NMF Matlab代码Nonstationary Audio GP非平稳音频分析的端到端概率推断

这是端到端唇读模型的存储库介绍。我们的论文可在这里找到。基于T. Stafylakis和G. Tzimiropoulos的实现，该模型包括2层BGRU，每层有1024个单元。相比Themos的实现，该模型使用的是2层BLSTM，每层有512个单元。更新至2020-06：我们的唇读模型在LRW数据集上的准确率达到了85.5％。Matlab中用于裁剪嘴ROI的坐标为（x1，y1，x2，y2）=（80、116、175、211）。在Python中，固定的嘴ROI可以通过[FxHxW] = [：，115：211，79：175]来实现。训练顺序包括仅视频模型、仅音频模型和视听模型。首先通过时间卷积后端进行

Matlab非负矩阵分解NMF-NMF演示文稿包括非负矩阵分解的讲义和相关程序截图。

MATLAB-PILCO-TensorFlow算法代码: PILCO学习控制的概率推断是在Python中使用TensorFlow和GPflow重新实现的MATLAB代码。这项工作是为了个人发展而进行的，部分实施基于此。存储库将作为未来研究的基准。购物车杆基准测试的实施是基于OpenAI的CartPole环境，但新环境具有连续的动作空间。文件包含了新的CartPole类定义。此外，还创建了MuJoCo环境的文件，用于定义传统手推车杆。安装先决条件需要具备多关节动力学的物理引擎，例如MuJoCo。作者使用了MIT许可证。

苏剑林编著《端到端数学建模与数据挖掘》

MATLAB扬声器分割工具包是一个端到端的MATLAB工具，采用最新算法，能够完全无监督地进行扬声器的数字化处理。该工具尤其适用于广播新闻中的扬声器分割任务。它包括语音活动检测器（SAD）和无监督说话者细分模块，无需外部训练数据。说话者群集利用基于i-vector的ILP群集技术，是目前的先进技术之一。此外，工具包的子系统可用于其他项目，尽管目前未经过优化，例如时间序列变化检测、语音活动检测和说话人识别等。要运行此系统，请下载工具包的源代码，并安装所需的MATLAB依赖项。适用于MATLAB 2013及以上版本。

贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断的中文翻译。

RewiMod是玩家为社区制作的Minecraft客户端扩展，启发更多用户参与自己的mod项目。这个mod的开发将由用户主导，帮助他们提升Java、Git和Gradle的编程技能。无论您是新手还是有经验的开发者，都可以通过参与这个项目来学习和成长。项目的沟通平台是Discord，同时也会有机器人提供最新的CI＆Git促销活动信息。加入我们的TeamSpeak服务器或RewiMod-Discord服务器，与Howaner和RewisServer的开发人员互动。

ist的matlab代码GDI-BY下载客户端是一个桌面应用程序，可便捷地下载由下载服务提供的地理空间数据。用户可以定义并执行下载数据后的可选处理步骤，例如格式转换。下载客户端的配置和操作也可通过控制台程序进行保存和再次执行。系统要求运行下载客户端的环境需要Java 1.8或更新版本（至少1.8.0_40），或者使用带有JavaFX的Java 11.0。最新的Java版本可从官网下载。详细的用户文档和开发人员指南可在此处获取。

展示了NMF（非负矩阵分解）在Python中的分级Rank2 NMF实现，适用于Python 3.6及以上版本，基于Numpy库的参考代码。以下为该算法的基本流程和实现步骤： 采用分级Rank2 NMF方法，逐步分解矩阵，并进行层次性分解。 使用Python的Numpy库进行数值计算，简化实现过程。 以下为该算法的Python实现代码示例： import numpy as np # 假设输入矩阵X为m×n维 X = np.random.rand(10, 10) # 设置NMF的秩（rank）为2 rank = 2 # 初始化W和H矩阵 W = np.random.rand(X.sha