mfcc特征提取的matlab代码此软件包已弃用，不再维护，请改用神农： 安装： 简而言之，如果所有依赖项都安装在系统上，则可以在cli内安装feature_extraction ： python setup.py build && python setup.py install 如果使用conda从源代码安装并且未安装依赖项，则可以执行以下操作： 来自github的gget feature_extraction ： >> git clone https://github.com/bootphon/features_extraction 创建您的环境，例如，如果使用conda（使用来自的python 2.7 64-BIT） >> cd features_extraction >> conda create --name feat --file requirements.txt >> source activate feat 安装conda不可用的其他依赖项 (feat) >> pip install oct2py (feat) >> pip install git+http://git

使用uniapp进行简单移动开发

使用了smtplib等第三方库,进行发送邮件,完成邮件报警功能 如下是实例 : #!/usr/bin/python import glob import operator from optparse import OptionParser import smtplib import email.MIMEText as MIMEText import email.Utils.formadate as formatdate msg = "" #主方法 def main(): global options global msg parser = OptionParser(add_hel

LabelsView 标签列表控件的使用介绍。 1、引入依赖 在Project的build.gradle在添加以下代码 allprojects { repositories { ... maven { url 'https://jitpack.io' } } } 在Module的build.gradle在添加以下代码 dependencies { implementation 'com.github.donkingliang:LabelsView:1.6.5' } 2、编写布局： <com.donkingliang.labels.LabelsView xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" android:id="@+id/labels" android:l

博主这篇博客《【Android Studio学习】第一篇、制作一个拥有登录和注册功能的简易APP》的资源。

带加密功能的sqlite静态库sqlcipher32.lib，包含了必须的libeay32.dll，同时提供修改后的SQLite3Class。 使用方法： SQLite3DB database; database.open("data.db", "密码");

这是一个完整项目，功能有：添加水印，图片处理磨皮高亮美颜等均有处理。

数字识别是扫描文档并将其转换为电子格式的过程中必不可少的元素。 在这项工作中，正在提出一种新的多像元大小（MCS）方法，以利用定向梯度直方图（HOG）特征和基于支持向量机（SVM）的分类器对手写数字进行有效分类。 基于HOG的技术对在相关特征提取计算中使用的像元大小选择很敏感。 因此，一种新的MCS方法已用于执行HOG分析和计算HOG功能。 该系统已经在基准MNIST手写数字基准数据库上进行了测试，使用独立测试集策略已达到99.36％的分类精度。 还使用10折交叉验证策略对分类系统进行了交叉验证分析，并且获得了10折分类精度为99.26％。 所提出的系统的分类性能优于使用复杂过程的现有技术，因为在特征空间和分类器空间中使用简单的操作已达到了同等或更好的结果。 该系统的混淆矩阵图和接收器工作特性（ROC）图显示了所提出的基于MCS HOG和SVM的新型数字分类系统的优越性能。

重要说明：此工具箱仅支持ArcGIS Pro 和 ArcGIS 10.6 或更高版本。不要浪费时间在 ArcGIS 10.5 或更早版本上尝试。 用户手册：https://www.whiteboxgeo.com/manual/wbt_book/preface.html WhiteboxTools-ArcGI 例如成本-距离分析、距离缓冲和栅格重分类。遥感和图像处理任务包括图像增强（例如全色锐化、对比度调整）、图像拼接、大量过滤操作、简单分类（k-means）和常见的图像变换。白盒工具还包含用于空间水文分析（例如流量累积、流域划定、河流网络分析、汇移除）、地形分析（例如常见地形指数，如坡度、曲率、湿度指数、山体阴影；测高分析；多尺度地形）的高级工具位置分析）和激光雷达数据处理。LiDAR 点云可以被查询（LidarInfo、LidarHistogram）、分割、平铺和连接，分析异常值，插值到栅格（DEM，强度图像），并且可以对地面点进行分类或过滤。白盒工具不是制图或空间数据可视化包；相反，它旨在用作其他数据可视化软件（主要是 GIS）的分析后端。

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