官网：https://www.jenkins.io/ 1 下载 环境准备： 版本支持查询：https://pkg.jenkins.io/redhat-stable/ 安装JDK17：https://blog.csdn.net/qq_44870331/article/details/140784297 yum -y install epel-release wget upgradew…

目录展示 Nacos2.4.0.1集群搭建1. 下载2. 解压3.修改配置3.1分别修改下启动类中JDK路径以及启动大小3.2 分别配置数据源 修改端口去掉前面的#注释（修改数据库地址、数据库用户名、密码）If use MySQL as datasource:Count of DB:Connect URL of DB:密钥鉴…

红不，火不，愿你我都拥有红火生活 Mysql数据类型 提供最合胃口的养料 文章目录 Mysql数据类型前言一、整数类型有符号类型：无符号类型：类型（n）说明 二、浮点类型三、日期类型字符串类型Mysql和Java类型的对…

主从复制：master以写为主，slave以读为主，当master数据变化的时候，自动将新的数据异步同步到其他的slave数据库 1. Redis复制介绍： https://redis.io/docs/latest/operate/oss_and_stack/management/replication/ 读写…

消息模型 1）队列模型 队列模型如图所示，它具有以下几个特点，就像我们用微信和好友（群聊除外）聊天一样，微信就是这个队列，我们可以和很多个好友聊天，但是每条消息只能发给一个好友。 只有一个消费者将获得消息生产者不需要在接收者消费该消息期间处于运行状态，接收者…

习题练习 选择、填空 1、世界公认的第一个计算机网络是ARPANET。 2、网络协议的3个要素是：语法、时序与语义。 3、双绞线是用两根绝缘导线绞合而成，绞合的目的是减少干扰。 4、关于协议与服务的说法，正确的是（C） A.协…

文章目录 JS学习笔记一、 强制渲染二、正则（一） IP的JS正则（二） Port的JS正则（三）域名（四）URL地址（五）同时验证手机号码和固定电话号码(带区号或不带区号或带…

from torch._C import * # noqa: F403 安装了torch&#xff0c;但import torch时发生报错。 如下图所示 >>> import torch Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "/home/bqc/.conda/envs/evals…

&#x1f6a8;注意&#x1f6a8;&#xff1a;最近经粉丝反馈&#xff0c;发现有些订阅者将此专栏内容进行二次售卖&#xff0c;特在此声明&#xff0c;本专栏内容仅供学习&#xff0c;不得以任何方式进行售卖&#xff0c;未经作者许可不得对本专栏内容行使发表权、署名权、修改…

&#x1f308;个人主页: 鑫宝Code &#x1f525;热门专栏: 闲话杂谈&#xff5c; 炫酷HTML | JavaScript基础 ​&#x1f4ab;个人格言: "如无必要&#xff0c;勿增实体" 文章目录 高斯混合模型&#xff08;Gaussian Mixture Models, GMM&#xff09;深度解析引…

作者&#xff1a;明明如月学长&#xff0c; CSDN 博客专家&#xff0c;大厂高级 Java 工程师&#xff0c;《系统掌握大语言模型提示词 - 从理论到实践》 作者、《性能优化方法论》作者、《解锁大厂思维&#xff1a;剖析《阿里巴巴Java开发手册》》、《再学经典&#xff1a;《Ef…

? 连享会主页：lianxh.cn New！ lianxh 命令发布了： GIF 动图介绍随时搜索 Stata 推文、教程、手册、论坛，安装命令如下：. ssc install lianxh 连享会 最受欢迎的课 ? 2021 Stata 寒假班⌚ 2021 年 1.25-2.4 ? 主讲：连玉君 (中山大学)；江艇 (中国人民大学) ? 课程主…

目录 1.背景 2.孤立词识别 2.1 特征提取 2.2 动态弯算法 2.3 GMM(Gaussian mixture model) 2.4 HMM(Hidden markov model) 2.5 EM训练算法 2.6 语音识别基本方程 3.连续语音识别 3.1 语言模型 3.2 大词汇量 3.3 语音识别系统结构 3.4 评价指标：WER 4. 潘多拉魔盒…

主要内容 介绍5GC中移动性管理功能的实现 注册管理状态模型连接管理状态模型UE Context的构成用户标识符&#xff08;SUPI、SUCI、PEI等&#xff09;移动性管理限制及术语&#xff08;注册区、禁止区域、服务受限区域&#xff09; 5G核心网注册管理模型 5G核心网定义了两种注…

GMM估计是用于解决内生性问题的一种方法&#xff0c;除此之外还有TSLS两阶段最小二乘回归。 如果存在异方差GMM的效率会优于TSLS&#xff0c;但通常情况下二者结论表现一致&#xff0c;很多时候研究者会认为数据或多或少存在异方差问题&#xff0c;因而可直接使用GMM估计。 内…

在之前的博客中&#xff0c;我们已经介绍过高斯混合模型&#xff08;GMM&#xff09;的一些基础知识&#xff0c;链接&#xff1a; Gaussian Mixture Model&#xff1a;混合高斯模型介绍_程序猿老甘的博客-CSDN博客 在该博客中&#xff0c;我们提到了贾佳亚老师团队利用GMM实…

Kaldi语音识别技术(七) ----- GMM 文章目录 Kaldi语音识别技术(七) ----- GMM训练GMMtrain_mono.sh 用于训练GMM训练GMM—生成文件训练GMM—final模型查看训练GMM—final.occs查看训练GMM—对齐信息查看训练GMM—fsts.*.gz查看训练GMM—tree决策树查看 align_si.sh 用于对齐训练…

运动目标检测（前景背景分离）被认为是视频分析学习的入门基础，分为以像素为特征的方法和以纹理为特征的方法，以纹理为特征的方法主要参考上节所讲的LBP和SILTP，这里我们重点介绍像素方法，像素方法是最常用也是最直观的方法。 像素方法假设的基础是背景建模，即建立背景像素…

一个例子 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布）。 如图1…

前言 之前将网易公开课上吴恩达机器学习视频中高斯混合模型&#xff08;GMM&#xff09;及其EM算法反反复复看了几遍之后并将所有公式重新推导了一遍&#xff0c;现在利用Python进行手写进一步加深理解。关于吴恩达机器学习中相关讲义请移步&#xff1a; 斯坦福机器学习笔记&…