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Dlib是一个现代的C ++工具包，包含机器学习算法和工具，用于在C ++中创建复杂的软件来解决实际问题。它广泛应用于工业界和学术界，包括机器人，嵌入式设备，移动电话和大型高性能计算环境。Dlib的开源许可 允许您在任何应用程序中免费使用它。whl文件的安

作者｜Andrey Nikishaev翻译 | 张蔚敏审校 | reason_W“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候，有没有好奇过它们背后的技术原理？本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Pytho

1导语集合经验模态分解用于波形信号分析时面临计算和数据双重密集型问题，本文在Spark计算平台下设计实现了两种不同结构的并行EEMD算法，并用于局部放电信号的特征提取。与现有EEMD算法相比，节约了特征提取过程的耗时，计算效率更高。因此，EEMD算法存在两

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选自arXiv，作者：Yixiao Ge、Zhuowan Li、Haiyu Zhao等，机器之心编译，参与：李诗萌、张倩。行人图像的姿势变化是行人重识别任务中的重要挑战之一。本文提出了一个 reID 新框架——FD-GAN，来学习与身份相关而与姿势无关的表

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机器学习/深度学习模型的真实质量来自广泛的特征工程，而不是来自建模技术本身。虽然特定的机器学习技术可能最适合特定的业务问题/数据集，但功能是任何建模项目的通用驱动程序/关键组件。从可用数据集中提取尽可能多的信息对于创建有效的解决方案至关重要。CNN的业务问

机器学习的重要方面包括“ 特征选择 ”和“ 特征提取 ”。选择学习算法的输入变量的某个子集的问题，它应该将注意力集中在这个子集上，而忽略其余的。换句话说，降维。作为人类，我们经常这样做!虽然上述两种思想共存，但我们将重点放在特征选择的动机上。用si表示对S

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在多数的现代语音识别系统中，人们都会用到频域特征。梅尔频率倒谱系数,首先计算信号的功率谱，然后用滤波器和离散余弦变换的变换来提取特征。本文重点介绍如何提取MFCC特征。转化矩阵，使得时域是水平的：

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