我正在尝试使用MNIST集(一组手写数字)来训练分类器,并且我想实现一个随机梯度下降算法。下面是我写的函数:
def Stochastic_gradient_descent(theta, y, X, alpha, nIter):
costs = numpy.zeros([nIter, 1])
N = y.size
for i in range(nIter):
random = randint(0,49999)
theta -= alpha*(tls.h(theta, X)[random] - y[random])*X[[random],:
我一直在努力学习如何产生噪音,并发现我理解其中的大部分,但我遇到了一些麻烦的脚本。
我使用作为指南来编写,最终目的是在画布上创建一些噪声。
这肯定是创造了一些东西,但它一直隐藏在左边。另外,刷新页面似乎一遍又一遍地创建了相同的模式。
我做错了什么,因为图像的“嘈杂”部分被涂抹在左边?我怎样才能使它看起来更像多云的佩林噪音?
我真的不明白为什么每次都不产生新的模式。每次运行脚本时,为了接收随机模式,我需要更改什么?
谢谢你的帮助!
/* NOISE—Tie it all together
*/
function perlin2d(x,y){
var total = 0;
我可以使用Swift for iOS录制音频,并播放录制的音频文件。我想问的是,是否可以检查录制的音频文件的背景噪声&音量/分贝,这样我就可以确定它对于我的speech to text框架是否足够好。框架不是问题所在,我研究了所有可用的框架。
我很好奇是否可以使用AVFoundation或Accelerate框架或任何其他框架分析录制的音频文件,以检查音频文件是否足够好/足够清晰,可以使用speech to text框架进行处理。
我没有太多的音频知识,但我研究了一下,发现我可以在录音时获得峰值和平均分贝值,但背景噪音呢?
任何信息都有助于使用Swift分析录制的音频文件。
最近,我一直在尝试克服我在编程中的一个主要弱点,即随机生成。我认为这是一件容易做的事情,但缺乏简单的信息正在扼杀我的生命。我不想听起来很傻,但我觉得像这样的网站上的大多数信息都是为那些上大学毕业于理论数学的数学家写的。我只是不明白我应该如何处理这些信息,以便将其应用于python等语言的编程。
我已经工作了几天,一直盯着方程,一次又一次地尝试,但在这么多天之后,在一次又一次地拆解我的代码之后,整个过程中所有正常工作的就是这个噪声生成器,它产生了基本的噪声:
import random
import math
random.seed(0)
def generateWhiteNoise(wid
我是Python的新手,我希望不是显而易见的问题,需要一些紧急的帮助。
我有一个信号文件,我必须回答以下问题: a)提供原始信号的统计描述(最大、最小、平均和标准差)。b)用最小的噪声和高频的“基线漂移”对要观测的信号进行滤波。使该信号的图创建子图1c)提供统计信号filtardo的描述。
我已经完成了这段代码:
max_s = max (s)
min_s = min (s)
std_s = std (s)
mean_s = mean (s)
fil = s
sf = ni.filter.bandpass (fil, 1., 45., fs = 495)
subplot (4, 1, 1)