本文是上海交通大学的团队发表的，背景仍然是如何降低计算复杂度&更好地进行长期依赖性关系的表征。

文章目录1. 语音识别概述1.1 Token的表示1.2 Acoustic Feature2. 语音识别深度学习模型2.1 Listen，Attend，and Spell（LAS）2.2 CTC2.3 RNN-T2.4 Neural Transducer2.5 MoChA3. 语音识别传统模型3.1 隐马尔可夫模型3.2 Tandem3.3 DNN-HMM Hybrid4. alignmentB站

逻辑回归一、逻辑回归理论概述二、sklearn逻辑回归的使用1. 正则化参数2. 特征工程：embedded3. 梯度下降：重要参数max_iter4. 二元回归和多元回归重要参数：solver和multi-class5. 样本不平衡与参数class_weight三、案例：用逻辑回归制作评分卡1. 数据预处理1.1 处理缺失值1.2 处理异常值1.3 样本不均衡问题1.4 训练集和测试集的划分2.

多层级Encoder-Decoder：由于上一步会进行two-stage的注意力运算，因此在Decoder中会分别对不同阶段的结果进行解码，模型的输入最开始是细粒度patch，随着层数增加逐渐聚合成更粗粒度的patch。Dimension-Segment-Wise Embedding：对于多维时间序列，应该对每个维度的数据进行单独的数据表征，而不是在每个点位基于所有维度的数据进行数据表征，因此本文

文章目录1. 决策树概念2. 决策树实操2.1 决策树多分类2.2 决策树回归2.3 决策树调参案例(Tatanic)1. 决策树概念决策树是根据特征进行树的构造，主要内容如下：通过属性构造节点：（1）二元属性#mermaid-svg-5oCGWpPERyBOfdNk .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var

这篇文章是北航提出的一篇预测论文，在实际预测过程中，大多数需要基于长期的数据，否则根据短期数据预测出来的结果是不置信的，近年来的研究表明，transformer在时序序列预测上的潜力。

文章目录Vocoder1. Spectrogram2. Neural Vocoder2.1 WaveNet2.2 FFTNet2.3 WaveRNN2.4 WaveGlowVocodervocoder就是通过模型或方法将语音特征转换成对应的声音信号。1. Spectrogram频谱图的计算过程如下，和振幅相位有关，一段完整的声音包含振幅和相位的信息，因此要还原出原始声音不能仅包含频率信息，还应该包

【代码】鸿蒙HarmonyOS NEXT 5.0开发（2）—— ArkUI布局&组件。

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