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加密shell命令

第一种方法(gzexe):这种加密方式不是非常保险的方法,但是能够满足一般的加密用途,可以隐蔽脚本中的密码等信息。它是使用系统自带的gzexe程序,它不但加密,同时压缩文件。使用方法:gzexe file.sh它会把原来没有加密的文件备份为 file.sh~ ,同时 file.sh 即被变成加密文件;第二种方法(shc):使用 shc 对 Linux shell 脚

linux给终端添加自定义命令

文件:/root/.bashrc,添加以下行:alias mycodedir = "cd /root/Source_code"

linux终端快捷键

1. 标签页Shift+Ctrl+T:新建标签页Shift+Ctrl+W:关闭标签页Ctrl+PageUp:前一标签页Ctrl+PageDown:后一标签页Shift+Ctrl+PageUp:标签页左移Shift+Ctrl+PageDown:标签页右移Alt+1:切换到标签页1Alt+2:切换到标签页2Alt+3:切换到标签页32. 窗口Shift+Ctrl

#linux
linux下借助mono编译C#提示未引用程序集(error CS0234)missing assembly reference

程序中using System.Net.Http,编译时报错:test.cs(5,18): error CS0234: The type or namespace name `Http' does not exist in the namespace `System.Net'. Are you missing `System.Net.Http' assembly reference?找了半

语音识别学习日志 2018-7-16 语音识别基础知识准备(2)

2018-7-16音强表征声波强度,一般用DB值衡量。声音强度由振动幅度的大小决定,以能量来计算称声强,以压力计算表示时称声压。声强(I)与声压(P)的关系为:I=(P^2)/(ρv) (此时P为有效值,若P为幅值,则 I=(P^2)/(2ρv) ),其中ρ-介质密度,v-声速。基音 一般的声音都是由发音体发出的一系列频率、振幅各不相同的振动复合而成的。这些振动中有一个频率最低...

语音识别学习日志 2018-7-23 [ Hello TensorFlow ]

今天CNN的理解写了一半,感觉理解的不够深刻,就打算先实现几个例子再接着看理论。之后就了解了一下TensorFlow。python版的tensorflow就是一个工具包,使用pip安装就行了。有CPU和GPU两个版本,刚开始用,安装CPU版本的试一试。谷歌给了几个tensorflow的安装方式,无非就是使用虚拟环境或者装在Docker中,也可以使用Anaconda安装,安装过程不再赘述,具体可..

语音识别学习日志 2018-7-21 梯度下降法

在说BP算法前先说一下梯度下降法。当神经网络的层数和神经元数量较多时,为了找到神经网络中最优的一组参数,需要一个可靠的、时间上可行的方法去调整神经网络中的参数。本文中使用的图片来自李宏毅的“一天搞懂深度学习”。首先引入神经网络中的Loss函数,Loss函数用来表征神经网络输出和预计输出之间的误差。一条训练数据的误差可如下图表示:总误差即所有误差的和:对于误差L,计算误差L对...

语音识别学习日志 2018-7-22 BP算法推导

编辑公式太闹心了,直接贴手稿吧.(更正一下,下文中的阀值都应该是阈(yu)值,是我才疏学浅了,今天打字自动给我更正成了阈值,搜了一下才知道这么多年一直都是错的,尴尬)...

语音识别学习日志 2018-7-20 感知机PLA、多层感知机MLP

2018-7-20感知机,PLA多层感知机是由感知机推广而来,感知机的神经网络表示如下:                                                                     表达式:从上述内容更可以看出,PLA是一个线性的二分类器,但不能对非线性的数据并不能进行有效的分类。因此便有了对网络层次的加深,理论上,多层网络可以模...

语音识别学习记录 [传说中的频率混叠和Nyquist定理(定性理解)]

Nyquist定理:为了不失真地恢复模拟信号,采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。Nyquist定理主要就是为了避免频率混叠现象。本文不再给出推导过程,推导可以参考奈奎斯特采样定理之我见。频率混叠是由于采样信号频谱发生变化,而出现高、低频成分发生混淆的一种现象。抽样时频率不够高,抽样出来的点既代表了信号中的低频信号的样本值,也同时代表高频信号样本值,在信号重建的时候,高频信号被低频..

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