Advertisement

十位全数字密码表(0-9)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
《十位全数字密码表》提供了一个由数字0到9组成的全面密码参考体系,旨在为用户在设定个人账户、安全锁等需要数字密码的应用场景时,给予灵感与指导。 10位密码表(仅包含数字0到9)用于创建全数字的01段位密码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 0-9
    优质
    《十位全数字密码表》提供了一个由数字0到9组成的全面密码参考体系,旨在为用户在设定个人账户、安全锁等需要数字密码的应用场景时,给予灵感与指导。 10位密码表(仅包含数字0到9)用于创建全数字的01段位密码。
  • 0-9部组合簿
    优质
    《六位数字0-9的全部组合密码簿》是一本详尽列出所有可能的六位数密码组合工具书,适用于安全研究和个人信息安全参考。 这段文字描述了一个包含所有六位数字密码的文本段落件(TXT格式),大小不到10M,确保了从0到9的所有可能组合均无遗漏。
  • 09个手写的识别
    优质
    本项目致力于通过机器学习技术对手写数字进行分类和识别,涵盖从0至9的所有数字。参与者需构建模型以准确辨识各种笔迹风格的手写数字。 实现0到9这10个手写数字的识别可以采用多种方法,如模板匹配法、贝叶斯分类器、神经网络、奖惩算法以及势函数法等。这些方法能够全面覆盖不同的技术需求和技术特点。
  • 09语音朗读,涵盖个、、百、千、万等单
    优质
    这是一套全面的数字发音教程,覆盖从零到九的基本数字及个位、十位、百位直至万位的中文读法,适合所有需要提升数字辨识和发音能力的学习者使用。 标题中的“0-9的数字语音朗读,还包括个十百千万等”表明这是一个与语音合成技术相关的资源包,主要用于提供各种场景下的数字发音音频文件。这些音频可能适用于教学、语音助手或导航系统等多种用途,并且对于语言学习者或者有视觉障碍的人来说尤为有用。 描述中的“留作备用”暗示了这个压缩包是一个备份或预备资源,可用于项目开发、教育设计或是个人的学习资料储备。当用户需要数字语音朗读功能时,可以方便地调用这些预先录制好的音频文件。 标签同样强调了包括0-9的数字以及中文计数单位(如个、十、百、千和万)。这扩展了应用范围,不仅限于简单的数字发音,还可以用于中文数字的教学与识别。根据压缩包中的子文件列表,可以看到包含多个WAV格式的音频文件。这些未经压缩的声音质量较高的音频数据包括TIMEOUT.WAV(等待或超时提示)、xiaoshi.wav(“小时”的发音),以及1.WAV到9.WAV(数字1至9的发音)和JIAO.WAV等。 这些WAV文件可以用于多种用途,例如: - 教育应用:在儿童学习数字或中文计数单位的应用中作为语音反馈。 - 语音识别训练:为AI系统提供标准发音数据以提高其对数字及计数单位的识别准确性。 - 无障碍技术:视力障碍者使用的屏幕阅读器可以利用这些音频读出数字,从而获得便利性。 - 互动设计:游戏或应用程序中的倒计时、得分等场景下可使用该资源包提供的语音反馈增强用户体验。 这个资源包提供了丰富的数字及中文计数单位的语音素材,对于开发者、教师和学习者来说都是一份实用且多用途的工具。
  • 09的中英文语音WAV文件
    优质
    本资源包包含了从0至9所有阿拉伯数字的中英双语发音WAV音频文件,适合用于语言学习、多媒体项目或应用程序开发中的语音合成与测试。 提供0-9十个数字的中文和英文语音文件(wav格式)以及A-Z 26个英文字母的WAV文件,可用于IVR语音报号和语音验证码。
  • 0-9音频文件
    优质
    0-9数字音频文件汇集了一系列以阿拉伯数字命名的声音片段,从单一的“0”到连续的“9”,广泛应用于计数、教育及各种创意项目中。 需要0到9这十个阿拉伯数字的清晰WAV格式音频文件。
  • LED0-9据集.zip
    优质
    本资料包包含一系列用于训练机器学习模型识别LED数字管上显示的0到9十个数字的数据集。它有助于开发能够准确读取和分类LED显示屏中数字的应用程序或系统。 利用OPENMV采集的LED数码管0-9数据集,每个数字约有200张左右72*130像素点的数据集,并已进行分类处理,可以直接用于OPENMV的IDE训练,也可以应用于其他方法的数据集中。
  • MATLAB语音0-9识别源.zip
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB实现的语音数字0至9自动识别系统完整源代码。该程序能够接收音频输入并准确辨识其中朗读的阿拉伯数字,适用于初学者学习及项目开发参考。 MATLAB是一种广泛应用于科学计算、图像处理及工程领域的高级编程环境,在信号处理与模式识别领域尤为突出。本项目旨在利用MATLAB实现0-9阿拉伯数字的语音识别,并将这些识别结果用于执行相应的操作,例如根据所识别到的具体数字打开Word文档或播放音乐。 语音识别作为人工智能的重要分支之一,通常包括预处理、特征提取、模型匹配和后处理等步骤。在这个特定项目中采用的是DTW(动态时间规整)算法,这是一种经典的时间序列比较方法,在不同速率的信号比较方面效果显著。通过非线性对齐方式,DTW能够更好地衡量两个序列之间的相似度。 1. **预处理**:此阶段主要是为了改善原始音频质量而进行的一系列操作,包括降噪、调整采样率以及分帧等步骤。MATLAB提供了诸如`audioread`和`filter`之类的函数来读取音频文件并执行信号分析与滤波工作。 2. **特征提取**:为使语音数据能够被机器学习模型所使用,通常会从原始声音中抽取梅尔频率倒谱系数(MFCC)或其它类似特性。MATLAB中的`melcepst`功能可以帮助计算出这些关键的音频属性。 3. **DTW算法应用**:动态时间规整技术用于比较两个不同的时序数据集,即使它们的速度有差异。在MATLAB中实现这一过程可以通过自定义代码或者使用现有的工具箱如`dtw`函数来完成。该方法通过寻找最佳对齐路径并最小化两序列间的总距离来进行匹配。 4. **模型训练与识别**:此项目可能包括预先训练好的机器学习模型,这些模型将特征向量映射到对应的数字上。常见的选择有基于统计的方法如GMM(高斯混合模型)或神经网络架构。在这一阶段会用大量的标注语音样本进行培训。 5. **后处理**:识别完成后需要进一步的处理步骤来确认最终的结果、排除不准确匹配或是应用概率平滑技术等措施,以提高系统的准确性与可靠性。这一步骤也可能涉及到决策规则的应用,例如依据不同的数字执行特定的操作指令。 6. **系统集成**:最后是将语音识别结果整合到实际应用场景中去,比如通过MATLAB的接口来控制操作系统命令、文档操作或多媒体播放等功能。 整个项目包含了用于实现上述步骤的所有MATLAB脚本和函数。深入研究这些代码可以帮助开发者理解完整的语音识别流程,并根据需要对功能进行扩展或者调整。对于那些希望学习如何在MATLAB中实施类似应用的人来说,这是一个非常有价值的实践案例。
  • 使用汇编语言对09)进行排序
    优质
    本项目运用汇编语言编写程序,实现对一组固定数字(0至9)的排序操作。通过比较和交换,算法将无序序列转换为有序序列,展示基本的数据处理能力。 利用汇编语言实现将90到9之间的10个数字进行排序,并按照从小到大的顺序打印在屏幕上。学生作品仅供参考。