摘要 基于毫米波的手势识别技术提供了良好的人机交互体验。先前的工作专注于近距离手势识别，但在范围扩展方面不够，即他们无法识别距离相当大的噪声运动超过一米的手势。在本文中，我们利用一种新的数据处理方法和定制的人工卷积神经网络（CNN）设计了一个远程手势识别模型。首先，我们将手势分解为多个反射点，并提取
概要 现代基于深度学习的模型在语音增强任务方面取得了显著的性能改进。然而，最先进模型的参数数量往往太大，无法部署在现实世界应用的设备上。为此，我们提出了微小递归U-Net（TRU-Net），这是一种轻量级的在线推理模型，与当前最先进的模型的性能相匹配。TRU-Net的量化版本的大小为362千字节，足
简介 在过去的几十年里，许多机器学习（ML）方法被引入来分析呼吸周期的声音，包括爆裂声、咳嗽声和喘息声[1-6]。然而，几乎所有传统的ML模型都完全依赖于手工制作的功能。此外，需要高度复杂的预处理步骤来利用设计的特征[4-6]。因此，仅仅基于ML的模型可能对肺部声音中的外部/内部噪声不具有鲁棒性，并
0 导读 之前的文章中，我们介绍过分布式事务的基础知识，也了解了分布式场景下常见一致性问题和解决方案，对分布式锁和CAS模式有一定的了解，有兴趣的同学可以通过下面链接到作者的两篇相关文章。 五种分布式事务解决方案（图文总结） 高并发下的数据一致性保障（图文全面总结） 1 介绍 本文聚焦高并发场景下分
一句话速通银行家算法： try 分配资源, if safe() then continue; else 归还资源 并且 sleep(当前任务). 好，本文结束。 hh其实并没有，接下来我将解释这句话以及银行家算法究竟是个啥。 ps: 银行家算法是try assign(), 而还有个锁的api是try
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 婴儿哭闹识别是一项具有挑战性的任务，因为很难确定能够让研究人员清楚区分不同类型哭闹的语音特征。然而，婴儿哭闹被视为一种不同的言语交流方式。利用适当的人工智能模型，利用梅尔倒谱系数（MFCC）可以区分婴儿哭
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 准确的人类活动识别（HAR）是实现新兴的上下文感知应用程序的关键，这些应用程序需要了解和识别人类行为，例如监测独居的残疾人或老年人。传统上，HAR是通过环境传感器（例如，相机）或通过可穿戴设备（例如，具有
最近还是很喜欢用golang来刷算法题，更接近通用算法，也没有像动态脚本语言那些语法糖，真正靠实力去解决问题。 下面这道题很有趣，也是一道链表题目，具体如下： 24. Swap Nodes in Pairs Solved Medium Topics Companies Given a linked
> ⭐️ **本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 \[彭旭锐] 和 [BaguTree Pro](https://www.mdnice.com/writing/85b28c4e60354865a423728e668fc570) 知识星球提问。** > > 学习数据
本文介绍基于ENVI与ERDAS软件，对Landsat 7遥感影像数据加以单窗算法的地表温度（LST）反演操作~
加密算法 常见的 对称加密 算法主要有 DES(数据加密标准)、3DES(三重DES)、AES(高级加密标准) 和Blowfish(河豚鱼)等，常见的 非对称算法 主要有 RSA、DSA 等，散列算法 主要有 SHA-1、SHA-256、MD5 等。 HASH算法（散列算法） 目前常用的是SHA-2
centos wget 的证书不可信，证书使用不安全的算法签名 wget wget https://www.php.net/distributions/php-7.4.28.tar.gz 出现错误： wget https://www.php.net/distributions/php-7.4.28.
LVS入门篇（三）之LVS的工作模式和调度算法 https://www.cnblogs.com/linuxk/p/9358512.html 1、NAT模型 （1）原理图： ①.客户端（200.10.10.1）将请求发往前端的负载均衡器（114.100.80.10），请求报文源地址是CIP(客户端IP
《深入理解java虚拟机》+宋红康老师+阳哥大厂面试题2总结整理 一、堆的结构组成 堆位于运行时数据区中是线程共享的。一个进程对应一个jvm实例。一个jvm实例对应一个运行时数据区。一个运行时数据区有一个堆空间。 java堆区在jvm启动的时候就被创建了，其空间大小也就被确定了（堆是jvm管理的最大
https://github.com/hanxt/raft-zh_cn/blob/master/raft-zh_cn.md 寻找一种易于理解的一致性算法（扩展版） 摘要 1 介绍 2 复制状态机 3 Paxos 算法的问题 4 为了可理解性的设计 5 Raft 一致性算法 5.1 Raft 基础 5
【Github源码】 《上一篇》详细介绍了Xmtool工具库中的加解密类库，今天我们继续为大家介绍其中的散列算法类库。 散列算法在某些特殊场景也可以当做加密方法使用；其特点是不可逆，同一内容每次散列值绝对一致，所以也可用作对数据内容是否被篡改的校验方法；或者其他需要唯一性编码的场景；本类库提供了MD
[Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质](https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/15886787.html "Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质") [Redis系列2：数据持久化提高可用性](https://www.cnblogs.com/w
随着人脸识别技术在金融、医疗等多个领域的加速落地，网络安全、信息泄露等问题愈为突出，用户对应用稳定性和安全性的要求也更为严格。为保障各行业高效稳定的开展业务，提前发现和应对潜在安全风险,HMS Core 机器学习服务（ML Kit）持续演进人脸检测能力，通过海量样本集训练，不断增强对于非活体攻击的防
重点介绍了Redis的LRU与LFU算法实现，并分析总结了两种算法的实现效果以及存在的问题。
