelength'].values # 插值匹配光谱数据 x_bar = np.interp(new_wavelengths, cmf_wavelengths, cmf['x_bar']) y_bar = np.interp(new_wavelengths, cmf_wavelengths, cmf['y_bar']) z_bar = np.interp(new_wavelengths, cmf_wavelengths, cmf['z_bar']) # 计算XYZ三刺激值 X = integrate.simps(new_intensities * x_bar, new_wavelengths) Y = integrate.simps(new_intensities * y_bar, new_wavelengths) Z = integrate.simps(new_intensities * z_bar, new_wavelengths) # 归一化常数 k = 100/∫ȳ(λ)dλ k = 100 / integrate.simps(y_bar, new_wavelengths) return np.array([X, Y, Z]) * k # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 示例数据（实际应从文件读取） wavelengths = np.linspace(400, 700, 31) # 400-700nm, 31个点 intensities = np.exp(-0.5*((wavelengths-550)/50)**2) # 高斯分布 # 计算XYZ值 XYZ = calculate_xyz(wavelengths, intensities, 'cie1931_2deg.csv') print(f"CIE XYZ 值: X={XYZ[0]:.4f}, Y={XYZ[1]:.4f}, Z={XYZ[2]:.4f}") 对于这个代码没有1931的文件如何直接使用
08-08
我们之前已经讨论了三种无需本地CSV文件即可获取CIE 1931 2度标准观察者数据的方法。现在，用户想知道在没有'cie1931_2deg.csv'文件的情况下如何运行`calculate_xyz`函数（假设这个函数原本需要该文件）。...
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