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2024年中国CRM市场分析
在中国CRM市场中，主流厂商各具特色。主要市场参与者如下：
本土厂商：
- 销售易：深耕ToB领域，在制造、高科技等行业建立优势
- 纷享销客：在快消、零售等领域表现突出
- 明源云客：专注房地产行…
android socket mysql_俺是菜鸟，俺想做一个俺android的登陆注册功能，利用socket通信，数据库是mysql。...
展开全部 给段用xml传输的代码你看看吧。 客户端 package com.example.xword; import java.io.BufferedInputStream;import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.HttpU…
使用福昕PDF编辑器对PDF文档进行电子签名
福昕PDF阅读器拥有5.6亿的用户，用户遍及200个国家和地区。随着无纸化趋势越来越明显，同时2020年新冠疫情肆虐，也让合同或者相关的盖章业务更多的从线下转到线上。无纸化、文档签字盖章从线下转到线上，离不开一个很重要的技术，那就是用数字证书对PDF进行电子签名。 福昕作为…
 函数)
asin、acos、atan 和 atan2 函数用法简介
函数名: asin
函数原型: double asin(double x); (x > -1 && x < 1)
功 能: 返回 x 的弧度制反正弦值 函数名: acos
函数原型: double acos(double x); (x > -1 && x < 1)
功 能: 返回的是一个数值的反余弦弧度值，其范围是 0…
matlab2c使用c++实现matlab函数系列教程-acos函数
全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） matlab2c动态链接库下载 matlab库函数大全 matlab2c基础教程 matlab2c开发全解教程
matlab2c调用方法：
1、下载动态链接库 2、将Matlab2c.dll拷贝到exe同目录下 3、将Matlab2c.h、Matlab2c.lib放…
)
用法及代码示例)
acos（-1）c语言,C++ acos()用法及代码示例
acos()是C++ STL中的内置函数，该函数返回弧度数(参数)的反余弦值。 acos()函数返回的值始终位于– 到+ 用法: acos(data_type x) 参数：此函数接受一个强制性参数x，该参数指定应计算其反余弦值的值。它必须介于-1和+1之间，否则将抛出域错误(范围错误)。该参数可以是double，…
【Ziv Bar-Joseph教授课件】计算生物学：序列比对与剖面HMMs
本课件主要内容包括： 中心法则 日益增长的生物数据 FDA批准基于基因的乳腺癌试验 用于数据集成的输入输出HMM 主动学习 序列同源函数 序列分析技术 序列比对：导致差异的可能原因 双序列比对 Scoring Alignments 计算最优比对：Needh…
之五：维特比算法及前向后向算法)
隐马尔科夫模型(HMMs)之五：维特比算法及前向后向算法
维特比算法(Viterbi Algorithm) 找到可能性最大的隐藏序列 通常我们都有一个特定的HMM，然后根据一个可观察序列去找到最可能生成这个可观察序列的隐藏序列。 1.穷举搜索 我们可以在下图中看到每个状态和观察的关系。 通过计算所有可能的隐藏序列的概率，我…
最大熵马尔科夫和隐马尔科夫比较 MEMMs HMMs
MEMMs：最大熵马尔科夫模型
转移概率： HMMs：隐马尔科夫模型
转移概率（可以把转移概率和发射概率合起来看作转移概率）：
MEMMs可以利用更多的特征，如大小写，词缀，前后词…
3-GMM-HMMs语音识别系统-解码篇
本文主要描述基于GMM-HMMs传统语音识别的解码过程。 Outline： Viterbi decodingCross-word decodingBeam search 1.Viterbi decoding 语音识别就是一个解码/搜索的过程。即由XxT1x1x2,⋯,xt,⋯,xt，找到最有可能的单词序列： W∗argmaxWP(X|W)P…
1-GMM-HMMs语音识别系统-框架篇
本文主要对基于GMM/HMMs的传统语音识别系统做一个整体介绍。 Outline: 识别原理统计学模型系统框架 首先需要说明本文讨论的对象是连续语音识别（Continuous Speech Recognition, CSR），意味着基于DTW（动态时间规整）的孤…
语音识别之HMMS安装和MFCC安装
1、MFCC（梅尔频率倒谱系数）python包安装
引用MFCC需要安装“python_speech_features”
包说明和下载地址：
http://python-speech-features.readthedocs.io/en/latest/
https://pypi.org/project/python_speech_features/#files
下载完成…
前后向概率计算HMMs——机器学习作业
题目： 代码：
import numpy as npdef fore_algorithm(A, B, p_i, o, T, N):# 设初值，alpha_1(i) pt_(i)b_i(o(i))alpha np.zeros((T, N))for i in range(N):h o[0]alpha[0][i] p_i[i] * B[i][h]# 递推for t in range(T - 1):h o[t 1]fo…
之四：前向算法)
隐马尔科夫模型(HMMs)之四：前向算法
前向算法(Forward Algorithm) 一、如果计算一个可观察序列的概率？ 1.穷举搜索 加入给定一个HMM，也就是说(,A,B)这个三元组已知，我们想计算出某个可观察序列的概率。考虑天气的例子，我们知道一个描述天气和海藻状态的HMM…
之二：隐含模式)
隐马尔科夫模型(HMMs)之二：隐含模式
隐含模式（Hidden Patterns） 当马尔科夫过程不够强大的时候，我们又该怎么办呢？ 在某些情况下马尔科夫过程不足以描述我们希望发现的模式。回到之前那个天气的例子，一个隐居的人可能不能直观的观察到天气的情况ÿ…
之一：简介及生成模式)
隐马尔科夫模型(HMMs)之一：简介及生成模式
介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。总之能产生一系列事件…