这是一篇对语音识别中的一种热门技术——GMM/DNN-HMM混合系统原理的透彻介绍。当前网上对HMM类语音识别模型的讲解要么过于简单缺乏深度，要么知识点过于细化零碎分散。而本文旨在为语音识别方面知识储备较少的读者，从头开始深入解读GMM-HMM模型和DNN-HMM模型。讨论了语音识别里的两个重要概念：声学模型和语言模型，介绍了语音和文本的数据预处理技术，GMM-HMM模型的训练、预测方法和统计学意义，及在此基础上，DNN-HMM模型的构建。

本项目旨在通过摄像头实时捕捉手部动作，利用MediaPipe进行手部关键点检测，并结合OpenCV进行图像处理与显示。实时检测手部关键点，特别是食指指尖的位置。计算指尖的移动方向（上、下、左、右）。记录并显示手部移动轨迹。该项目可以应用于手势控制、虚拟绘画、交互式展示等场景。movement_threshold = 20 # 运动触发阈值neutral_threshold = 10 # 中立解除阈值: 触发方向判断的最小位移。: 回到中立区域的位移阈值。

我们在浏览在线视频网站时，经常会遇到想要下载精彩的视频到本地电脑的需求，但是往往没有一个合适的下载工具，因为现在视频网站的视频大多数都为m3u8 文件格式。如果你不知道什么是嗅探插件或者 m3u8 下载器，那么想要下载个视频真的很麻烦。今天就和大家分享一款非常好用的流媒体视频下载工具：MediaGo，支持 Windows、Mac 和 Linux 的视频下载器，其在 GitHub 上免费开源，不用抓包，不用安装插件，操作很是简单，对小白非常友好。

本文介绍了0.96寸OLED的基本介绍，包括点阵显示，中文字库制作等，用STM32F103C8T6实现液晶中文，字符串显示

该模型基于超过40万小时的多样化语音数据训练而成，能够支持超过50种语言的识别，展现出卓越的跨语言识别能力。需要找到finetune.sh脚本，根据自己的实际情况修改参数，如下图所示，一般需要修改的地方有：把使用的模型地址替换成前面下载好的模型路径、把训练和验证使用的数据集路径替换成自己的、指定日志和模型参数文件的输出路径、指定使用的训练脚本为前面下载好的FunASR下的train.py、指定训练轮次、如果担心显存不够用，可以把批次数量batch_size调小一些。

m3u8-downloader：高效下载直播流视频的利器 m3u8-downloader 一个M3U8 视频下载(M3U8 downloader)工具。跨平台: 提供windows、linux、mac三大平台可执行文件,方便直接使用。 ...

FramePack：视频生成的新篇章 FramePack Lets make video diffusion practical! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/FramePack...

目标检测领域取得了巨大进步，其中YOLOv12、YOLOv11 和基于 Darknet 的 YOLOv7在实时检测方面表现出色。尽管这些模型在通用目标检测数据集上表现卓越，但在HRSC2016-MS（高分辨率舰船数据集）上对 YOLOv12 进行微调时，却面临着独特的挑战。本文提供了一个详细的端到端流程，用于在 HRSC2016-MS 上微调 YOLOv12、YOLOv11 和基于 Darknet 的 YOLOv7。

在计算机视觉领域，图像分割是一项至关重要的任务，它就像是为计算机赋予了一双能够理解图像内容的 “慧眼”。简单来说，图像分割的目的是将图像中的不同物体或区域进行划分，让计算机能够识别出每个部分的边界和所属类别。例如，在医学图像分析中，图像分割可以帮助医生准确地识别出病变组织；在自动驾驶领域，它能让车辆识别出道路、行人、交通标志等元素。

此次电赛的H题属于控制类题目，相较于往年较为简单，功能也算单一，四个题目的时间要求都不是很高，容易得分，其中主要难点可能是TI芯片了，但是资源丰富，那也就不是问题了。控制的难点就在与ABCD四点之间的丝滑连接，如何让小车又快又稳的运行，最后比拼的就是时间了，可能也是比赛现场的重点评判标准，毕竟选择该题的人多。

在数字化浪潮奔涌的当今时代，音视频交互已成为信息传递与沟通交流的核心方式。其凭借丰富多元的表现形式和强大的信息承载能力，为人们构建起沉浸式的交互体验空间。音乐，作为音视频领域里极富感染力与深厚文化价值的关键要素，蕴藏着无尽的情感共鸣、创意灵感与专业知识；而数学，作为一门抽象且严谨的学科，也常借助音视频进行直观呈现与深度讲解。设想一下，在音视频流营造的情境中，能与智能模型围绕音乐、数学等多元知识展开深入探讨，这无疑会为我们开启探索知识宝库的全新视角。

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树莓派4B运行yolov5之装完就后悔了，喜欢极致PPT享受的进

计算机视觉图像分割入门：阈值、区域生长与分水岭算法，人工智能，AI，图像分割，机器视觉在当今数字化的时代，计算机视觉技术正以前所未有的速度改变着我们的生活。从智能手机中的人脸识别解锁，到自动驾驶汽车的环境感知，再到医学影像分析中的疾病诊断，计算机视觉无处不在。而在这众多令人惊叹的应用背后，图像分割技术无疑是其中的关键基石之一。

本项目是在**PC**上搭建交叉编译环境进行编译最后将程序部署在板子端，功能为：应用层使用ffmpeg+rkmpp插件对h.264格式的mp4进行硬解码，然后将得到的AV_PIX_FMT_DRM_PRIME格式帧使用DRM框架进行渲染显示。

OpenCV 核心模块的介绍文章，涵盖图像基础操作、像素处理、算术运算、性能优化等核心功能。由于内容比较多，分为三篇文章进行描述，本文是第一部分。

自监督学习在CV中的突破：SimCLR、MoCo与BYOL，人工智能、大模型、AI深度学习在计算机视觉领域取得了令人瞩目的进展，自监督学习作为一种新兴的学习范式，旨在利用数据自身的结构和信息进行学习，无需大量的人工标注。其核心思想是通过设计合适的自监督任务，让模型从数据中自动挖掘出有价值的特征表示。在 CV 领域，自监督学习为解决标注数据匮乏的问题提供了新的思路，近年来取得了一系列突破性进展，其中 SimCLR、MoCo 和 BYOL 等方法尤为引人注目。

该篇文章将以实战形式演示利用Python结合Opencv实现车牌识别，全程涉及图像预处理、车牌定位、车牌分割、通过模板匹配识别结果输出。该项目对于智能交通、车辆管理等领域具有实际应用价值。通过自动识别车牌号码，可以实现车辆追踪、违章查询、停车场管理等功能，提高交通管理的效率和准确性。可用于车牌识别技术学习。

蓝耘元生代这个平台啊，在我看来就像是一个超级大的技术宝库。它整合了好多先进的技术和工具，能让我们在上面搞各种开发和研究。感觉它就像是一个充满魔法的舞台，能让我们的想法和创意尽情地展现出来。而且听说它在很多领域都有应用，像人工智能、大数据啥的，都能在这个平台上找到用武之地。登录与注册：打开浏览器，访问蓝耘 GPU 智算云平台官网（新用户需先进行注册，注册成功后即可享受免费体验 18 小时算力的优惠。登录后，用户将进入蓝耘平台的控制台，在这里可以看到丰富的功能模块，如容器云市场、应用市场等。

在蓝牙免提协议（HFP）体系中，音频连接管理是用户体验的核心支撑。本文将详细解析蓝牙音频连接建立（Audio Connection Setup）与释放（Audio Connection Release）的过程。