有趣的地方

        OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成，同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。         在windows系统下，建议使用python的包安装工具pip来安装Opencv。win+r输入cmd打开命令行输入 pip install opencv-python         安装完

在信息时代，大家无时无刻不生活在信息的漩涡之中，文字内容提取的需求也经常“突然造访”。 当然，生活在互联网世界的年轻人已经很少会用手动的方式去提取想要的信息。不过，不同端口的软件和工具之间也各有特点：手机端工具更加便捷，能够满足很多日常的视频转文字需求；而电脑软件则更加专业，操作体验也更胜一筹。那么，大家应该如何选择呢？ 接下来，本文就给大家介绍一下视频语音转文字app哪个好用，其中也包括了一些电脑端应用。大家可以按需逐一体验~ 【第一款视频转文字软件：视频转文字助手】 🗹功能：

1. uni.chooseImage(OBJECT) 从本地相册选择图片或使用相机拍照。 App端如需要更丰富的相机拍照API（如直接调用前置摄像头），参考plus.camera OBJECT 参数说明 参数名 类型 必填 说明 平台差异说明 count Number 否 最多可以选择的图片张数，默认9 见下方说明 sizeType Array<String> 否 original 原图，compressed 压缩图，默认二者都有 App、微信小程序、支付宝小程

音频PCM介绍与运用 什么是PCM PCM (Pulse Code Modulation) 是一种数字音频编码方式，将模拟声音信号转换为数字信号的过程。在 PCM 中，声音信号被采样并量化为离散的数值，以便于数字化处理和传输。 以下是 PCM 的主要特点： 采样：模拟声音信号会以固定的时间间隔进行采样，并将每个采样点的振幅值记录下来。 量化：采样得到的连续信号会通过量化器转换成离散数值。量化过程中，会将每个采样点的振幅值映射为一个对应的数字值。 编码：最后，这些数字化的采

在几年前写的使用Python对音频进行特征提取使用的是人为特征的方法进行特征提取的，近些年随着深度学习的普及，这里尝试使用深度学习方法进行特征提取。 数据集测试 之前的数据集找不到了，这个数据其实是kaggle的一个数据：www.kaggle.com/datasets/ca… 也可以在百度云下载链接: pan.baidu.com/s/177E_2VhN… 提取码: c5nh 音频特征提取 相比传统的方法一堆特征筛选，深度学习这里其实就是一个黑盒。 这里使用了一个音频编码器模型：t

OpenCL 嵌入式端算法加速 1 嵌入式端算法加速架构 1.1 OpenMP 1.1.1 平台是否支持 简单理解，我们使用 OpenMP 就可以非常简单地实现多线程有多简单呢，查看是否支持 OpenMP在使用 OpenMP 完成多线程任务时，首先得查看当前编译器是否支持 OpenMP，我在 Linux 上的 GCC 编译器是默认支持 OpenMP 的，只需在生成可执行文件的命令中加入 -fopenmp 即可下面的代码也可以查看当前编译器是否支持 OpenMP。 check_openmp.c #

1.树 ①树的概念 树是一种非线性的数据结构，它是由(>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。 有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点 除根节点外，其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、、Tm,其中每一个集合Ti(1<=i<=)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继 因此，树是递归定义的。 注意：树形结构中，

全排列是递归算法的一种应用 比如现在有1 2 3 4 5这五个数，为了实现全排列，我们将它们放在一个数组中，从第一位数开始排列。我们先取第一个数，它可以是1 2 3 4 5中任何一个，假如我们选择了2，那么第一位为2的全排列即为1345的全排列，然后第二位可以取1345中任何一个数，那么这四个数的全排列又成了后三个数的全排列，如此每次取一个数来简化问题，直到最后一个数。 因此，n个数的全排列=确定的第一位+（n-1）个数全排列=确定的前两位+（n-2）个数全排列=............

目录 第一章 概述 1.1大数据的特征(4V) 1.2 大数据的应用场景 1.3大数据的发展前景 1.4企业大数据的一般处理流程 1.4.1数据源 1.4.2数据采集或者同步 1.4.3数据存储 1.4.4 数据清洗 1.4.5 数据分析 1.4.6数据展示 第二章 hadoop介绍 2.1.hadoop 目标 2.2 hadoop的介绍 2.3 hadoop起源 2.4 Hadoop版本 第三章 环境搭建 3.1单机点安装： 3.1.1 jdk安装

介绍 PySpark是一个基于Python的Apache Spark API，它提供了一种方便的方式来分析大规模数据集。它结合了Python的简洁性和Spark的高性能计算能力，使得处理大数据集变得轻松而高效。本教程将介绍PySpark的基本概念和常用操作，以帮助您更好地了解和使用PySpark。 安装PySpark 要使用PySpark，首先需要安装Apache Spark。可以从官方网站（ 接下来，需要安装Python和PySpark的依赖项。可以使用pip命令来安装PySpark：