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Neural Discrete Representation Learning(VQ-VAE)
发表时间：2018（NIPS 2017） 文章要点：文章设计了一个新的基于VAE的自编码器Vector Quantised-Variational AutoEncoder (VQ-VAE)。区别在于之前的自编码器去学latent representation的时候都是去学一个连续的向量，这篇文章学了一个离散的表示。注意，离散并不意味着one-hot,只要是离散的【语音识别】基于matlab VQ特定人孤立词语音识别【含Matlab源码 536期】
一、简介 VQ（Vector Quantization）是一个常用的压缩技术，本文主要回顾： 1）VQ原理 2）基于VQ的说话人识别（SR,speaker recognition）技术 〇、分类问题 说话人识别其实也是一个分类问题： 说话人识别技术，主要有这几大类方法： 模板匹配方法 这类方法比较成熟，主要原理：特征提取、模板训练、匹配。《数字语音处理》- 4. MATLAB基于VQ的特定人孤立词语音识别研究
MATLAB基于VQ的特定人孤立词语音识别研究 实验4 基于VQ的特定人孤立词语音识别研究 目录 实验4 基于VQ的特定人孤立词语音识别研究1. 实验目的及要求2. 实验原理2.1特定人孤立词语音识别系统分析2.2语音识别算法———高效的DTW算法 3.实验步骤3.1语音信号预处理3.2端点检【语音识别】基于矢量量化（VQ）说话人识别matlab源码
一、简介 矢量量化方法，即vector quantization，其具体定义为：将一个向量空间中的点用其中的一个有限子集来进行编码的过程。在矢量量化编码中，关键是码本的建立和码字搜索算法。比如常见的聚类算法，就是一种矢量量化方法。而在ANN近似最近邻搜索中，向量量化方法又以乘积量化(PQ, Producodeforces 1445 C Division (质因数分解)
题面 题意 t组样例，每组给定一个p,q 找到一个最大的x，满足 p%x==0 && x%q !=0 题解 对于p%q != 0 那么 x 最大就是 p对于p%q ==0 ，我们就可以将 x=p 变小，来满足条件，因为要满足条件1，所以x变小的只能是p的因子倍，要满足条件2，而且要最大，（q,p共有的因子）我们只需要将x的因子幂减少MS4344双通道数模转换器
主要特点 Muti-bitΔΣ调制器 24bit D/A 转换器 自动检测最大到 192KHz 的信号频率 110dB 动态范围 0.003% 总谐波失真 低时钟抖动敏感度 3.3V 或 5V 工作电压 线性滤波输出 封装形式：MSOP10 MS4344是一款立体声数模转换芯片，内含插值滤波器、multi bit数模转换器、输出模拟滤进程正在被创建，操作系统为进程分配资源、初始化PCB
阻塞态（Waiting/Blocked，又称等待态） CPU× 其他所需资源× 因等待某一事件而暂时不能运行 如：等待操作系统分配打印机，等待读磁盘操作地结果。CPU是计算机中最昂贵地部件，为了提高CPU地利用率，需要先将其他进程需要地资源分配到位，才能得到CPU的服务。 另外两种状态Ansible系统角色——selinux
rhel-system-roles.selinux 此模块为为系统模块，可通过安装rhel-system-roles来获取。模块功能包括： 设置selinux模式（enforcing和permissive） 恢复文件默认上下文类型（restorecon) 设置获取上下文 管理登录以及端口 用法实例 设置/修改策略类型和模式shell知识点（8）AWK命令详解
awk（名字来源于三个创始人姓氏首字母）是linux系统下文本编辑工具，是一门编程语言，有自己的基本语法和流程控制、函数。awk简单高效。 调用AWK 1.命令行方式 awk [-F field-separator] ‘commands‘ input-file(s) 其中，commands 是真正awk命令，[-F域分隔符]是可选的