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Java

Java语言程序设计【学堂在线】编程作业(第三章)

程序1:教师学生评分 学校要进行年终总结,需要对教师和学生的评分结果进行统计。学生的统计数据有三个,教师的统计数据有四个。请你实现一个统计系统,对输入的数据进行整理。请你实现一个Person类表示人员,并实现一些必要的方法,再实现Teacher类和Student类,通过类的继承机制完成这个任务。输入格式:首先输入一个数字N,表示输入统计的人数。接下来是N行,每行是用空格隔开的一系列数字。输出格式:N行,每行是一个标识符加一个平均得分(向下取整的整数),用空格隔开。学生的标识符是Student,教师的标识符是Teac…

2018年3月13日 0条评论 1612点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Java

Java语言程序设计【学堂在线】(第三章)整理

第三章 类的重用 3.1 类的继承 3.1.1 继承的概念 根据已有类定义新类,新类拥有已有类的所有功能。Java只支持单继承,每个子类只能有一个直接超类。 超类是所有子类的公共属性及方法集合,子类则是超类的特殊化。继承机制可以提高程序的抽象程度,提高代码的可重用性。 子类对象 ·从外部来看,包括: (1)与超类相同的接口; (2)可以具有更多的方法和数据成员; ·其内包含着超类的所有变量和方法 3.1.2 类基础的语法 [ClassModifier] class ClassName …

2018年3月12日 0条评论 1360点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Deep Learning

吴恩达深度学习课程DeepLearning.ai笔记(5-1)

序列模型 1. Why sequence models? 在实际的生活中,很多东西都是序列信号,例如语音信号、音乐产生、情感分类、DNA序列分析等,这些虽然可以使用一般神经网络去完成,但就如同图像识别一样,那样去做太过于复杂,因此在这里引入了循环神经网络(RNN)。 2. Notation x:代表输入的语句,例如:Harry Potter and Herminone Granger invented a new spell.并且使用x<t>代表本句中第t个单词。 y:代表输出结果。例如上句中对人名进行…

2018年3月11日 0条评论 2165点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Java

Java语言程序设计【学堂在线】编程作业(第二章)

创建一个简单的表示矩形的Rectangle类,满足以下条件:1、定义两个成员变量height和width,表示矩形的长和宽,类型为整型 2、定义一个getArea方法,返回矩形的面积 3、定义一个getPerimeter方法,返回矩形的周长 4、在main函数中,利用输入的2个参数分别作为矩形的长和宽,调用getArea和getPermeter方法,计算并返回矩形的面积和周长输入:输入2个正整数,中间用空格隔开,分别作为矩形的长和宽,例如:5 8输出:输出2个正整数,中间用空格隔开,分别表示矩形的面积和周长,例如:…

2018年3月8日 0条评论 1454点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Java

Java语言程序设计【学堂在线】(第二章)知识点整理

2.1-面向对象方法的特性 1.面向对象方法的四个基本特征:抽象、封装、继承、多态。 抽象:忽略问题中与当前目标无关的方面,只关注有关的方面。面向对象方法采用(数据抽象)方法来构建程序的类与对象。 过程抽象是将整个系统的功能划分为若干部分,强调功能完成的过程和步骤,而隐藏其具体实现;数据抽象是将系统中需要处理的数据和这些数据上的操作结合在一起,抽象成不同的抽象数据类型,每个抽象数据类型既包含了数据,也包含了针对这些数据的操作。 封装:信息隐蔽技术。利用抽象数据类型将数据和基于数据的操作封装在一起;用户只能看到对象的…

2018年3月8日 0条评论 1138点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Deep Learning

吴恩达深度学习课程DeepLearning.ai笔记(4-4)

特殊应用:人脸识别和神经风格迁移 1.人脸识别(Face Recognition) 人脸识别包括两个部分: (1)验证(Verification) 输入图像,名字/ID;输出所输入的图像是不是所要验证的那个人。 (2)识别(Recognition) l  拥有K个人的数据库。 l  得到一个输入图像。 l  如果输入图像是这K个人之一,输出ID;否则的话,输出“未识别”。 人脸识别问题相对于人脸验证来说具有更高难度。对于一个验证系统来说,如果拥有99%的精确度,则这个系统已经有很高的精…

2018年3月7日 0条评论 1986点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
Deep Learning

吴恩达深度学习课程DeepLearning.ai笔记(4-3)

卷积神经网络 — 目标检测 1. 目标定位&特征点检测-目标检测 图片检测的三个问题: (1)分类问题:区分图片是汽车亦或是其它; (2)目标定位:判断是否是汽车并确定其位置; (3)目标检测:源图中有多个不同的物体,分析确定该物体是什么并确定位置。 (1)目标分类与定位 如图1所示。Softmax后面可以有多个输出,其输出结果是各项目标的可能性。 定位最关键的就是输出图中红圈的中心点的坐标(bx,by),然后就是它的宽bw和高bh。通常以图片的左上角坐标为(0,0),右下角为(1,1)。 图1 …

2018年3月7日 0条评论 2048点热度 0人点赞 davidcheung 阅读全文
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davidcheung 发布于 5 个月前(02月09日) The problem has been fixed. May I ask if you can s...
tk88 发布于 5 个月前(02月07日) Hmm is anyone else having problems with the pictur...
cuicui 发布于 9 个月前(10月20日) :wink:
niming 发布于 10 个月前(09月19日) 同级校友,能刷到太巧了
davidcheung 发布于 2 年前(08月16日) 我得找一下我之前整理的word文档看一下,如果找到了我就更新一下这篇文章。
Nolan 发布于 2 年前(07月25日) 您的笔记非常有帮助。贴图不显示了,可以更新一下吗?
davidcheung 发布于 3 年前(06月19日) 到没有看webrtc的代码。现在主要在看我们公司的代码了。。。只是偶尔看一看webrtc的东西。。。
aobai 发布于 3 年前(03月13日) gain_change_hangover_ 应该是每三个block 只能够调整一次,这样保证每帧...
匿名 发布于 5 年前(12月30日) 烫
小奥 发布于 5 年前(12月12日) webRTC里面的NS本身我记得就是在C++里面呀

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