Python音频处理-频谱图实现
本教程介绍如何使用 PyTorch 提取音频特征，重点实现频谱图的生成。内容包括使用 torchaudio 进行频谱提取、频谱图维度解析、手动实现频谱计算步骤，并对两种方法的结果进行对比分析，展示其差异与实现细节。
软考高项笔记（一）：进度类计算
本篇博文开始，笔者将分享在学习高项中所收获的知识，第一篇博文我要归纳的笔记是在软考上午选择题和下午案例题都很重要的计算题类型中的进度类计算笔记。本篇博文主要用于学习和交流。归纳总结不仅是学习的重要方法，也是一种分享的途径，我在此希望与各位准项目经理共同努力，为早日实现人生理想而奋斗！
数仓建模—OneID
这个和上面的更新问题有点像，上面更新问题我们可以保证一个自然人的OneID不发生变化，但是选择问题会导致发生变化，但是这个问题是图计算中无法避免的，我们举个例子，假设我们有用户的两个ID(A_ID,C_ID)，但是这两个ID 在当前是没有办法打通的，所以我们就会为这个两个ID 生成两个OneID,也就是(A_OneID,B_OneID)，所以这个时候我们知道因为ID Mapping 不上，所以我们认为这两个ID 是两个人。
CNN中的注意力机制综合指南：从理论到Pytorch代码实现
注意力机制已成为深度学习模型的关键组件，尤其在卷积神经网络（CNN）中发挥了重要作用。通过使模型关注输入数据中最相关的部分，注意力机制显著提升了CNN在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的表现。本文将详细介绍CNN中的注意力机制，包括其基本概念、不同类型（如通道注意力、空间注意力和混合注意力）以及实际实现方法。此外，还将探讨注意力机制在多个计算机视觉任务中的应用效果及其面临的挑战。无论是图像分类还是医学图像分析，注意力机制都能显著提升模型性能，并在不断发展的深度学习领域中扮演重要角色。
