processing

编辑：David Doermann(马里兰大学) Karl Tombre(洛林大学) 前言 In the beginning, there was only OCR. After some false starts, OCR became a competitive commercial enterprise in the 1950’s. A decade later there were more than 50 manufacturers in the US alone. With the advent of microprocessors and inexpensive optical scanners, the price of OCR dropped from tens and hundreds of thousands of dollars to that of a bottle of wine. Software displaced the racks of electronics. By 1985 anybody could program and test their ideas on a PC, and then write a paper about it (and perhaps even patent it). 最初，只有OCR。在经历了一些错误的开始之后

一、语音合成概述 语音合成，又称文语转换(Text To Speech, TTS)，是一种可以将 任意输入文本 转换成 相应语音 的技术。 传统的语音合成系统通常包括 前端 和 后端 两个模块。 前端模块 主要是对输入文本进行分析，提取后端模块 所需要的语言学信息 ，对于中文合成系统而言，前端模块一般包含文本正则化、分词、词性预测、多音字消歧、韵律预测等子模块。 后端模块 根据前端分析结果，通过一定的方法生成语音波形，后端系统一般分为基于 统计参数建模 的语音合成(或称参数合成)以及基于 单元挑选 和 波形拼接 的语音合成(或称拼接合成)。 对于后端系统中的 参数合成而言 ，该方法在训练阶段对语言声学特征、时长信息进行上下文相关建模，在合成阶段通过时长模型和声学模型预测声学特征参数，对声学特征参数做后处理，最终通过声码器恢复语音波形。该方法可以在语音库相对较小的情况下，得到较为稳定的合成效果。 缺点 在于统计建模带来的声学特征参数“过平滑”问题，以及声码器对音质的损伤。 对于后端系统中的 拼接合成而言 ，训练阶段与参数合成基本相同，在合成阶段通过模型计算代价来指导单元挑选，采用动态规划算法选出最优单元序列，再对选出的单元进行能量规整和波形拼接。拼接合成直接使用真实的语音片段，可以最大限度保留语音音质； 缺点是 需要的音库一般较大，而且无法保证领域外文本的合成效果。

1 OLTP和OLAP online transaction processing，联机事务处理。业务类系统主要供基层人员使用，进行一线业务操作，通常被称为联机事务处理。 online analytical processing，联机分析处理。数据分析的目标是探索并挖掘数据的价值，作为企业高层进行决策的参考。 从功能层面上来看，OLTP负责基本业务的正常运转，业务数据积累所产生的价值信息被OLAP所呈现，根据OLAP所产生的价值信息不断优化基本业务。 2 OLTP OLTP负责基本业务的正常运转，因此使用基本的关系型数据库就可以了。比如Mysql。 3 OLAP 基本业务生成的数据越来越多，目前流行的是分布式的处理方案，即sql on hadoop。比如百度的关系数据仓储Palo。 MPP架构的数据仓储是典型的OLAP应用。 4 MPP massively parallel processing，大规模并行处理。比如非共享数据库集群。 图示 来源： CSDN 作者： lixiangbetter 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44310486/article/details/103945960

1 OLTP和OLAP online transaction processing，联机事务处理。业务类系统主要供基层人员使用，进行一线业务操作，通常被称为联机事务处理。 online analytical processing，联机分析处理。数据分析的目标是探索并挖掘数据的价值，作为企业高层进行决策的参考。 从功能层面上来看，OLTP负责基本业务的正常运转，业务数据积累所产生的价值信息被OLAP所呈现，根据OLAP所产生的价值信息不断优化基本业务。 2 OLTP OLTP负责基本业务的正常运转，因此使用基本的关系型数据库就可以了。比如Mysql。 3 OLAP 基本业务生成的数据越来越多，目前流行的是分布式的处理方案，即sql on hadoop。比如百度的关系数据仓储Palo。 MPP架构的数据仓储是典型的OLAP应用。 4 MPP massively parallel processing，大规模并行处理。比如非共享数据库集群。 图示 图片转载： https://blog.csdn.net/qq_33414271/article/details/81149966 来源： https://www.cnblogs.com/lixiangbetter/p/12182698.html

原文链接： http://www.telesens.co/2018/03/11/object-detection-and-classification-using-r-cnns/ Object Detection and Classification using R-CNNs 源码链接： https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn Section 1 – Image Pre-Processing: In this section, we’ll describe the pre-processing steps that are applied to an input image. These steps include subtracting a mean pixel value and scaling the image. The pre-processing steps must be identical between training and inference Section 2 – Network Organization: In this section, we’ll describe the three main components of the network – the “head” network,

Image processing pipeline - Part C (10%) Complete your program by implementing pipefile parsing and command-line argument parsing. Pipefile parsing (5%) Your program should be able to parse an input text file, which we can call the pipefile. The pipefile describes a complete processing pipeline using nodes in a sequence. The following pipefile, pipe1.txt , is given as an example: Your program should be able to parse any pipefile that describes nodes that you have implemented in part A. In order to parse a pipefile, you will need to implement a method that reads in a pipefile, and then creates