公众号使用gpt具体步骤!

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如何不使用图形来创建ACFS文件系统

客户需求,提供在19c环境下,ACFS的命令行操作的具体步骤,便于在图形界面不可用场景使用。 当然,如果有图形可操作,还是推荐首选图形,避免复杂度以及不必要的错误。 其实之前有测试过11g环境下的ACFS命令创建,如下: - [通过命令行创建ACFS文件系统](https://www.cnblogs

[转帖]Linux bg/fg/jobs/disown命令运行后台任务

https://www.jianshu.com/p/4489603124aa 背景 我们经常需要服务器上面执行一些耗时操作,比如执行scp命令下载大文件等,但是又不想一直等待完成再做其他事情,所以可以配合linux的相关命令达到目的。 具体步骤 1.执行相关耗时操作命令 :/ scp -r xxx@

[转帖]一文搞懂各种数据库SQL执行计划:MySQL、Oracle等

https://zhuanlan.zhihu.com/p/99331255 MySQL 执行计划 Oracle 执行计划 SQL Server 执行计划 PostgreSQL 执行计划 执行计划(execution plan,也叫查询计划或者解释计划)是数据库执行 SQL 语句的具体步骤,例如通过索

文盘Rust -- FFI 浅尝

rust FFI 是rust与其他语言互调的桥梁,通过FFI rust 可以有效继承 C 语言的历史资产。本期通过几个例子来聊聊rust与C 语言交互的具体步骤

nginx自定义负载均衡及根据cpu运行自定义负载均衡

转载请注明出处: 1.nginx如何自定义负载均衡 在Nginx中,可以通过配置文件自定义负载均衡策略。具体步骤如下: 首先,在Nginx配置文件中定义一个upstream模块,并设置负载均衡策略和后端服务器列表,例如: upstream myapp { server backend1.exampl

【Azure 存储服务】关于中国区Azure Storage Account 存储账号服务误删除后的恢复问题

问题描述 在Azure上,如果需要恢复之前删除的存储账户(Storage Account), 有什么办法呢? 问题解答 Azure 现在推出了自主恢复已删除的存储账号的功能,具体步骤如下: 第一步: 进入Azure门户,导航到Storage Account服务(https://portal.azur

基于神经网络的柯氏音血压计

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 前言 虽然血压(BP)的测量现在广泛地由自动无创血压(NIBP)监测设备进行,因为它们不需要熟练的临床医生,也不存在并发症的风险,但其准确性仍存疑。本研究开发了一种新的基于端到端深度学习的算法,该算法直接

关键词识别神经网络

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 关键词识别 (KWS) 是人机界面的主要组成部分。 KWS 的目标是在低误报 (FA) 率下最大化检测精 度,同时最小化占用空间大小、延迟和复杂性。为 了实现这些目标,我们研究了卷积循环神经网络 (CRN

环境声音分类的深度 CNN 模型

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 声音事件的分类精度与特征提取有很强的关系。本文将深度特征用于环境声音分类(ESC)问题。深层特征是通过使用新开发的卷积神经网络(CNN)模型的全连接层来提取的,该模型通过频谱图图像以端到端的方式进行训练。

基于深度神经网络的婴儿哭声识别算法

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

咳嗽检测深度神经网络算法

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 咳嗽检测是一种很有前途的检测呼吸道疾病各种病理严重程度的技术。自动咳嗽检测系统的开发将成为早期诊断的最佳跟踪工具。长期以患者为中心的远程咳嗽严重程度监测将改变医疗基础设施的游戏规则,因为在过去几十年中,远

利用深度循环神经网络对心电图降噪

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 我们提出了一种利用由长短期记忆 (LSTM) 单元构建的深度循环神经网络来降 噪心电图信号 (ECG) 的新方法。该网络使 用动态模型 ECG 生成的合成数据进行预训 练,并使用来自 Physionet

鼾声监测神经网络

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 打鼾是一种普遍的症状,严重影响睡眠呼吸障碍患者(单纯打鼾者)、阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者及其床伴的生活质量。研究表明,打鼾可用于OSA的筛查和诊断。因此,从夜间睡眠呼吸音频中准确检测打鼾声一直是最重

基于胎心仪的胎儿心脏诊断神经网络

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 胎心率(FHR)对于评估胎儿的健康状况具 有重要意义。然而,基于传统的分类标准并不准确。 随着计算机信息技术的飞速发展,计算机技术对于胎 儿电子监护(EFM)中的胎心率分析至关重要。胎心率 分为正常、可疑

基于毫米波的人体跟踪和识别算法

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

一种利用光电容积描记(PPG)信号和深度学习模型对高血压分类的新方法

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 据世界心脏联合会统计,截至 2022 年,全球有 13 亿人被诊断患有高血压,每年约有 1000 万人死于高血压。一个人有必要拥有有益于心脏健康的生活方式,以防止被诊断出患有心血管疾病(CVD)和动脉疾病

助听器降噪神经网络模型

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 本文介绍了一种用于实时语音增强的双信号变换 LSTM 网络 (DTLN),作为深度噪声抑制挑战 (DNS-Challenge) 的一部分。该方法将短时傅立叶变换 (STFT) 和学习分析和综合基础

一种基于光电容积波的血压测量神经网络算法,开源、低功耗、低成本的人工智能软硬件提供者

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心血管疾病是最严重的死亡原因之一,每年在全世界造成严重的生命损失。持续监测血压似乎是最可行的选择,但这需要一个侵入性的过程,带来了几层复杂性。这促使我们开发一种方法,通过使用光体积描记图(PPG)

一种新的基于机器学习的示波法血压估计方法,开源、低功耗、低成本的人工智能软硬件提供者

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 血压的测量和预测是心脏病患者和有心脏问题的人的一个重要条件,应该保持持续的控制。在这项研究中,基于从使用袖带的个体获得的振荡波形,振荡波形分为三个周期。第一个周期是从起点到收缩压(SBP),第二个