本仓库开源了本人论文的 PyTorch 实现代码，目前这项研究还在进行中，欢迎感兴趣的研究者共同交流。该工作面向低比特率语音编解码场景下的 VoIP 隐写分析任务，重点关注在低嵌入率、短语音片段以及复杂嵌入条件下，隐写痕迹微弱、稀疏且容易被语音内容波动掩盖的问题。针对这些挑战，本文提出了一个融合嵌入率感知数据增强、原始流/校准流双分支建模、跨视图特征交互以及混合注意力特征精炼的深度神经网络框架。

模型评估方法

第二天讲线性模型

上一章我们学习了seq2seq，它的本质是由编码器和译码器组合成的模型，我们也介绍了他的两点改进，但是这两点改进都是属于小改进，本章将会学习一种彻底的改进措施Attention方法。

前面我们已经学习过word2vec的两种自然语言处理模型了，但是这两种模型由于设计最初的目的是获得单词的分布式表示，所以它并不能根据前文推测下文，即根据输入数据的先后关系进行预测下文的单词。

栈在表达式求值中的应用优化Tip优化方法Demo运行结果Tip读者朋友你好，本篇文章的理论部分放在我的上一篇文章啦。优化方法上一篇文章中使用了队列，但是这多了一部分的内存开销，这篇文章我们将对上一篇文章的代码进行优化，使用两个栈(操作数栈和操作符栈)实现表达式求值。唯一的不同在于，上一篇文章中操作符出栈是加入后缀表达式队列，但是在这次的代码实现中，操作符出栈，就会弹出操作数栈中的两个数进行运算结果