python利用wave对声音数据进行处理
摘要:1.引入包 import numpy as np import wave import math import glob import matplotlib.pyplot as pl 2.读取.wav声音文件 #根据声音路径,得到录音特征值 def get_wav_mfcc(wave_path):
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pandas小程序应用-实验
摘要:背景:来自于日常工作,针对医院行政人员统计日常门诊信息,手工统计繁琐、容易出错的问题,结合实际特点,采用python对数据进行自动统计。 具体步骤如下: 1.引入python工具包。 2.读取文件夹中的所有xls文件,将其放置到DataFrame中,并将汇总表导出。 3.对DataFrame中的数据
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MPLS VPN配置实验记录
摘要:L3 MPLS VPN关键点:1.PE设备VPN-instance VRF(虚拟转发表项)。一个VPN实例相当于一个路由器,各个VPN实例维护自身的路由信息,一个PE设备路由表包括一个公网路由表与多个VPN路由表。(vlan:相当于虚拟出一个交换机,VPN:相当于虚拟出一个路由器)。 2.PE-CE
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集成学习算法模板
摘要:meta_learner = GradientBoostingClassifier( n_estimators=1000, loss="exponential", max_features=4, max_depth=3, subsample=0.5, learning_rate=0.005, ran
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python pandas相关知识点(练习)
摘要:首先引入库文件,并进行数据读取 显示行与列: 查看字段空值数量: 删除空值行: 每个 value 数值的采样点个数: 柱状图: 获取不是某些值得列: 设置最大显示列: 设置索引列: 重采样: 根据指定列生成新的DataFrame: 根据时间获取哪天(Day): 双Y轴,趋势图: 条件判断: 发送邮件
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OWl本体语言学习笔记
摘要:1、引言Web本体语言OWL是一种定义和实例化“Web本体”的语言。OWL形式语义说明怎么获得它的逻辑结论,也就是说,不是逐字写在本体中的事实,而是语义蕴涵的事实。这些蕴涵可以是基于单个的文档也或利用OWL机制合并在一起的多个分布的文档。本体和XML Schema的区别是它是一种知识表示,而不是一种消息格式。OWL本体的一个优点是会有能够对其做推理的工具。2.本体的结构OWL是语义网活动的一个组成部分。这项工作的目的是通过对增加关于那些描述或提供网络内容的资源的信息,从而使网络资源能够更容易地被那些自动进程访问。由于语义网络固有的分布性,OWL必须允许信息能够从分布的信息源收集起来。其中,允许
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