这是构建语音识别系统的第一步，因为它可以帮助您理解音频信号的结构。 处理音频信号可遵循的一些常见步骤如下所示 - 记录 当必须从文件中读取音频信号时，首先使用麦克风录制。 采样 用麦克风...

主题建模:识别文本数据中的模式 我们知道，一般而言，文档被分组为主题。 有时需要确定文本中与特定主题相对应的模式。 这样做的技术称为主题建模。 换句话说，可以说主题建模是一种揭示给定文...

下面介绍数据预处理技术 - 二值化 这是当需要将数值转换为布尔值时使用的预处理技术。我们可以用一种内置的方法来二值化输入数据，比如说用0.5作为阈值，方法如下 - data_binarized = preproces...

Quality 图片质量是另一个我比较常用的属性，首先需要注意这个参数并不影响分辨率，并不改变分辨率，并不改变分辨率（重要的事情要说三遍）。 它改变的更多的是图片的细节，比如下面这个例子，...

无监督机器学习算法没有任何监督者提供任何指导。 这就是为什么它们与真正的人工智能紧密结合的原因。 在无人监督的学习中，没有正确的答案，也没有监督者指导。 算法需要发现用于学习的有趣数...

对于构建强化学习代理，我们将使用如下所示的 OpenAI Gym 包 - import gym env = gym.make('CartPole-v0') for _ in range(20): observation = env.reset() for i in range(100): env.render() ...

照片 名称 介绍 适合场景 Mood Lighting 氛围灯。主要是通过在特定的环境中改变灯光的颜色和亮度等参数来创造一种特定的氛围，以营造舒适、浪漫、放松等感觉。从技术实现上看，Mood lighting则...

简单来说，你可以将这些参数理解为官方的固定 Prompt 模版，并且这个模板包含了一些特殊字符，让模型能百分百保证输出结果的一致性的同时还能提升 prompt 的准确度和输入效率。 如果你有用过 Ch...

总结 通过前面的学习，你应该或多或少都临摹了几个图片。如果没有，我建议你多练练，纸上得来终觉浅。 稍微总结下我们所学： 撰写 Prompt 核心是「描述清楚你想要的画面」，「越详细」生成的图...

表征音频信号涉及将时域信号转换为频域，并通过以下方式理解其频率分量。 这是一个重要的步骤，因为它提供了关于信号的大量信息。 可以使用像傅立叶变换这样的数学工具来执行此转换。 示例 以下...