本项目通过C++和OpenCV库实现了一个简单的视频流转换为图片的工具。程序能够高效地读取视频文件，并按用户指定的间隔提取帧并保存为图片。

中文分词（Chinese Word Segmentation，CWS）是自然语言处理中一项非常基础且重要的任务。中文文本不同于英文文本，中文没有空格分隔单词，因此需要通过算法来进行分词。中文分词的难点在于同一词汇在不同语境中的含义可能会有所不同，而且存在大量的词语歧义。为了进行准确的中文分词，通常需要使用一些NLP技术，如统计模型、词典匹配、机器学习等。

长短期记忆（LSTM，Long Short-Term Memory）网络是一种特别的 递归神经网络（RNN），旨在解决传统 RNN 在长序列训练过程中存在的 梯度消失 和 梯度爆炸 问题。LSTM 通过引入 门控机制，使得网络能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。它广泛应用于 自然语言处理、语音识别、时间序列预测 和 视频处理 等领域。

Android实现Bitmap高斯模糊效果（附带源码）

单片机：实现SYN6288语音播报（完整源码）

Android实现底部菜单的跳转--BottomNavigationView（附带源码）

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于 图像识别、目标检测、语音识别等任务。CNN 通过卷积层、池化层、全连接层等结构来提取图像中的特征，并进行分类或回归预测。

java 播放音频（附带源码）

滑动平均滤波（Moving Average Filter）是一种常见的信号平滑技术，它通过计算一段时间内数据的平均值来平滑信号，从而减小噪声的影响。滑动平均滤波广泛应用于信号处理、数据分析、图像处理等领域

滑动平均滤波（Moving Average Filter）是一种常见的信号平滑技术，广泛应用于信号处理、数据分析等领域。它的基本原理是通过计算数据序列中某个窗口内的数据的平均值来减少信号中的噪声。