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微信小程序语音转文字demo

最近做了个微信小程序语音输入转文字的需求,记录一下微信小程序支持通过语音识别API实现语音转文字的功能,可以按照以下步骤进行设置:在小程序的json配置文件中,添加record权限:"permission":{"record":{"desc":"用于语音输入"}}在小程序的wxml文件中,添加录音组件:recorderid="recorder"duration="60000"event-bindend="onRecordEnd"event-binderror="onRecordError">recorder>其中,duration表示录音时长,单位为毫秒。在小程序的js文件中,使用语音识别AP

论文阅读:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

前言要弄清MAML怎么做,为什么这么做,就要看懂这两张图。先说MAML**在做什么?**它是打着Mate-Learing的旗号干的是few-shotmulti-taskLearning的事情。具体而言就是想训练一个模型能够使用很少的新样本,快速适应新的任务。定义问题我们定义一个模型fff,输入xxx输出aaa。-定义每一个Task-TTT包含一个损失函数LLL,一个原始观察q(x1)q(x_1)q(x1​),一个状态转移分布q(x1∣xt,at)q(x_1|x_t,a_t)q(x1​∣xt​,at​)以及集长度HHH。在监督任务中H=1(也就是说当前的a只和当前的x有关)。元学习方法介绍元学习

Android 13 - Media框架(2)- Demo App与MediaPlayer Api了解

尝试用MediaPlayer写了一个播放demo,实现了网络流和本地流的播放。由于本人对app开发一窍不通,所以demo中很多内容是边查资料边写的,写的也比较杂乱,能够帮助理解api就行。这一节主要会记录demo开发中学到的内容,以及了解MediaPlayerApi。1、demo效果由于AndroidStudio的虚拟设备只支持API30,所以demo的编写是基于AndroidR的,但是后续看的代码还是会基于AndroidT,这部分应该差的不是很多。demo代码还没有完善(已发现问题还没处理),目前实现的效果如下,包含有以下几个内容:网络视频以及本地视频播放本地视频的seek,播放时间更新播放

ag-grid——表格插件

ag-grid是一款功能和性能强大外观漂亮的表格插件,ag-grid几乎能满足你对数据表格所有需求。ag-grid英文文档:https://www.ag-grid.com/example/ag-grid中文文档:https://www.itxst.com/ag-grid/tutorial.html!DOCTYPEhtml>htmllang="en">head>metacharset="UTF-8">metahttp-equiv="X-UA-Compatible"content="IE=edge">metaname="viewport"content="width=device-width,in

QtWebApp介绍、下载和搭建http轻量级服务器Demo

一、QtWebApp介绍QtWepApp是一个C++中的HTTP服务器库,其灵感来自JavaServlet。适用于Linux、Windows、MacOS和QtFramework支持的许多其他操作系统。  QtWebApp包含以下组件:•HTTP(S)1.0和1.1服务器•模板引擎•缓冲记录器  这些组件可以相互独立地使用。一个非常小的用法示例://ThemainprogramstartstheHTTPserverintmain(intargc,char*argv[]){QCoreApplicationapp(argc,argv);newHttpListener(newQSettings("co

【Diffusion模型系列1】DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models

0.楔子DiffusionModels(扩散模型)是在过去几年最受关注的生成模型。2020年后,几篇开创性论文就向世界展示了扩散模型的能力和强大:DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis(NeurIPS2021Spotlight,OpenAI团队,该团队也是DALLE-2的作者)[1]VariousimagesgeneratedbyDALL-E2(OpenAI)[2].LatentDiffusionModels(LDM)(CVPR2022,现在在图文生成中广为使用的StableDiffusion和MidJourney就是基于LDM开发的!)基于LDM的St

opencv进阶19-基于opencv 决策树cv::ml::DTrees 实现demo示例

opencv中创建决策树cv::ml::DTrees类表示单个决策树或决策树集合,它是RTrees和Boost的基类。CART是二叉树,可用于分类或回归。对于分类,每个叶子节点都标有类标签,多个叶子节点可能具有相同的标签。对于回归,每个叶子节点都被分配了常数,因此近似函数是分段常数。创建空决策树cv::ml::DTrees::create函数可使用指定的参数创建空决策树,之后使用cv::ml::StatModel::train函数训练该决策树模型;或者使用Algorithm::load(filename)从文件中加载决策树模型。模型的基本设置以下是构建决策树模型的必要参数,绝大部分参数有默认值

【Harmony OS】【ArkUI】【Demo】关系数据库基本使用

 在HarmonyOS中关系数据库的增删改查是非常常见的一种技术,今天进行写一个demo对数据的增删改查进行详细的讲解,在开发之前我们需要学习“关系数据库”,“结果集”这两篇开发文档,接下来我们分为“Api使用”,“demo实现”,“运行效果”三个步骤进行描述1.Api使用1.1创建数据库importdataRdbfrom'@ohos.data.rdb'constSTORE_CONFIG={name:"RdbTest.db"}constSQL_CREATE_TABLE="CREATETABLEIFNOTEXISTSEMPLOYEE(IDINTEGERPRIMARYKEYAUTOINCREMEN

【NLP经典论文精读】Language Models are Few-Shot Learners

LanguageModelsareFew-ShotLearners前言Abstract1.Introduction2.Approach2.1ModelandArchitectures2.2TrainingDataset2.3TrainingProcess2.4Evaluation3.Results3.1LanguageModeling,Cloze,andCompletionTasks3.2ClosedBookQuestionAnswering3.3Translation4.MeasuringandPreventingMemorizationOfBenchmarks5.Limitations6.