我想实现一个可以在一个人后面重复某个单词的功能。例如：“说娃娃。”可以使用任何其他词来代替娃娃。重点是让助手准确地重复“doll”这个词我想用vosk模块来实现这个。我该怎么做呢？importjsonimportvoskimportpyaudioMODEL_PATH="vosk-model-small-en-us-0.15

我无法加载我的模型，它一直显示错误ValueError：层“dense_2”需要1个输入，但它收到了2个输入张量。收到的输入：[<KerasTensorshape=(None,7,7,1280),dtype=float32,稀疏=False,name=keras_tensor_2896>,<KerasTensorshape=(None,7,7,1280),dtype=float32,稀疏=F

我目前正在开展一个数据分析项目，在该项目中，我使用Z分数来检测数据集数值列中的异常值。但是，我遇到了一个问题，合法的数据点被标记为异常值，我不确定为什么会发生这种情况。这就是我正在做的：缺失值的插补：我使用IterativeImputersklearn.impute填充数字列中的缺失值。

当我尝试查找可视化工具时，我看到的只是那些不读取文件或不显示节点的可视化工具。我正在寻找这样的东西：cnn可视化我希望它能够反映实际的CNN，并且仅具有文件具有的连接。不知道您是否需要为此编写代码，但我更喜欢预制工具。你想要的是一个能从文件加载卷积神经网

假设我们有一个如下的文件结构，#注意：不是实际的目录结构，而是类似的root../tests../src../__init__.pyutils../__init__.pydata.pypipeline.pysqlal../__init__.pysql_alchm.pytest.pyprocess.ipynb

我有这段代码可以检测面部表情，但它会在没有面部表情的地方找到面部表情。所以我想知道是否可以放心地做到这一点。我尝试在谷歌上搜索如何做到这一点，但没有找到任何有用的东西。importcv2fromdeepfaceimportDeepFace#Loadfacecascadeclassifierface_cascade=

我想实现一个变分自动编码器，它将一维Numpy数组（声音文件的波形）作为输入。运行该文件不会引发错误，但损失收敛到2000左右，并且重建看起来像纯粹的噪声。我使用了Goffinet等人的代码并尝试重写它以采用一维输入，因为我之前使用过他们的（二维）VAE。这是网络和转发功能的

我正在尝试使用自定义数据迭代器，如下所示此处，因为我的数据集太大。只是为了测试它是如何工作的，我正在使用示例的子集并运行以下代码。X是我的数据的numpy数组。我的迭代器如下所示classIterForQDMatrix(xgb.core.DataIter):def__init__(self,d

我怎样才能让这个模型生成512x512像素或更大的图像？现在它生成64x64px图像。我尝试更改模型中的一些值，但没有成功。这些卷积层（尤其是Conv2D和Conv2DTranspose）如何工作？我不明白如何在这些层中调整图像的大小。importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfrom

从像df=pd.DataFrame([{'name':'a','id':0,'category':'1'},{'name':'b','id':1,'category':'1'},{'name':

我被要求使用python将上传的视频转换为动画。期望：我得到的样本随着时间的推移我在项目上的工作还没有实现它。相反，我得到的是这样的：任何解决方案将不胜感激，谢谢这是我正在使用的代码：importsysimportcv2importtensorflowastfimportnumpyasnpf

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')defrealTime():whileTrue:success,img=cap.read()img=cv2.resize(img,(0,0),None,0.5,0.5)ih,iw,channels=img.shape#Drawthecrossinglinescv2.line(img,(0

importpandasaspdfromsklearn.imputeimportSimpleImputerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler,OneHotEncoder,OrdinalEncoderfromsklearn.pipelineimportPipelinedata=pd.read_csv(�

我正在尝试在GoogleColab上使用Tensorflow进行面部识别，但遇到错误。以前工作得很好，但现在却抛出了这个错误。完整的.ipynb文件已链接（请注意，您需要一个包含.jpg文件的负数、正数和锚文件夹才能运行程序。）使暹罗模型出错文件链接：https://www.mediafire.com

我有一个X射线图片数据库，我想对其进行图像分类-我想要：识别（不完美）矩形块的旋转旋转图像，使其处于垂直方向（肖像）形式）通过裁剪剩余的黑色空间来删除​​，以便仅保留骨头的实际照片我不完全确定如何最好地解决这个问题，这似乎是有人已经解决的问题。我尝

我有3个不同大小的矩阵A、B、C，它们有一些共同的元素。A（相似性）与B（交互）有一些共同元素，但与C（第二交互矩阵）没有共同元素。B有一些与C相同的元素。我想创建一个基于B和C的矩阵M，但提供基于A、B、C的输出，就像推荐系统类型一样，其中根据评分、观看次数和偏好推荐电影。例

我的要求是从面试脚本中提取问题和答案，并基于Skill.csv文件中给出的技能列表。我创建了生成人工智能模型来从给定的技能列表中提取问题和答案。但它只给出了30%正确的问题和答案以及技能标签。请找到我的下面的代码并执行需要的操作。我的输入是csv文件，其中有一列包含“pyh

参考图：带孔焊条：https://i.sstatic.net/VaVQX3th.jpg普通焊条：https://i.sstatic.net/MBcyyIyp.jpg我在使用opencv检测缺陷（例如孔、不均匀性）时遇到问题。我是opencv的新手，尝试过轮廓检测、边缘检测，但没有得到想要的结果。我想使用opencv构建一个算法来

我想通过给定图像作为输入来预测对象，并希望我的模型能够预测标签。我已经使用基于带注释的数据库的张量流训练了一个模型，其中要预测的目标对象已添加到预训练模型中。我正在使用的代码如下，我将目标对象图像设置为输入并希望获得预测输出：classMultiObjectDetection():def

这是我的模型。我的计划是制作一个融合相机和雷达图像的模型。classFusionNet(nn.Module):def__init__(self,radar_channels=1,camera_channels=3,n_classes=2,bilinear=False):super(FusionNet,self).__init__()self.radar_channels=radar_c

我有一个数据集，其中包含3个特征、2个浮点特征和1个包含33个类别的分类特征。（此处称为Float_A、Float_B和Cat_A）。我正在尝试训练CVAE来生成合成数据。数据使用以下sklearn转换器进行转换：df=df[["float_A","float_B","categorical_A"]]transformers=[('floa

我正在Keras中构建一个用于回归任务的小型神经网络，我想使用与scikit-learnRandomForestRegressor:系数R^2定义为|相同的精度指标|||，其中(1-u/v)是回归平方和u，而((y_true-y_pred)**2).sum()是残差平方和

我正在使用PyTorch进行图像分类。我的数据集是目录格式。我已经设置了数据管道和模型。尽管如此，我在训练验证分割中遇到了一个问题，其中某些类在训练或验证数据集中的样本为零。这是我的代码和设置的相关部分：classCustomDataset(Dataset):def__init__(self,root_dir,

我想找到显示器中存在的每个坏像素。坏像素可能是颜色不正确的像素，或者像素只是黑色。显示屏的尺寸为160x320像素。所以如果显示效果好的话，必须有160*320=51200像素。如果显示器没有51200像素，那就是坏的。另外，我想知道每个坏像素的位置。一旦拍摄的图像太大，我将共享一个

给定这个Python代码success=np.array([1,2,3,4,5])failure=np.array([12,13,14,15,16])beta_samples=np.random.beta(success+1,failure+1,size=5)print(beta_samples)beta_samples2=[np.random.beta(success[i]+1,failure[i]+1)foriin