一、什么是操作系统1、看待操作系统的三种观点虚拟机的观点---操作系统扩展机器功能资源管理的观点---操作系统作为计算机系统资源的管理者（该观点占主导地位）人机交互的观点---操作系统作为机器与用户之间的接口二、操作系统的功能：（1）存储器管理功能（记录、分配、回收内存空间）（2）外部设备的控制与管理（3）文件管理（4）接口和作业管理三、发展历程1、操作系统的形成：手工操作阶段（独占、联机）批处理

我们的 PLOT 方法和 CoOp 方法在四个基于 ImageNet 的鲁棒性评估数据集上的结果。，我们报告了直接将提示集合与全局视觉特征进行匹配（标记为“G”）的性能，包括Caltech101、DTD和FOOD101在内的三个数据集。我们建立在CoOp的基础上，并在各种数据集上的少样本识别任务中取得了显著的改进，这证明了学习多个提示而不是单个提示的优势。G+V没有太大改进，G+E有改进，PLOT

计算预测概率的公式，涉及了上下文标记和模型的预测函数。Meta-Net 结构: Meta-Net采用了一个。评估模型对给定输入图像的类别预测概率。和 Meta-Net 的参数。，隐藏层将输入维度降低了16倍。训练过程中，更新了上下文向量。

在这项工作中，我们探讨了如何充分发挥预训练的视觉-语言基础模型作为更好的零样本学习者的潜力。TPT 的思想可以应用于其他基础模型，用于各种下游任务，包括其他视觉-语言模型和其他模态的基础模型（例如，预训练的大规模语言模型），以进一步提高它们的零样本泛化能力。在测试时给定单个样本，我们通过生成多个随机增强视图来执行提示调优，并优化文本提示，以便模型在不同的增强视图中具有一致的预测。结果表明，使用置信

My-Voice-Analysis 是一个用于分析语音（同时语音、高熵）的 Python 库，打破话语并检测音节边界、基频轮廓和共振峰。性别区分语气分析发音得分发音率语速填充f0 统计。

Automatic Speech Recognition（ASR）或Speech to Text（STT），将语音转换为文本的任务。

使用如下命令运行该实验，该程序末尾会打印出在测试集上的准确率。假设实现正确，应该得到95%以上的准确率，实现分类准确率为99.49%。本次实验所用的数据为0-9（其中0的标签为Z（Zero））和O这11个字符的英文录音所提取的39维的MFCC特征。请阅读dnn.py中的代码，理解该DNN框架，完善ReLU激活函数和FullyConnect全连接层的前向后向算法。本实验实现了一个简单的DNN的框架，

给定一段音频，请提取12维MFCC特征和23维FBank，阅读代码预加重、分帧、加窗部分，完善作业代码中FBank特征提取和MFCC特征提取部分，并给出最终的FBank特征和MFCC特征，存储在纯文本中，用默认的配置参数，无需进行修改。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，高频信号被低频信号代替，两种波形完全重叠在一起，形成严重

readframes：读取声音数据，传递一个参数指定需要读取的长度（以取样点为单位），readframes返回的是。把数据变成（０，１）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。,通过frombuffer函数将二进制转换为整型数组，通过其参数dtype指定转换后的数据格式。首先，需要import几个工具包，一个是python标准库中的。这一步去掉也可

开启：bcdedit /set hypervisorlaunchtype auto 然后重启。关闭：bcdedit /set hypervisorlaunchtype off 然后重启。身份打开终端 输入以下命令。