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1. 声音概述 2. 音素phoneme与音标 2.1 音素与音标 2.2 音素与字母 2.3 字母发音-字母自然发音对照表 2.4 音标表 2.5 元音字母-辅音字母表 2.6 单元音发音口形趋势表 3. 音节的概念 3.1 音节的分类 3.2 音节的划分 3.3 音节的拼读方法 3.4 重读音节 4. 英语的重读 5. 小结:发音及拼写有规则也有例外 6. 英语单词重音技巧学习资源 7. 更多推荐阅读 1. 声音概述 物理学的声音有4个角度 音色(音质): 是一种声音区别于另外一种声音的基本特征，比如人的声音和鸟的声音。所以，对于人声识别的研究来说，音色肯定是主要研究对象。 音调(频率): 指声音的高低，取决于声波的频率，可以笼统的认为就是基音频率。比如男声和女生，一般男声低沉女声尖锐。 音强(幅度): 表征声音的强弱，由声波的震动幅度决定，在语音信号处理中，可以直观理解为信号幅度（但是音强计算式却不是简单的幅度）。 音长(时长): 发音时间的长短，这个很好理解。对于初学者，这几种声音的特性，基本上可以与语音信号特征对应起来。 2. 音素phoneme与音标 2.1 音素与音标 音素是从(音质)的角度划分的最小语音单位，音标就是音素的书写符号。 从发音特征上分为两类 元音(母音): 发音时，气流不受阻碍。元音是音节的核心。 辅音(子音): 发音时，气流会或多或少的受到阻碍

卡方检验，统计学的方法，现在机器学习看变量的时候也会用到。 很多不知道的人，一听到这个名词，会马上联想到， 啊？还要拿张卡来检验吗？ 其实卡方检验是英文Chi-Square Test 的谐音。在大数据运营场景中，通常用在某个变量(或特征)值是不是和应变量有显著关系。 我常听到运营和分析师这样的对话， 分析师：“这个变量我做了卡方检验了，不显著，所以我没有放进模型。” 这时候，你要是仔细观察运营经理的话，他们很多人其实是不明白的，有些好学的会直接问什么是卡方检验，有些要面子，会偷偷百度一下什么是卡方检验，但多数运营经理就这么接受了分析师的建议。 毕竟运营经理是以业务和结果为导向的，这些细节的东西，他们觉得也不用自己去纠结。 写这篇的目的，是为了让运营经理能够确实的知道卡方检验是什么，不要害怕听到这些专有名词，下次遇到这些情况知道如何和分析师互动，并且从业务层面上提出更有价值的变量建议。 而分析师的话，能够让他们在和其他非技术部门人员沟通的时候，学习怎么说些普通人能听的懂的话。 01 什么是卡方检验： 卡方检验就是检验两个变量之间有没有关系。 以运营为例: 卡方检验可以检验男性或者女性对线上买生鲜食品有没有区别； 不同城市级别的消费者对买SUV车有没有什么区别； 如果有显著区别的话，我们会考虑把这些变量放到模型或者分析里去。 02 投硬币 那我们先从一个最简单的例子说起。 1）

电磁学知识点提要 版本：2020-05-01 此版本是最终版本。 如有错误请指出，转载时请注明出处！ cover 第1章　　静电场 　　本章通过对静电力的实验定律，引入电力线和等势面进行理论分析，最终得到了近距作用力场的性质。在这一过程中，用到了类比和从特殊到一般的物理思想，借助了微积分这一强大的数学工具，透过现象看本质。 第2章　　静电场中的导体和电介质 　　在真空中的静电场的基本方程的基础上，本章研究了静电场中的物质，一方面，外电场改变了物质的电荷分布（电场分布和电势分布），另一方面，物质的电荷分布影响外电场。在两种极端的物质性质的讨论中，从导体的静电平衡，到电介质的极化平衡，将真空中的基本方程推广到了电介质，并诞生了一种重要的储能元件——电容器。随后展开了对带电体系能量的聚集方式的研究，从微观点电荷之间的相互作用能，到连续带电体电荷元积分得到的总静电能，再分为宏观意义上的自能和相互作用能，断言了空间中的场和能量之间的密切联系。自始至终，贯穿着从特殊到一般和归纳类比的物理思想，大胆猜想小心论证始终是探索未知世界的金钥匙。 第3章　　恒定电流 　　在静电场基本方程和静电场中导体的性质的基础上，本章讨论了中学曾经接触过的电路中的应用，通过数学表达式，揭示了基本概念的联系、常用模型的由来和电路分析基本方法的本质，具体的原理层面的研究为抽象的方法层面的应用提供了科学依据

OCR与Tesseract介绍   　　将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition，OCR）。可以实现OCR 的底层库并不多，目前很多库都是使用共同的几个底层OCR 库，或者是在上面进行定制。 　　Tesseract 是一个OCR 库，目前由Google 赞助（Google 也是一家以OCR 和机器学习技术闻名于世的公司）。Tesseract 是目前公认最优秀、最精确的开源OCR 系统。 　　除了极高的精确度，Tesseract 也具有很高的灵活性。它可以通过训练识别出任何字体（只要这些字体的风格保持不变就可以），也可以识别出任何Unicode 字符。 Tesseract的安装与使用   　　Tesseract的Windows安装包下载地址为： http://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe ，下载后双击直接安装即可。安装完后，需要将Tesseract添加到系统变量中。在CMD中输入tesseract -v, 如显示以下界面，则表示Tesseract安装完成且添加到系统变量中。 　　识别简体中文，需要事先安装简体中文语言包，下载地址为：https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

Tesseract-OCR-03-图片文字识别 本篇介绍使用 Tesseract-OCR 做图片文字识别，识别手写文字的时候，正确率能达到 90%，当训练后正确率是极高的。这里介绍的图片文字识别，可以识别英文，数字和中文等 Tesseract-OCR 图片文字识别 **Tesseract：**一款由HP实验室开发由Google维护的开源OCR，我们可以不断的训练的库，使图像转换文本的能力不断增强；如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎 如果还没有安装 Tesseract-OCR 请参考： Windows下 Tesseract-OCR 的安装与 环境变量配置 https://blog.csdn.net/qq_40147863/article/details/82285920 当然配置环境也都下载上面那篇文章了，一步一图很详细 正题 图片文字识别 我搜集了几个素材，懒得找可以直接下载： https://pan.baidu.com/s/10XxYJa19KIa8-ENdQkhhHg 这里我是将图片放在了：D:\p 我们需要在 cmd 进入此目录 使用 cd 目录名 进入目录 使用 cd.. 返回上一级目录 使用 Tesseract 命令： tesseract 文件名 保存的txt文件名 -l eng 例： tesseract num1.jpg num1 这里

　　帮助文件： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/blob/master/doc/tesseract.1.asc 　　下载地址： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 　　如何使用提供的工具来训练Tesseract 4.00： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00 　　1、介绍 　　　　图片文字的OCR识别有一款开源原件tesseract-ocr,最初是在linux上，当然现在也有windows版本，现在发展到4.0版本。 　　2、下载tesseract-ocr 　　　　下载地址： https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki 　　　　里面有linux版本、macOS版本还有windows版本 　　　　下面下载windows版本，如下图： 　　　　 　　　　点击上面的链接，进入 　　　　 　　　　下载完成 　　　　 　　3、安装，设置环境变量 　　　　双击上的exe，进行安装 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　 　　　　安装完后打开软件坐在目录，这里我选择的是默认目录C:\Program

Python - 列联表的独立性检验（卡方检验） 想对两个或两个以上因子彼此之间是否相互独立做检验时，就要用到卡方检验，原以为在Python中实现会像R的chisq.test一样简便，但scipy的stats模块功能实在分得太细，之前查到的是stats中的chisquare方法，但尝试过后发现chisquare实际上是做 适合性 检验的。 e.g. 三种农药的杀虫数据 杀虫效果 甲 乙 丙 死亡数 37 49 23 未死亡数 150 100 57 分析杀虫效果与农药类型是否有关 import numpy as np from scipy.stats import chi2_contingency d = np.array([[ 37, 49, 23], [ 150, 100, 57]]) chi2_contingency(d) 输出为： (7.6919413561281065, 0.021365652322337315, 2, array([[ 48.99759615, 39.04086538, 20.96153846], [ 138.00240385, 109.95913462, 59.03846154]])) 第一个值为卡方值，第二个值为P值，第三个值为自由度，第四个为与原数据数组同维度的对应理论值 具体参考文档： scipy.stats.chi2_contingency 来源

如果你在寻找卡方分布是什么？如何实现卡方检验？那么请看这篇博客，将以通俗易懂的语言，全面的阐述卡方、卡方检验及其python实现。 1. 卡方分布 1.1 简介 抽样分布有三大应用：T分布、卡方分布和$\Gamma$分布。可以简单用四个字概括它们的作用：“以小博大”，即通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况。这里开始介绍卡方分布。 ${\chi ^{\text{2}}}$分布在数理统计中具有重要意义。 ${\chi ^{\text{2}}}$分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的，后来由海尔墨特(Hermert)和现代统计学的奠基人之一的卡·皮尔逊(C K．Pearson)分别于1875年和1900年推导出来，是统计学中的一个非常有用的著名分布。 1.2 定义 若n个相互独立的随机变量${\xi _1},{\xi _2}, \cdots ,{\xi _n}$，均服从标准正态分布，则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量${\text{X}}\left( {} \right)$，其分布规律称为卡方分布。记作： $${\text{X}} \sim {\chi ^{\text{2}}}\left( k \right)$$ 1.3 卡方分布的密度函数 $${f_k}(x) = \frac{{{{(1/2)}^{\frac{k}{2}}}}}{{\Gamma

一、C语句 1. 一个C程序可以有若干个源程序文件组成 2. 一个源文件可以有若干个函数和预处理命令以及全局变量声明部分组成 3. 一个函数有函数首部和函数体组成 4. 函数体由数据声明和执行语句组成 5. C语句分为：控制语句、函数调用语句、表达式语句、空语句、复合语句 二、控制语句： 完成一定的控制功能 1.if()~else 条件语句 2.for()~循环语句 3.while()~循环语句 4.do~while();循环语句 5.continue 继续语句 6.break 间断语句 7.switch() 开关语句 8.goto 转向语句 9.return 返回语句 三、数据输入输出 C语言本身不提供输入输出语句，输入输出操作是由C函数库中的函数来实现 如： 字符输入函数：getchar 字符输出函数：putchar 格式输入函数：scanf 格式输出函数：printf 字符串输入函数：gets 字符串输出函数：puts 四、字符数据输入输出 （1）字符输出函数 一般形式：putchar(c) c为字符型变量或整型变量 函数作用：向终端输出一个字符 例： #include<stdio.h> int main(){ printf( " %3s,%7.2s,%.4s,%-5.3s\n " , " china " , " china " , " china " , " china "

一、C语句 1. 一个C程序可以有若干个源程序文件组成 2. 一个源文件可以有若干个函数和预处理命令以及全局变量声明部分组成 3. 一个函数有函数首部和函数体组成 4. 函数体由数据声明和执行语句组成 5. C语句分为：控制语句、函数调用语句、表达式语句、空语句、复合语句 二、控制语句： 完成一定的控制功能 1.if()~else 条件语句 2.for()~循环语句 3.while()~循环语句 4.do~while();循环语句 5.continue 继续语句 6.break 间断语句 7.switch() 开关语句 8.goto 转向语句 9.return 返回语句 三、数据输入输出 C语言本身不提供输入输出语句，输入输出操作是由C函数库中的函数来实现 如： 字符输入函数：getchar 字符输出函数：putchar 格式输入函数：scanf 格式输出函数：printf 字符串输入函数：gets 字符串输出函数：puts 四、字符数据输入输出 （1）字符输出函数 一般形式：putchar(c) c为字符型变量或整型变量 函数作用：向终端输出一个字符 例： #include<stdio.h> int main(){ printf( " %3s,%7.2s,%.4s,%-5.3s\n " , " china " , " china " , " china " , " china "