- 开源语音分离工具大比拼:人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)!!!
小丁学Java
python人工智能
开源语音分离工具大比拼:人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理,特别是机器学习训练数据的准备中,获取纯净的人声(去除背景音乐或噪声)是一个常见的痛点。幸运的是,开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务!本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目,重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具,并根据GitHub星标⭐(反映社区关注度
- Javascript基础内容回顾—变量提升、事件循环和闭包等内容
GISer_Jinger
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以下是前端面试中JavaScript基础易错问题的详解,结合常见考点和易混淆概念进行解析:⚠️一、变量作用域与提升varvslet/const◦变量提升:var声明的变量会提升到作用域顶部(值为undefined),而let/const存在暂时性死区(声明前访问报错)。◦循环陷阱:for(vari=0;iconsole.log(i));//输出3,3,3(共享同一作用域)}for(leti=0;i
- 巨兽的阴影:大型语言模型的挑战与伦理深渊
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当GPT-4这样的庞然大物能够流畅对话、撰写诗歌、编写代码、解析图像,甚至在某些测试中媲美人类专家时,大型语言模型(LLM)仿佛成为了无所不能的“智能神谕”。然而,在这令人目眩的成就之下,潜藏着复杂而严峻的挑战与伦理困境,如同光芒万丈的科技巨兽脚下那片难以忽视的深邃阴影。这些挑战并非技术进步的偶然副作用,而是深植于LLM的运作本质、训练数据来源以及其与社会交互的复杂性之中。它们警示我们,在追逐能力
- AI+Web3:从自动化工具到自主经济体的范式革命
Loving_enjoy
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>想象你的AI助手不仅能回答问题,还能自主管理你的加密资产、参与DAO治理、在预测市场博弈,甚至为你创造持续收益——欢迎来到AI与Web3融合的新世界。传统互联网(Web2)的AI困在中心化的牢笼中:数据被垄断在科技巨头手中,算法决策如同黑箱,用户沦为被动的数据奶牛。**Web3与AI的碰撞正在打破这一枷锁**,催生出去中心化的自主智能体(AIAgent),它们拥有数字身份、加密钱包和经济决策权,
- 为什么让AI洗碗比写诗难百倍?清华教授揭秘具身智能鸿沟
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计算机学科论文创新点机器学习人工智能facebook课程设计
>**人类小脑数亿年进化出的运动智慧,成了AI最难破解的密码**2025年3月,一位网友困惑地发问:“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服,没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此,全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出:**“大模型没有创新能力,想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后,隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
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系统概述如下:(a)一个基于卷积神经网络(ConvNet)的识别模型,该模型包含特征提取器和分类器;(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的,我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段,权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量(分类器框内的绿色矩形),并为新类别生成相应的分类权重向量(分类器框内的蓝色矩形)。这样,卷积神经网络就能同时识别基础类别
- 【资源分享】外文文献检索网站
Bosenya12
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外文文献检索网站Sci-Hub网址链接:https://www.sci-hub.st/Sci-hub是一个可以无限搜索、查阅和下载大量优质论文的数据库。其优点在于可以免费下载论文文献。ScienceDirect网址链接:http://www.sciencedirect.com/ScienceDirect是一个拥有2500多本期刊以及近20000篇文章的科学数据库,里面的文献可以免费检索阅读。Pro
- 扩散模型中的 Transformer:图像生成及其延展应用询问 ChatGPT
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扩散模型近年来在生成逼真但合成的连续媒体内容方面引起了广泛关注。本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用,并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式,从而建立基本背景。接着,我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构,这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。随后,我们将深入探讨构成基础架构的核心模块,
- AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略
AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略内容摘要在AI技术席卷全球的今天,小程序与AI的结合已不再是“锦上添花”,而是企业生存的“必答题”。当用户打开一个电商小程序,系统竟能提前预判其需求;当用户对着智能音箱说一句指令,小程序即刻完成从订票到推荐餐厅的“一条龙”服务——这些场景正在成为现实。但问题随之而来:智能推荐如何避免“精准骚扰”?语音交互如何突破方言和噪音的桎梏?技术背后隐藏着
- STM实战开发(4):STM32控制蜂鸣器发声的开发博客
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1.前言随着智能硬件的发展,蜂鸣器成为了很多嵌入式系统中的一个常见输出装置。无论是作为警报声,还是作为提示音,蜂鸣器都可以为用户提供直观的声音反馈。在嵌入式开发中,STM32由于其强大的性能和灵活的外设配置,成为了实现蜂鸣器控制的理想平台。本文将以STM32为开发平台,详细讲解如何控制蜂鸣器发声。通过本篇博客,你将能够了解蜂鸣器的工作原理、如何连接蜂鸣器到STM32单片机,以及如何编写控制蜂鸣器的
- PDF 的开发工具库: Adobe PDF Library
纸上笔下
AcroBatpdfadobeSDKAPI标准签名接口
AdobePDFLibrary是Adobe公司提供的一个软件开发工具包(SDK),它本质上是AdobeAcrobat的"无界面"版本,但功能更为强大。作为PDF处理领域的专业解决方案,它为开发者提供了创建、操作和管理PDF文档的全面能力。1many1many1manyAdobePDFLibrary+createPDF()+manipulatePDF()+extractData()+renderPD
- 国内Ubuntu访问不了github等外网
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各位小伙伴们,大家好呀。大家是不是经常遇到访问不了外网的情况呀。在Ubuntu中可以这样做。访问这个网站网站测速-Ping检测-Trace查询-Dig查询-路由跟踪查询-tools.ipip.net,对于github.com,在这个网站输入github.com,会返回20.205.243.166然后在ubuntu上输入sudovi/etc/hosts然后增加如下:20.205.243.166git
- 0704-0706上海,又聚上了
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上次,还是0413,当时写了一篇,下次相见是何时?也鼓励自己下次相见是找到工作(实习也算),没想到真找到了,DWApp说到实习,其实没认真投递很多,互联网公司除了阿里系卡学历连笔试机会都没有的话,其他的都给了一定的面试机会,只是自己没能很好把握机会,也能理解毕竟刚开始面试又加上自己表达能力和总结的不到位,或多或少的和面试官有代沟,其实也好,万一是实习的Mentor两个人又聊不来互相不对头的话也不好
- 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models
Bosenya12
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从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先,扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着,模型生成一个增强的数据集,并进一步优化以提高保真度。最后,这些合成数据与少量样本训练数据集结合,用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色,这表明模型与真实数据更加吻合,如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff(Bi-GuidedDiffusion)
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
一休哥助手
人工智能架构RAG
摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- HarmonyOS开发秘籍:从监听系统变量到掌握AbilityStage回调
大雨淅淅
#HarmonyOS开发harmonyos华为
目录一、HarmonyOS开发新视野二、AbilityStage组件初相识(一)组件定义与作用(二)与Module的对应关系三、开发前的准备工作(一)创建AbilityStage文件步骤(二)导入依赖与配置文件四、监听系统环境变量变化实战(一)关键代码解析(二)回调函数触发机制五、AbilityStage其他回调函数探秘(一)onAcceptWant()(二)onMemoryLevel()(三)o
- Fibonacci sequence 斐波那契数列解法及分析
hiqex
ALfibfibonacci
版权声明:欢迎转载,但请注明出处,若有什么不对的地方,欢迎指正,https://blog.csdn.net/wutenglong123/article/details/82764585斐波那契数列(Fibonaccisequence)斐波那契数列的性质多种多样,截至现在,人么依然没有将之研究透彻,本文就从中选取几个有趣的性质分析。定义Fib数列的定义如下:F(n)={0ifn=01ifn=1Fn−
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
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本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
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本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- 【scl】博图程序的导入和导出
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导入或者导出博图文件的方法(也叫移植文件)目录前言编辑编辑前言本篇文章主要写一下关于博图文件的导入和导出,具体要怎么样才能将写好的程序或者块移植到其他地方,下面我们一起来看!一、程序块的导入和导出程序块包含FC块,FB块;注意:需要是SCL语言编写的程序块才可以导出源文件!导出步骤:找到要导出的程序块---->右键单击----->选择从块生成源---->可以选着一个块或关联块---->将文件保存-
- TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南
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TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词:TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要:本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN)。我们将从图数据的基本概念开始,深入探讨GNN的核心原理,包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构,并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖
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目录一、DMA初步应用1、DMA含义2、DMA传输四要素3、使用区别4、DMA的应用场景5、DMA传输方式6、DMA中断二、创建项目1、STM32CubeMX创建1.1设置SYS1.2设置RCC1.3设置USART1.4DMA设置1.5时钟设置1.6文件配置2、KEIL代码配置2.1main.c文件代码2.2while循环中代码2.3编译烧录2.4运行结果三、DMA总结四、参考一、DMA初步应用1
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斐波那契数列(Fibonaccisequence)是指这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者,是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契(LeonardoFibonacci)。以兔子繁殖为例子而引入,故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列,n越大,相邻两值的比越接近黄金分割0.618,非常有趣。百
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当你正在沉浸在写代码、编辑文档或者观看影片的时候,笔记本屏幕突然变暗,或者瞬间又变得刺眼,这不仅打断了你的专注,还可能对眼睛造成伤害。这种屏幕亮度的忽明忽暗,往往令人不悦,也引发了对电脑硬件或软件出现问题的担忧。那么,为什么会出现这种情况呢?更重要的是,我们该如何解决这一问题呢?在本文中,我将与大家分享笔记本屏幕亮度不稳定的可能原因及相应的解决方法,希望能够帮助你迅速恢复屏幕的正常亮度,让你的工作
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USART的DMA配置成循环模式时发送会不停的传输数据,接收时只有有数据时才会传输,否则挂起等待。而ADC的DMA配置成循环模式时只有ADC转换完成后才会自动触发DMA传输,不是一直在传输。1.触发机制的差异USART(持续触发)USART的DMA传输由硬件事件持续驱动:发送时:当TX数据寄存器为空(TXE标志),DMA会立即填充新数据,形成不间断传输循环。接收时:当RX数据寄存器非
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作者:像素笔记|发布时间:2025年6月27日摘要本文通过三层结构图、状态流程图、对比表格三大图表,深入解析HarmonyOSArkUI的生命周期机制,涵盖UIAbility、页面、组件各层级的触发顺序与最佳实践。同时提供高级场景管理方案、常见误区分析及实战级生命周期管理工具设计,助你打造高性能、高稳定性的HarmonyOS应用!一、三层生命周期结构图(图1)下图展示了HarmonyOS应用框架的
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.NET跨平台.netstring拼接字符串拼接性能测试BenchmarkTestcsharp
为了评估.NET9平台上使用C#中不同字符串拼接操作的性能表现,我们可以使用BenchmarkDotNet这一强大的开源库来构建科学且可重复的基准测试。BenchmarkDotNet能够自动处理诸如JIT编译、预热(Warm-up)、运行次数控制、统计误差分析等底层细节,确保测试结果具有高度准确性与可比性。在.NET9中,使用C#字符串拼接的常见方式包括:使用+运算符使用string.Concat
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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