本资源仅方便大家辅助博文学习，已得到李老师的许可 深度学习与人类语言处理的课程ppt，在本课程中，文字和语音的内容各占一半，主要关注近3年的相关技术，重点讲述BERT及之后的预处理模型。 李宏毅老师2020新课深度学习与人类语言处理课程主页： http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.html 视频地址： https://www.bilibili.com/video/BV1RE411g7rQ

MidiParser.js MidiParser是用于浏览器和Node的Javascript二进制MIDI文件阅读器，可将MIDI二进制数据结构转换为JSON对象，从而使迭代和交互变得更加容易。 小而无依赖 浏览器和节点兼容 支持的数据输入： BASE64编码的Midi数据 UINT8 arrayBuffer，在读取或获取.mid二进制文件时获得。 浏览器中的FileInput Element 自定义Midi消息 例子 在Node中解析MIDI文件的简单示例... let midiParser = require ( 'midi-parser-js' ) ; let fs = require ( 'fs' ) // read a .mid binary (as base64) fs . readFile ( './test.mid' , 'base64' , function

logletlab2 Loglet Lab 2 是一个 Java 应用程序，用于将逻辑曲线拟合到时间序列数据。 为洛克菲勒大学人类环境计划开发。

matlab指纹图像分割代码简单指纹匹配 人类指纹在细节上具有渊源，称为细节，可以用作指纹验证的识别标记。 该项目旨在研究基于指纹细节点匹配的指纹识别系统，该指纹识别系统在许多指纹算法和技术中经常使用。 该项目的方法包括如何从指纹图像中提取细节点。 图像增强，图像分割，细节提取和与这些阶段匹配的细节是我们项目的主题。 这个项目通常在Matlab平台上编码。 而且图形用户界面还设计了Matlab

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由于过度绘制，可能很难从散点图中读取数据密度。 因此，我将每个像素的数据密度计算为与每个点的距离平方和的倒数，并添加一个模糊因子以防止像素内的实际点变为无穷大。 结果图允许对数据密度进行视觉修复。