“马尔可夫模型”

马尔可夫模型基于概率的思想，主要用于“预测”。 马尔可夫模型在语音识别领域有很大的应用。自然语言属于上下文有关语言，相同的语音输入可能输出多种文本结果，所以后文的识别依赖于前文内容。 该模型需要使用大量的数据进行训练（大量网页中的文字资源），计算出一个词在另一个词（或若干个词）后面的概率。由于语音识别对于一个词可能会有多个可能选项，根据该模型比较各个词出现的概率，以此提高识别的准确性。 后面词语出

causerie

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滤镜

灰度滤镜三个通道的数值设置为相同原图： 12345678910111213import cv2import numpyimg = cv2.imread("C:/Users/kyle/Desktop/default.jpg")height = img.shape[0]width = img.shape[1]for i in range(height): for j in

基础

1import cv2 读取图片1img = cv2.imread('C:/Users/kyle/Desktop/002.jpg') 显示图片12cv2.imshow('image', img) # "image"为显示图片窗口的名称，img为图片变量cv2.waitKey(0) #后面的参数如果大于0也是只显示一瞬间，如果小于等于

github建站时遇到的问题

记录一下利用github建站时遇到的问题。建站前面步骤我参考了这篇博客，非常感谢！！ 其中在使用cpm命令时遇到了问题，之后查了一些资料，将cpm都换成cnpm就可以了 美化建站完成之后就可以看到默认的界面，个人觉得比较丑，所以去下载了其他主题。 在github里可以搜索到很多不错的主题，根据readme.md的指导就可以顺利下载安装。该github仓库一般都有修改配置的说明，一定要仔细阅读。 我

Hello World