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想学习mfcc是如何计算获得,并用代码实现(该项目是tensorflow提供的语音唤醒例子下) 而tensorflow1 中两步获取mfcc,只能获取到中间语谱图(spectrogram)变量, 而当我想要获取mfcc计算过程中的加窗、梅尔滤波器等的相关信息,是极难获取的,需要很强的代码功底。最近刚

Batch Normalization是谷歌研究员于2015年提出的一种归一化方法,其思想非常简单,一句话概括就是,对一个神经元(或者一个卷积核)的输出减去统计得到的均值,除以标准差,然后乘以一个可学习的系数,再加上一个偏置,这个过程就完成了。 在推理时可以将其折叠

vim的学习曲线相当的大(参看各种文本编辑器的学习曲线),所以,如果你一开始看到的是一大堆VIM的命令分类,你一定会对这个编辑器失去兴趣的。下面的文章翻译自《Learn Vim Progressively》,我觉得这是给新手最好的VIM的升级教程了,没有列举所有的命令,只是列举了那些最有用的命令。非