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RSS订阅原创 精确率 假阳性 ；召回率 假阴性 mAP（mean Average Precision） 是评估模型精度的核心指标，全称 “平均精度均值”。它综合衡量了模型在不同类别、不同置信度阈值下的检测性能
摘要： mAP（平均精度均值）是YOLO目标检测的核心评估指标，综合衡量模型精度和召回率。通过计算不同IoU阈值（如0.5或0.5:0.95）下的类别平均精度（AP），再对所有类别取平均得到mAP。它平衡了精确率（减少误检）和召回率（减少漏检），是模型对比和优化的关键依据。例如，mAP@0.5:0.95=0.35表示模型在严格IoU条件下平均精度为35%。理解mAP的计算逻辑（PR曲线、IoU阈值）有助于针对性提升检测性能。
2025-07-13 00:17:12
160
原创 ADMM-ESINet 一种用于脑电扩展源成像 成像（ESI）方法 是一种基于深度展开网络（deep unfolding network）的 EEG 源
ADMM-ESINet 摘要 ADMM-ESINet是一种创新的EEG源成像深度展开网络，结合了模型驱动方法和数据驱动学习的优势。该网络将ADMM迭代过程展开为可解释的神经网络层，采用结构化稀疏约束（L21范数）提升扩展源重建精度。相比传统方法（如wMNE）速度更快（毫秒级），比纯深度学习（如DeepSIF）泛化性更强。网络由多个ADMM块组成，每个块包含重建层、辅助变量层和乘子更新层，通过端到端训练学习正则化参数和空间变换算子。复现指南包括环境准备、数据生成、模型训练和评估步骤，核心代码基于PyTorch
2025-07-12 11:24:59
366
原创 下载下来的transformers 模型如何使用，里边包含了模型推理 再训练 Hugging Face Transformers 模型目录
是，里边包含了模型推理/再训练所需的全部文件。
2025-07-12 10:50:08
155
原创 KNN其核心是最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）所有算法介绍 重点介绍BVH 是图形学中用于加速 2D/3D KNN 搜索的“包围盒树”，特别适合 GPU 加速，物理仿真。
摘要：KNN算法中的主流加速方法包括暴力法、树结构（如KD-Tree）、哈希类（如LSH）、图结构（如HNSW）以及图形学结构（如BVH）。BVH（包围体层次结构）是一种空间层次划分方法，通过递归构建包围体树实现高效KNN搜索，特别适用于2D/3D场景。相比KD-Tree，BVH更适合GPU加速，在图形学、粒子系统和仿真中表现优异。现代GPU的RT Core可显著提升BVH的遍历效率，使其成为低维KNN搜索的高效解决方案。
2025-07-12 08:06:23
682
原创 python 机器学习 实现电路图重建和统计分析的完整方案，重点解决器件连接矩阵的提取和可视化问题
此方案完整实现了从电路图检测到连接矩阵提取再到可视化分析的全流程，重点解决了器件连接关系的构建问题，并通过分层可视化满足不同分析需求。实际部署时可针对具体电路图特性调整连接阈值等参数。
2025-07-12 02:33:35
408
原创 FPGA开发一个精确反馈控制算法 实现动态调控电磁反馈，控制流过线圈的电流，产生不同大小不同方向的磁力 电路结构设计PCB版图的绘制
外设：ADC SPI (1 MHz)，DAC SPI (20 MHz)，UART (115200)，PWM (200 kHz 用于电流驱动)，I²C (EEPROM 参数存储)。驱动要求：±20 A，带宽 ≥ 100 Hz，纹波 < 10 mA，分辨率 16 bit → 1 LSB ≈ 0.6 mA，满足指标。- 加速度计：±50 g，模拟差分输出，灵敏度 40 mV/g，带宽 1 kHz，噪声 20 µg/√Hz。
2025-07-11 19:55:12
349
原创 TrOCR（Transformer-based Optical Character Recognition）是微软提出的一种端到端基于 Transformer 架构的光学字符识别（OCR）模型，由预训
TrOCR是一种基于Transformer的端到端光学字符识别模型，由图像编码器和文本解码器组成，支持多语言识别。它能处理384×384分辨率图像，分割为16×16块输入模型，无需CNN、RNN或外部语言模型。该模型对字体、方向及噪声具有鲁棒性，适用于手写体和印刷体识别。通过Hugging Face可快速部署，示例代码展示了从手写图片中提取文本的流程。其优势包括端到端处理、多语言支持和强大的适应性。
2025-07-11 19:42:01
350
转载 步态时项分析 关节角度 步长 步速等参数测量 bvh 分析 人工智能有正确的走路姿势吗，关于步态，频率，幅度，身姿等的标准？
步行周期可分为6个时期：触地期、站立中期、推进期、摆动初期、摆动中期、摆动末期，也可以分为2个时相：支撑相（触地期、站立中期、推进期）和摆动相（摆动初期、摆动中期、摆动末期）。行走时左、右两足之间的横向距离，通常以足跟中心为测量参考点，以米为单位。步行周期是指行走时从一侧的足跟触地至同侧足跟再次触地所经历的过程，每一侧下肢都有各自的步行周期。从一侧的足跟触地至同侧足跟再次触地时所用的时间，以秒为单位。观察肢的小腿和地面垂直到观察肢的足跟下一次触地为止。观察肢的足跟首次触地到观察肢的整个足底触地为止。
2025-07-11 10:31:23
13
原创 分析BVH文件中来判断 崴脚等异常步态识别方法 人工智能机器人
在BVH文件中判断行动异常（如崴脚）与正常步态的差异，主要通过分析骨骼关节的运动数据（旋转角度、位置变化、时序特征等）。，辅以支撑期缩短、左右不对称等指标。建议结合临床步态分析工具（如OpenSim）进行生物力学验证。(示意图：正常踝轨迹 vs 崴脚内翻轨迹)使用Python库（如。：崴脚的BVH特征核心是。
2025-07-11 01:06:35
637
原创 机器学习 YOLOv5手绘电路图识别 手绘电路图自动转换为仿真软件（如LT Spice）可用的原理图，避免人工重绘
本文提出了一种基于YOLOv5和霍夫变换的实时手绘电路图识别算法，实现从手绘图纸到可仿真原理图的自动转换。该方法通过YOLOv5检测元件（mAP 0.5达98.2%），结合霍夫变换和K-means聚类识别节点，最终完成电路重建（准确率80%，耗时0.33秒/张）。实验表明，相比传统方法，该方案在元件识别准确率（99%）和抗干扰性上更具优势。研究虽存在单支路元件限制，但为电路数字化提供了首个端到端实时解决方案。未来将扩展元件类型并优化节点匹配算法。
2025-07-10 21:53:19
1097
原创 基因突变与临床数据关系”的数据分析方法总结 分析测序系列
摘要 本研究总结了基因突变与临床数据的关联分析方法。数据来源主要包括TCGA、GEO等公共数据库和临床样本测序结果。分析方法涵盖数据预处理（清洗、格式转换）、基因突变与临床特征的关联分析（卡方检验、生存分析）、突变特征分析（突变谱、TMB计算）、多基因突变分析（共突变、基因融合）以及临床意义评估（预后模型构建、免疫微环境分析）。研究采用R、Python等工具进行数据处理和分析，并提供了具体的代码示例。通过整合基因组数据和临床特征，该方法有助于揭示基因突变与疾病预后的关系，为精准医疗提供依据。
2025-07-10 12:35:38
540
原创 STIDGCN（时空交互动态图卷积网络）的原理，包括其核心模块的设计思路和工作机制 交通预测是智能交通系统中的一个重要任务
时空交互动态图卷积网络（STIDGCN）是一种用于交通预测的新型深度学习模型，旨在解决现有方法在同步捕捉交通数据的时空依赖性以及动态关联性方面的不足。以下是关于STIDGCN的详细介绍：模型架构STIDGCN由交互学习模块和动态图卷积模块组成。交互学习模块通过按时间间隔划分交通数据，并在划分后的子序列之间进行交互学习，从而同步捕捉交通数据的时空依赖性。动态图卷积模块则通过一种新颖的动态图生成方法，基于输入的交通数据和预定义的图结构生成动态邻接矩阵，从而模拟道路网络节点之间的动态关联。模型特点同步捕捉
2025-07-09 23:15:55
867
原创 图神经网络 gnn 应用到道路网络拓扑结构与交通碳排放相关性。，拓扑指标量化、时空关联模型及演化机制分析
针对您提出的“道路网络拓扑结构与交通碳排放关联性研究”框架，以下结合研究目标、数据与方法进行系统性深化设计，重点强化。利用MEIC（中国多尺度排放清单）西安交通排放栅格数据（1km×1km）进行交叉验证。此方案将拓扑抽象特征转化为可量化的决策变量，为低碳路网规划提供实证基础。
2025-07-09 21:55:07
1151
原创 景观桥 涵洞 城门等遮挡物对汽车安全性的影响数学建模和计算方法，需要收集那些数据
收集道路几何、桥梁结构、交通流、环境、历史事故等数据。基于道路线形 (平/纵曲线) 计算基础理论视距。利用几何投影法或 3D 光线投射，计算景观桥结构导致的实际可用视距 (ASD_static)。根据路段类型 (直线、弯道、匝道口等) 和驾驶任务 (停车、决策、超车)，选择SSD或DSD作为RSD。计算(当时)。在微观交通仿真 (如 VISSIM, SUMO) 中，考虑前车遮挡 (Gap_leader)，计算驾驶员实时动态可用视距。计算基于SDI(或ASD_real与RSD比较) 的事故概率。
2025-07-09 20:18:14
964
原创 基于Python的动态双重机器学习（Dynamic Double Machine Learning, DDML）分析项目的实现示例
本文介绍了使用Python实现动态双重机器学习（DDML）的方法。通过EconML库中的DynamicDML估计器，分析随时间变化的处理效应。主要内容包括：1）环境配置，安装EconML等必要库；2）生成合成数据模拟动态处理场景；3）使用DynamicDML训练模型，包括结果变量和处理变量的拟合；4）可视化展示估计效应与真实效应的对比。项目展示了DDML在动态因果推断中的应用，为处理动态政策效应分析提供了Python实现范例。
2025-07-09 09:25:06
284
原创 2021年至2025年6月计算机视觉领域的一些重要算法和技术进展
这些算法和技术展示了Transformer和Diffusion Models在计算机视觉领域的广泛应用和持续创新，从图像分类到3D建模，从超分辨率到多模态融合，推动了计算机视觉的发展。这些算法和技术展示了Transformer在计算机视觉领域的广泛应用和持续创新，从图像分类到3D建模，从超分辨率到多模态融合，Transformer正在不断推动计算机视觉的发展。这些算法和技术进展展示了计算机视觉领域的快速发展，从基础的图像处理到复杂的多模态学习和三维建模，都取得了显著的突破。
2025-07-09 08:17:15
906
原创 2021年至2025年6月期间，Transformer在计算机视觉领域的最新算法和技术进展的总结
2021-2025年，Transformer在计算机视觉领域取得显著进展。ViT开创性地将图像分割为patch序列处理，DETR首次将Transformer用于目标检测。图像分割方面，SETR实现像素级分类；超分辨率领域涌现HAT、Swin2SR等创新模型。3D建模中VGGT处理多视图数据，T-MSA++优化注意力机制提升图像复原效果。多模态融合方面，MP-GT和ResCLIP取得突破，Video-SwinIR优化视频处理，DALL-E实现文本到图像生成。这些技术持续推动计算机视觉从基础任务到复杂应用的发展
2025-07-09 07:57:57
226
原创 GATv2 是对原始图注意力网络（GAT）的改进版本，主要解决了 GAT 的静态注意力问题你提到的“GATv2 动态注意力 + ViG 基础架构 + SViG 阈值化图构建”涉及图神经网络（GNN）和
1. **动态注意力**：GATv2 的动态注意力机制能够根据节点特征动态调整邻居的重要性，从而更好地捕捉图像中的复杂关系。- **门控线性注意力**：ViG 引入了门控机制，能够动态调整节点之间的连接权重，从而更好地捕捉图像的局部和全局特征。3. **双向上下文建模**：ViG 的双向设计能够同时考虑前向和后向的上下文信息，进一步提升模型的性能。- **双向设计**：ViG 的双向设计允许模型同时考虑前向和后向的上下文信息，进一步提升了模型的性能。### GATv2 动态注意力。
2025-07-08 19:25:28
407
原创 python 数据分析 单细胞测序数据分析 相关的图表，常见于肿瘤免疫微环境、细胞亚群功能研究 ，各图表类型及逻辑关系如下
层层递进解析单细胞数据背后的细胞群体特征与互作规律。
2025-07-07 23:17:35
419
原创 要提升你的二分类预测模型的性能，同时保留你的创新点 python机器学习
摘要：提升蛋白质二分类预测模型性能的方法包括：1)优化模型结构，如增加深度/宽度、引入正则化、注意力机制；2)特征工程，如特征选择/增强和归一化；3)数据增强，如序列变体生成和样本平衡；4)参数优化，包括学习率调整和超参数搜索；5)模型集成技术；6)以MCC为重点优化评估指标。所有优化需确保保留原有创新点，建议采用迭代实验方式，每次只调整少量参数并详细记录结果。
2025-07-07 11:33:49
670
原创 于3D-MOT的光束 delivery 系统（如文档中Rubidium PICMOT），通过6束正交准直光（三对 counter-propagating 光束）实现原子冷却与囚禁。结合文档中提到的Me
该方案可直接应用于3D-MOT的光束 delivery 系统（如文档中Rubidium PICMOT），通过6束正交准直光（三对 counter-propagating 光束）实现原子冷却与囚禁。结合文档中提到的Metasurface反射结构（参考文献[64]），可进一步集成 retroreflector，构建全平面化的3D-MOT系统，适用于芯片级冷原子传感器或量子计算平台。
2025-07-07 11:25:24
813
原创 Python 机器学习 基础 之 无监督学习 【主成分分析（PCA） / 非负矩阵分解（NMF）/ t-SNE 流形学习】在单细胞转录组分析中的应用：PCA、NMF与t-SNE
t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）将高维数据映射到二维空间，通过保持数据点的局部邻域关系实现可视化。它将高维距离转换为概率分布，再用t-分布拟合低维空间的分布，突出数据的局部结构。PCA是一种线性降维方法，通过将高维数据投影到正交的主成分轴上，保留数据的主要方差。其核心是通过特征值分解或奇异值分解（SVD），找到最能代表原始数据变异的低维空间。在单细胞转录组分析中，通常先通过PCA降维减少噪声，再用NMF识别生物学亚型，最后用t-SNE可视化细胞分布，三者结合可全面解析肿瘤微环境的异质性。
2025-07-05 20:16:34
785
原创 非负矩阵分解（NMF）的python应用 ,基因分析，以胰腺癌上皮亚簇为实例，NMF在癌症研究中的优势
文献中NMF的计算核心是通过非负矩阵分解将bulk转录组数据降维为生物学可解释的分子亚型，其迭代优化过程确保分解结果符合基因表达的非负性和功能模块性。在单细胞转录组和癌症研究中，非负矩阵分解（NMF）常用于分析基因表达数据以识别分子亚型或细胞状态。以下结合文献中的应用场景，提供Python实现NMF的完整流程，重点关注其在胰腺癌和食管癌研究中的应用逻辑。通过上述代码框架，可实现从NMF模型构建到生物学解释的全流程分析，紧密结合两篇文献中胰腺癌和食管癌的研究场景，为肿瘤微环境的分子亚型解析提供量化工具。
2025-07-05 20:04:10
595
原创 仿真软件介绍 COMSOL Multiphysics 或 ANSYS Fluent 等 MATLAB OpenFOAM，和在化学上的应用实例
在选择仿真软件时，需要根据具体的仿真需求、自身的编程能力和计算资源等因素综合考虑。对于复杂的多物理场耦合仿真问题，如相分离、流动、蒸发和纳米颗粒运动的耦合模拟，建议优先考虑 COMSOL Multiphysics 或 ANSYS Fluent 等专业商业软件，它们在处理这类问题时具有较多的功能和经验。在仿真领域，MATLAB 是一种非常常用的工具，尤其是在工程和科学计算中，具有强大的数值计算、可视化和编程能力，但它通常不是专门用于多物理场耦合仿真（如流体流动、相分离、蒸发等过程）的首选工具。
2025-07-03 23:46:35
853
原创 动捕关节数据采集系统设计与实现
本文介绍了一种动捕关节数据采集系统的设计与实现。系统通过动捕硬件获取数据，利用Mocap API进行数据采集，主要针对下肢关键关节(膝、髋、踝、足等)的位置和旋转信息。系统采用模块化设计，包含初始化、数据采集和数据处理三大模块，使用递归算法遍历关节树结构获取目标数据。文章详细阐述了系统架构、关键模块设计、数据结构定义以及核心算法流程，并提供了基于Python的实现代码框架，包括与动捕API的交互、关节数据结构定义和错误处理机制等核心功能。该系统实现了实时关节数据采集、格式化输出和统计分析功能。
2025-06-28 19:03:38
979
原创 Blender 不同版本对应 Python 版本的更完整列表：
从 Blender 2.8 开始，Blender 通常会使用 Python 3.7 及以上版本。如果你需要使用特定的 Python 版本进行开发，可以参考上表选择合适的 Blender 版本。在浏览器中实时运行代码，支持30多种语言和在线IDE，尽在 InsCode。InsCode - 让你的灵感立刻落地。还有一个ai写代码的地方。
2025-06-26 18:38:19
450
原创 pip install mathutils 安装 Blender 的 mathutils 模块时，编译失败了
缺失头文件fatal error C1083: 无法打开包括文件: “BLI_path_util.h”: No such file or directory这个头文件是 Blender 的内部头文件，mathutils是 Blender 源码中的一个 C 模块，它依赖很多 Blender 自带的头文件和库文件。函数finite未定义warning C4013: “finite”未定义；假设外部返回 int说明缺少对<float.h>或者<math.h>等库的包含。
2025-06-26 01:14:24
367
原创 Python print()怎么输出完整的字符串 避免... 输出较长的字符串时，可能会遇到字符串被截断并以 ... 显示的情况。这通常是因为 Python 的默认输出设置限制了字符串的显示长度
输出较长的字符串时，可能会遇到字符串被截断并以 ... 显示的情况。这通常是因为 Python 的默认输出设置限制了字符串的显示长度
2025-06-25 16:03:07
333
原创 Blender 的 NEURON MOCAP LIVE 插件 bvh开发实例 插件提供了将运动数据从 Axis Studio 流式传输到 Blender 的功能
此插件提供了将运动数据从 Axis Studio 流式传输到 Blender 的功能。尝试自动匹配骨骼，如果某些骨骼自动匹配失败，可以手动匹配这些骨骼。属性进行动画处理来为骨架制作动画，但在某些情况下，只需要。armature 设置为您在第一步中创建的骨架。选项下，接收到的运动数据将直接传递到电枢。记录的数据保存在名为 “mocap” 的。Blender 中的 Insall 插件。设置是指如何解析流数据，如果您想为。设置表示如何驱动活动电枢，在。在 Blender 侧边栏的。动画，您可以通过锁定。
2025-06-24 22:59:03
1131
原创 Axis Studio 动作捕捉 Noitom Mocap 软件获取人体运动数据（BVH 格式） Python 实现的 ROS 节点程 支持宇树科技 H1 模型机器人的 Retargeting 。
在“本地地址”中填写运行 Axis Studio 软件的 Windows 计算机的 IP 地址，在“目标地址”中填写运行 ROS 节点的 Linux 计算机的 IP 地址。当与仿真仿真器节点的项目相结合时，可以实现从 Noitom Mocap 软件获取数据并用于驱动机器人的功能。：机器人仿真器，监听来自mocap_ros_py或mocap_ros_urdf的数据并驱动机器人。：它与 mocap_ros_py 具有相同的功能，但它是在 C++ 中实现的。最后，将转换后的数据发送到仿真器节点以驱动机器人模型。
2025-06-24 20:42:11
653
原创 BVH 文件是一种用于记录 3D 动画数据的文件格式，常用于 3D 建模和动画制作。以下是对这个 BVH 文件的逐行解读
BVH 文件是一种用于记录 3D 动画数据的文件格式，常用于 3D 建模和动画制作。以下是对这个 BVH 文件的逐行解读：HIERARCHYROOT HipsMOTIONFrames: 10 1.2 0 0 0 0 15 0 0 # 这是注释。
2025-06-24 10:48:40
694
原创 MocapApi 中文文档 和github下载地址 NeuronDataReader（以下简称 NDR）的下一代编程接口
以下是 MocapApi 技术文档github https://github.com/pnmocap/MocapApi?tab=readme-ov-fileMocapApi 是 NeuronDataReader（以下简称 NDR）的下一代编程接口，设计目标为：表示与 Axis Studio 广播端口的连接，用于轮询数据和状态。关键方法：2. IMCPAvatar & MCPAvatarHandle_t对应 Axis Studio 中的 Avatar 模型，用于获取骨骼层级和关节数据。关键方法：3.
2025-06-23 21:01:43
928
原创 脑电波EEG 的神经血管耦合进行频谱分析、功率谱分析、功能连接分析、微状态分析
脑电波EEG 的神经血管耦合进行频谱分析、功率谱分析、功能连接分析、微状态分析。
2025-06-19 16:40:49
160
原创 通过 Python 和 OpenPIV 库实现背景纹影（BOS）技术来计算喷气速度场是可行的。背景纹影技术是一种非接触式的光学测量方法，通过比较两张图像中背景点的位移来计算流场的速度场
通过 Python 和 OpenPIV 库实现背景纹影（BOS）技术来计算喷气速度场是可行的。背景纹影技术是一种非接触式的光学测量方法，通过比较两张图像中背景点的位移来计算流场的速度场。1. **图像质量**：确保背景点分布均匀，且在喷气过程中不会因为遮挡而丢失背景点。如果遇到问题，请随时提问。使用 OpenPIV 库的 PIV 算法计算两张图像之间的位移场，从而得到速度场。3. **时间间隔**：时间间隔（dt）应根据您的相机帧率和喷气速度合理设置。plt.title('背景去除后的图像 A')
2025-06-19 12:23:19
647
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转载 南京大学计算机学院大模型中心12篇论文被CVPR 2025录用
大模型的训练往往需要多机多卡的分布式训练。大模型的分布式训练挑战巨大，即使硬件足够，很多人大概率（我们实验中验证有64%-87%的概率）会因为超参数设置（模型怎么切分和排布、数据怎么切分和排布等）不合理而跑不出结果。此外，很多人在碰到大模型训练慢时只会想到增加GPU等硬件，而忽略了或者没意识到分布式训练算法的作用。实际上，分布式训练算法会极大地影响硬件的算力利用率。高效能分布式训练算法具有高算力利用率。
2025-06-14 11:28:31
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原创 Word 文件转md文件 在 Word 中没有直接将文档另存为 Markdown（.md）格式的选项，但你可以使用一些工具或手动转换来实现
输入命令 `pandoc -o output.md -i input.docx` ，其中 `input.docx` 是你的 Word 文档文件，`output.md` 是要生成的 Markdown 文件。1. **复制粘贴内容** ：打开 Word 文档，将内容复制并粘贴到 Markdown 编辑器中，如 Typora、Mark Text 等。2. **格式转换** ：在 Markdown 编辑器中，使用快捷键或菜单选项来调整标题、列表、加粗、斜体等格式。### 使用第三方工具。
2025-06-12 11:59:15
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原创 Python 和 matplotlib 保存图像时，确保图像的分辨率和像素符合特定要求（如 64x64）,批量保存 不溢出内存
确保图像尺寸和分辨率：通过正确设置figsize和dpi参数，确保生成的图像符合 64x64 像素的要求。解决内存溢出问题：通过限制线程池大小、分批处理和显式清理内存，避免批量处理时的内存溢出。一致性：确保 MATLAB 和 Python 中的图像保存设置一致，以生成相同的图像。通过这些方法，可以有效地解决图像尺寸不一致和内存溢出的问题。
2025-05-24 00:15:00
661
原创 n_fft（快速傅里叶变换的窗口大小）是音频信号处理中的一个重要参数，它决定了在计算频谱时每次处理的样本数量。在 librosa.feature.melspectrogram 函数中，n_fft 的作
n_fft（快速傅里叶变换的窗口大小）是音频信号处理中的一个重要参数，它决定了在计算频谱时每次处理的样本数量。在函数中，n_fft。
2025-05-23 18:09:11
362
原创 通过对音频信号提取梅尔频谱图并转换为对数梅尔频谱图得到的。它的形状主要由以下参数决定 转换成图片 64*64像素
转换成图片 64*64在你的代码中，是通过对音频信号提取梅尔频谱图并转换为对数梅尔频谱图得到的。
2025-05-23 17:59:31
697
原创 绘制音频信号的各种频谱图，包括Mel频谱图、STFT频谱图等。它不仅能够绘制频谱图librosa.display.specshow
**`data`**：二维数组，表示频谱数据。- **`ax`**：`matplotlib`的轴对象，默认值为`None`。- **`**kwargs`**：其他关键字参数，将传递给`matplotlib.pyplot.imshow`。- **`x_coords`**：一维数组，表示x轴的坐标。- **`fmax`**：最大频率，默认值为`None`，表示采样率的一半（Nyquist频率）。- **`x_axis`**：字符串，指定x轴的类型。- **`y_axis`**：字符串，指定y轴的类型。
2025-05-23 11:18:23
951
光子集成MOT综述这篇文章详细介绍了集成化三维磁光阱（3D-MOT） Enabling photonic integrated 3D magneto-opticaltraps 英文
2025-07-07
特别推荐的是 mysqlclient-1.4.6-cp37-cp37m-win-amd64.whl 文件等，专为 Windows 64 位系统下的 Python 3.6 3.7 3.8 环境设计
2025-01-15
html2canvas 截图功能 报表和文档转换
2024-04-08
各个国家地区的货币编码和国家代码数组
2023-08-16
portlets jquery drag插件
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epson TM-T88III.rar
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WindowsFormsApp1.rar
2021-03-29
jieqi cms 1.5防注入
2009-05-31
megento api soap xmlrpc接口 自定义扩展示例
2015-06-15
杰奇 jieqi cms 1.5防注入
2009-05-31
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