创建 WPF 解决方案 创建一个C# WPF Net5.0的工程 接下来给解决方案起一个名字 最后设置NetCore的版本，这里我们可以选择5.0 添加 Caliburn.Micro Nuget 包 项目创建以后我们可以去Nuget中添加CM的包 创建 MVVM 文件夹 ModelsViewsViewModels

文章目录 动作动作目标视图优先 (View First) 动作参数枚举值智者说 动作冒泡消息附加 (Message.Attach)警告 动作 我们在 配置 章节中只是简要的介绍了动作，其实还有很多地方是没有提及的。为了开始我们的研究，我们将以一个简单的 Hello 示例为例&…

在聊这个之前，我们先来看一个静态类 在 Caliburn.Micro 中，ViewLocator 是一个用于查找和关联视图与视图模型的静态类。默认情况下，它根据约定（命名约定或其他规则）自动找到与视图模型相对应的视图。然而，…

目录 一、添加Caliburn.Micro框架 二、配置Serilog日志 三、实现主题切换 Caliburn.Micro是MVVM模式的轻量级WPF框架，简化了WPF中的不少用法。这个框架中所有的页面控制都是通过ViewModel去实现的。 以下内容是自己在进行项目实战的同时进行记录的，对于…

一.简介 CliburnMicro是一个基于.NET平台的轻量级MVVM（Model-View-ViewModel）框架。它旨在简化WPF（Windows Presentation Foundation）和Silverlight应用程序的开发过程。CliburnMicro提供了一套简洁而强大的绑定机制，…

文章目录 前言1.Caliburn.Micro是什么2.Caliburn.Micro的主要功能 一、Caliburn.Micro的使用基于WPF的改造1.项目介绍2.安装软件包3.改造App启动项目4.BootstrapperBase启动类5.视图和视图模型详解5.1 index5.1.1 视图模型5.1.2 视图 5.2 Login5.2.1 视图模型5.2.2 视图 5.3 Lo…

Caliburn.Micro是一个WPF的MVVM框架，官方介绍是“ 这个是用于创建各类型的XAML平台应用的精简而又强大的框架。强力支持MVVM类的模式，使你的项目更快的建立，并且不牺牲代码质量以及可测试性”。 MVVM介绍 Model View ViewModel这样一个三层的…

Caliburn.Micro框架 概述 Caliburn一词的本意是王者之剑-石中剑(Caliburn) ，其准确拼法和音标分别如下： Spell : [ kal - uh -ber-n] Phonetic : /kˈl ə bər n/ 1.Caliburn框架 Caliburn是Rob Eisenberg在2009年1月26日(Robs MIX10 talk "Buil…

近年来，音频识别作为个人信息验证领域的研究热点发展迅速。目前，语音识别系统在实验室环境中已经可以获得相当好的效果，但在现实场景中，由于噪声的干扰，系统的识别率将受到严重影响，这大大妨碍了语音识别技…

GMM-HMM语音识别 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet 为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识，花了些时间读了下HTK（用htk完成简单的孤立词识别）的部分源码，对该算法总算有了点大概认识，达到了预期我想要的…

最近接了一个小单子，做基于GMM数据分类的，实现程序如下所示： import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.preprocessing import Normalizer from …

高斯混合模型（GMM） 学完了EM算法之后，就情不自禁地想学习一下高斯混合模型了。 高斯混合模型是具有如下形式的概率分布模型。 P ( x ) ∑ k 1 K W k g ( x ∣ μ k , ∑ k ) P(x)\sum_{k1}^KW_kg(x|\mu_k,\sum_k) P(x)k1∑K​Wk​g(x∣μ…

Matlab 代码： % GMM code function varargout = gmm(X, K_or_centroids) % input X:N-by-D data matrix % input K_or_centroids: K-by-D centroids % 阈值 threshold = 1e-15; % 读取数据维度 [N, D] = size(X); % 判断输入质心是否为标量 if isscalar(K_or_centroids) % 是标…

5.1.3.1 General 5.1.3.1概述 In the following subclauses, the 5GS mobility management (5GMM) sublayer of the UE and the network is described by means of different state machines. The 5GMM sublayer states is managed per access type independently, i.e. 3GP…

1 引言 说话人识别是一项根据说话人的语音参数来区分说话人身份的技术, 广泛地应用于语音拨号、安全控制、电话银行、司法鉴定、语音导航等方面[. 但在实际应用中, 系统的识别性能受到短语音、背景噪声干扰、信号引起的信号畸变等多种因素的影响, 其中短语音导致的训练数据不足…

高斯分布 参考这里： https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution 极大似然估计 参考这里： https://blog.csdn.net/qq_23869697/article/details/79774206 GMM分布 高斯混合分布是假设总体的分布有多个不同的高斯分布混合而成，其中…

首先给出GMM的定义 这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图： 定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。 第一个细节：为什么系数之和为0？ PRML上给出过一张图&…

基本了解GMM的基本工作原理，下面我们介绍利用MATLAB来实现GMM的基本工作原理。通过介绍程序来逐步实现GMM的工作原理。 代码段一：通过sprintf函数来读取所存在的图片，然后再通过imread来读取图片的数值，这个代码段比较简单&#x…

GMM聚类 高斯分布 GMM 一、参数初始化 # GMM 参数初始化 # dataset: [N,D] # K : cluster的个数（高斯成分的个数） def init_GMM(dataset,K):N,D np.shape(dataset)val_max np.max(dataset,axis0)val_min np.min(dataset,axis0) centers np.linsp…

本文就高斯混合模型（GMM,Gaussian Mixture Model）参数如何确立这个问题，详细讲解期望最大化（EM,Expectation Maximization）算法的实施过程。 单高斯分布模型GSM 多维变量X服从高斯分布时，它的概率密度函数…