在远程服务器安装jupyter notebook并在本地电脑使用下面的步骤中写了配置ssh，个人觉得没必要，因为浏览器可能不信任这个证书或者证书过去得更新。Python ssl socket server SSLV3_ALERT_CERTIFICATE_UNKNOWN issue具体步骤参考：https://www.cnblogs.com/thousfeet/p/10647102.html虚拟环境

查看和指定GPU训练模型

自注意力和多头注意源码解析和复杂度分析

一维卷积在以下几个方面能取得很好的效果：Analysis of a time series of sensor data.Analysis of signal data over a fixed-length period, for example, an audio recording.一维卷积核二维卷积的区别从上图可以理解卷积核处理的顺序或者前进方向不相同。一维卷积提取固定长度信号的特征，一个

KNN DNN SVM DL BP DBN RBF CNN RNN ANN概述本文主要介绍了当前常用的神经网络，这些神经网络主要有哪些用途，以及各种神经网络的优点和局限性。1 BP神经网络BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可...

这篇文章展示的是基于逻辑回归的隐马尔可夫模型（Logistic regression based hidden semi-Markovmodel (HSMM)）心音信号切分方法。参考文章可以到文末查看，这仅仅用于学习交流，如有侵权，马上删除。简介心音信号的切分是自动分析的第一步。精确定位S1和S2的前提是先定位收缩区和舒张区。除了S1和S2外，还可能存在S3（third hea...

向量是什么向量就是给定一个点A，连接原点到点A，并具有由O到A方向的连线，表示为OA→OA→\vec{OA}. 书本的定义：向量就是具有大小和方向东西。大小(magnitude)向量的大小(magnitude)写作∥x∥‖x‖\Vert x \Vert,称为模(norm).通过（Pythagoras’ theorem）毕达哥拉斯定理求模如下图，OA2=OB2+A...

期望离散随机变量的X的数学期望：E(X)=∑k=1∞xkpkE(X)=∑k=1∞xkpkE(X) = \sum_{k=1}^{\infty}x_kp_k连续型随机变量X的数学期望：E(X)=∫+∞−∞xf(x)dxE(X)=∫−∞+∞xf(x)dxE(X) = \int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dx常见分布的期望1）泊松分布的期望...

这篇文章介绍了小波分解和小波包分解。小波分解（wavelet transform）小波傅里叶变换的基本方程是sin和cos，小波变换的基本方程是小波函数(basic wavelet)，不同的小波在波形上有较大的差异，相似的小波构成一个小波族(family)。小波的具有这样的局部特性，只有在有限的区间内取值不为0. 这个特性可以很好地用于表示带有尖锐， 不连续的信号。小波...

相关函数贯穿整个随机信号处理，下面就着重讨论相关函数。自相关函数的定义：集合平均下自相关函数计算公式：时间平均下自相关函数的计算公式：对于***平稳随机信号***相关函数的性质：Rxx(m)=E[Xn∗Xn+m]=E[XnXn−m∗]R_{xx}(m) = E[X_n^*X_{n + m}] = E[{X_n}X_{n - m}^*]Rxx​(m)=E[Xn∗​Xn+m​]=E[Xn​Xn−m∗​