什么是端到端（end-to-end）端到端通俗来说就是不需要进行特征提取，输入的是原始的数据，输出的就是最后的结果。经典机器学习方式是以人类的先验知识将raw数据预处理成feature，然后对feature进行分类。分类结果十分取决于feature的好坏。所以过去的机器学习专家将大部分时间花费在设计feature上。那时的机器学习有个更合适的名字叫特征工程（feature engineering）

研究音乐结构及其相互关系的一般思路是将音乐信号转换为合适的特征序列，然后将特征序列中的每个元素与序列中的所有其他元素进行比较。这就产生了一种自相似矩阵(SSM)，它不仅对音乐结构分析具有重要意义，而且对多种时间序列的分析也具有重要意义。目录基本定义块和路径结构基于色谱图特征的SSMSSM Based on MFCC FeaturesSSM Based on Tempogram Features路径

C++ opencv 4.5 imread() 读取图片，显示为空的解决办法一、路径问题先查看下路径问题，如果使用的是相对路径，先查看下当前路径，判断输入的路径是否有错：#include <direct.h>char buf[_MAX_PATH];std::string a;a=_getcwd(buf, _MAX_PATH);std::cout << a <<

研究音乐结构及其相互关系的一般思路是将音乐信号转换为合适的特征序列，然后将特征序列中的每个元素与序列中的所有其他元素进行比较。这就产生了一种自相似矩阵(SSM)，它不仅对音乐结构分析具有重要意义，而且对多种时间序列的分析也具有重要意义。目录基本定义块和路径结构基于色谱图特征的SSMSSM Based on MFCC FeaturesSSM Based on Tempogram Features路径

在进行深度学习训练时，优化器会对模型的参数进行优化，以寻找到一组最优解。一个简单的卷积神经网络，可以分为卷积池化层和全连接层，全连接层中的参数可以用神经元连接的权重W来表示，而卷积层的参数往往是用卷积核参数来表示。2D卷积对于输入层为 Win×Hin×DinW_{i n} \times H_{i n} \times D_{i n}Win​×Hin​×Din​的特征图，输出为Wout ×H

在进行深度学习训练时，优化器会对模型的参数进行优化，以寻找到一组最优解。一个简单的卷积神经网络，可以分为卷积池化层和全连接层，全连接层中的参数可以用神经元连接的权重W来表示，而卷积层的参数往往是用卷积核参数来表示。2D卷积对于输入层为 Win×Hin×DinW_{i n} \times H_{i n} \times D_{i n}Win​×Hin​×Din​的特征图，输出为Wout ×H

在进行深度学习训练时，优化器会对模型的参数进行优化，以寻找到一组最优解。一个简单的卷积神经网络，可以分为卷积池化层和全连接层，全连接层中的参数可以用神经元连接的权重W来表示，而卷积层的参数往往是用卷积核参数来表示。2D卷积对于输入层为 Win×Hin×DinW_{i n} \times H_{i n} \times D_{i n}Win​×Hin​×Din​的特征图，输出为Wout ×H