我想按照正态分布使用python从列表中选择一个元素。我有一个清单，例如 alist = ['an', 'am', 'apple', 'cool', 'why'] 例如，根据正态分布的概率密度函数（PDF），给定列表中的第3个元素应该被选择为最大概率。 from random import normalvariate defnormal_choice(lst, mean=N
模型： PaddlePaddle-DeepSpeech 训练数据集： Aishell：178小时，16khz，16bit，400人录制，涉及智能家居、无人驾驶、工业生产等11个领域的中文语音库。 Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus：500小时，16khz，16bit，855人录制。安静的室内环境下，通过单个碳粒麦克风录取，文本选取网络聊天智能音箱控制
今天通过观看老师分享的TensorFlow教学视频，学习了构建卷积神经网络模型架构，首先是对参数进行定义和赋值： import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_set
今天通过观看老师分享的TensorFlow教学视频，学习了训练神经网络的简单代码：import tensorflow as tf import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('data/',one_hot=True)h1 =
搭建一个简单的神经网络对mnist数据集中的手写数字数据集进行训练和测试。 输入的每张数据包含784个像素点，第一层为784行256列的矩阵，第二层是256行128列的矩阵，输出层则将结果转换为10个输出值，代表手写数字的10种分类结果，每层有一个权重值weight和偏置bias 代码实现 #搭建
