代码来自：# Back-Propagation Neural Networks## Written in Python.See http://www.python.org/# Placed in the public domain.# Neil Schemenauerimport mathimport randomimport stringrandom.seed(0

在仿真电路时，Run 一定time后，添加要观察的信号后，无论如何都没波形数据，出现No Data，原来是顺序问题（我的是这么回事）：or1200仿真TB文件：`timescale 1ns/100psmodule or1200_tb();reg CLOCK_50;reg rst;initial beginCLOCK_50 = 1'b0;//时钟20ns一个周期，所以时钟...

最近在学习 Drools 规则引擎框架，其中涉及到Rete 算法。并对 Rete 算法做了一些研究，要不然在你找新工作面试时，问你会 Drools 规则引擎框架吗？你说会！然后面试官接着问你，你了解 Rete 算法吗？你说听说过。然后面试官再问你，你知道 Rete 算法的原理吗？你能实现 Rete 算法吗？追问了这么多，你可能就回答不上来了。面试官最喜欢做的就是追着一直问，直到你回答不出来为...

简单讲就是，Input--->系统（这里指神经网络）--->Output（直接给出输入，NN神经网络就给出结果，一气喝成！！！）借用一段对话：

我们如何运用已经训练好的模型进行语音识别呢？这才是我们研究的目的啊，是不？很好，细心的你一定会发现kaldi源码src目录中有online*相关的模块，这就是我们今天的主角啦！！！Kaldi中有两个版本的online、online2分别是第一代、第二代，现在已经不维护online，转到online2了，但作为我们入门的，我建议还是选择online，由简入深嘛！！！默认kaldi

以下代码来自：http://mmcheng.net/zh/imagespirit/ 本人仅作提取：SREngine语音识别引擎封装类：#pragma once/************************************************************************//* Notice: this project is use

关于YOLO：YOLO——You Only Look OnceFaster RCNN需要对20k个anchor box进行判断是否是物体，然后再进行物体识别，分成了两步。 YOLO(You Only Look Once)则把物体框的选择与识别进行了结合，一步输出，即变成”You Only Look Once”。 所以识别速度非常快，达到每秒45帧，而在快速版YOLO(Fast YO

折腾了大半天，最后发现自己只需要这样的一个环境jupyter：新手真的不建议去手动编译什么的（国内的网络）硬是搞得残废了~~~~大前提是你成功安装了docker容器（能够成功运行hello-world）一、安装paddlepaddle/book docker镜像houwenbin@houwenbin-GA-6UASL3:~$houwenbin@houwen

来源于：https://github.com/jcsilva/docker-kaldi-androidDockerfile:FROM ubuntu:16.04RUN mkdir -p /opt/android-sdk-linux && mkdir -p ~/.android && touch ~/.android/repositories.cfgENV WORKING_DI

最近开始倒腾Kaldi走了一些弯路，一心想在Windows上摸索，编译神马的都OK，最后却拦在了Kaldi最核心、最重要的脚本上；由于Windows下对软连接支持不好（甚至说是完全不能），放弃！！！转为linux（这个才是与国际接轨的）下：Linux下也是经历了很多曲折，什么GCC版本过低等等~~~~今天的话题是利用升级后的GCC编译完成Kaldi程式后，脚本运行时出现的“versio