语音的播放其实是将音频信号读取出来（wave库），然后写入声卡中（pyaudio）。这其中的核心点是，wave读取的音频参数要传递给pyaudio。1.1打开wave获取参数打开wave的文件对象wf = wave.open(filename, 'rb') #model = ‘rb’or ‘wb’使用wf获取音频参数传递给pyaudiogetsampwidth(self)getnchannels(

1.数据处理1.1标号数据读取1.1.1数据集划分安全帽数据集共有5000张图片和5000个标注文件xml，每个xml文件对应一张图片，在提取数据集的标号前，首先应该划分数据集train、test、val各3750、625、625张，分别占全部数据集的1/4、1/8、1/8。# 数据预处理:5000张图片和5000个标注xml文件# 划分集合:train:3750, test:625, val:6

1.Anaconda和python的关系Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等。Anaconda可以视为python的一个发行版，是针对机器学习和数据科学的一个特殊的python版。硬要类比的话，如果python是初始的安卓系统，那么Anaconda就是内置了安全管家、聊天软件等实用工具后的安卓系统。那么Anaconda在机器学习方面

1.数据处理1.1标号数据读取1.1.1数据集划分安全帽数据集共有5000张图片和5000个标注文件xml，每个xml文件对应一张图片，在提取数据集的标号前，首先应该划分数据集train、test、val各3750、625、625张，分别占全部数据集的1/4、1/8、1/8。# 数据预处理:5000张图片和5000个标注xml文件# 划分集合:train:3750, test:625, val:6

目录1.计算标号1.1生成锚框1.2生成预测框1.3标注2.计算损失2.1模型的预测2.2损失的计算3.参考代码3.1计算标号3.2计算损失1.计算标号目标检测的损失，首先要根据真实框计算出预测框，预测框标注了锚框与真实框的中心点和高宽的偏差，物体的类别。模型预测出的是这些偏差值，损失由这些偏差值来建立。1.1生成锚框给出下采样值，将图片划分为 M 行 N 列个小方框，以每个小方框的中心生成多个形

目录1.内置高级API封装训练1.1使用paddle.Model()封装模型1.2用Model.prepare()配置模型1.3用Model.fit()训练模型1.4用Model.evaluate()评估模型1.5用Model.predict()预测模型2.基础API实现训练与预测2.1初始化优化器、模型、超参数2.2训练2.3用基础API验证模型2.5预测1.内置高级API封装训练1.1使用pa

torchaudio如何加载保存音频、查看音频信息遇到保存为flac格式，报错flac does not support encoding怎么解决torchaudio IO函数的backbone

尝试用python做音频的LSB隐藏算法，过程是曲折的，虽然结果还有一些瑕疵，毕竟对音频的信号处理还不太熟练，不过结果总算是成功了。1.环境win10操作系统、pycharm编辑器、python3.9、第三方库：librosa、bitarray1.1安装bitarray之所以选择安装bitarray是为了解决中英文字符串和二进制字符串的转化问题pip install bitarray1.2安装li

目录1.定义2.混沌映射3.加密函数4.用python实现文本的加密1.定义混沌加密：主要是利用由混沌系统迭代产生的序列，作为加密变换的一个因子序列。混沌加密的理论依据是混沌的自相似性，使得局部选取的混沌密钥集，在分布形态上都与整体相似。混沌系统对初始状态高度的敏感性，复杂的动力学行为,分布上不符合概率统计学原理，是一种拟随机的序列，其结构复杂，可以提供具有良好的随机性、相关性和复杂性的拟随机序列

1.数据处理1.1标号数据读取1.1.1数据集划分安全帽数据集共有5000张图片和5000个标注文件xml，每个xml文件对应一张图片，在提取数据集的标号前，首先应该划分数据集train、test、val各3750、625、625张，分别占全部数据集的1/4、1/8、1/8。# 数据预处理:5000张图片和5000个标注xml文件# 划分集合:train:3750, test:625, val:6