Pipenvpipenv是python的包管理器，结合了pip和virtualenv两个命令，有以下几个特点不需要再分别使用pip和virtualenv无需手动维护requirements.txt，依赖列表可以通过Pipfile自动维护等安装pipcurl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.pypython get-p...

第十周学习笔记1.阅读《模式识别》（第三版）张学工1.第二章 统计决策方法主要内容最小错误率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策两类错误率、Neyman-Pearson决策与ROC曲线正态分布时的统计决策错误率的计算离散概率模型下的统计决策举例（马尔可夫模型，隐马尔科夫模型）值得注意的地方1.为什么最小错误率贝叶斯决策是使后验概率最大的决策？最小错误率贝叶斯决策是为了最小化m...

文章目录第十四周学习笔记《深度学习》第十二章 应用1.大规模深度学习2.计算机视觉3.语音识别4.自然语言处理5.其他应用第十三章 线性因子模型1.概率PCA和因子分析第十四周学习笔记《深度学习》第十二章 应用本章介绍了深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用1.大规模深度学习深度学习的基本思想：联结主义——尽管机器学习模型中单个生物性神经元或者说是单个特征...

第十一周学习笔记1.阅读《模式识别》张学工第四章，线性分类器主要内容感知器最小平方误差判别最优分类超平面与线性支持向量机多类线性分类器值得注意的地方1.感知器的损失函数与logistic回归和线性回归等不同，感知器的定义了增广的规范化样本yiy_iyi​，α\alphaα作为解向量的充要条件是αTyi>0\alpha^Ty_i>0αTyi

动手搭建一个基于GMM-HMM的嵌入式命令词识别系统。，。写在前面尽管如今基于深度学习的语音识别系统在性能上远远超过普通的语音识别系统，但是尝试去编写并理解一个传统语音识别系统也是一个非常有趣的过程。这个项目是我在写语音识别的大作业的时候编写的，因为当时百度了半天发现网上竟然没有地方可以让我ctrl C+ctrl V，于是辛辛苦苦自己用numpy和scipy写了一个，这不是一篇GMM-HMM的科普

windows内网远程连接jupyter-notebook服务器设置安装jupyter notebookpip install jupyter notebook设置密码ipython>>>from notebook.auth import passwd>>>passwd()输入并确认密码，赋值并保存输出的sha1:....生成jupyte...

目录Manjaro安装启动盘制作开始安装分区问题配置和软件安装开机卡死的问题解决黄屏切换源[^3]安装pip(可选)安装shadowsocks vim git neofetch安装zshell搜狗输入法[^4]ChromeManjaro安装Manjaro1是一个基于Arch的对用户友好的Linux发行版本，它继承了Arch的快速、效率、滚动更新等特点，同时简化了Arch的安装配置的过程，并且提..