中频采样定理

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

1.时间序列重构：循环神经网络中的记忆觉醒许晴（Agent_Xu）的重生可建模为时间序列的对抗性重采样：pythonclassTimeLoop(nn.Module):def__init__(self,init_step

短剧萌·2025-03-26 13:18

加权递推平均滤波法

公式如下：(Yn)：滤波后输出(Xn-i)：第(n-i)次采样值(Wi)：权重系数（通常按时间递减）2.STM32实现步骤2.1配置ADC与DMA//示例：STM32CubeMX配置ADC_HandleTypeD

CircuitWizard·2025-03-25 18:25

优化FFmpeg编码器参数设置

参数详细解释bit_rate=200000,//目标码率，采样码率越大，目标文件越大bit_rate_tolerance=8000000//码率误差，允许的误差越大，视频越小gop_size=300//

iummature·2025-03-25 05:22

【傅里叶级数原理讲解--信号的合成与分解--含LabVIEW源码】

主要使用了：信号采样概念，fs采样率，f信号频率，每周期的采样点N=fs/f；队列生产和消费结构来实现信号合

做一个码农都是奢望·2025-03-24 21:45

中频信号解析：瞬时相位信息的原理与应用

中频信号解析：瞬时相位信息的原理与应用引言在雷达信号处理（图1）、数字通信系统等工程领域，瞬时相位作为信号时频分析的核心参数，承载着调制信息解调、目标特征提取等关键功能。

小驴技术站·2025-03-24 18:21

0 Token 间间隔 100% GPU 利用率，百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS

大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为，接收包括输入prompt和采样参数的并发请求，分词并且组装成batch输入给引擎，调度GPU执行前向推理，处理计算结果并转为词元返回给用户。

·2025-03-24 15:38

YOLOv8 改进：添加 AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）

YOLOv8改进：添加AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）引言在目标检测领域中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列因其速度和效率而受到广泛关注。

鱼弦·2025-03-24 12:34

CG-0A 电子水尺城市道路积水助手预警实时监测

本产品具有采样精度与传感器的测量体长度无关的特点，对不同变幅的应用环

zhang13383089075·2025-03-24 11:24

【费马小定理】【欧拉定理】【扩展欧拉定理】及其证明

费马小定理&欧拉定理及其证明注：此文所提到的“整数”“素数”等均指正数费马小定理对于一个素数ppp，任意整数aaa，若gcd⁡(a,p)=1\gcd(a,p)=1gcd(a,p)=1（即aaa，ppp互质

syzyc·2025-03-24 07:19

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA

点云侠·2025-03-23 19:35

Python预训练模型实现俄语音频转文字

使用此模型时，请确保您的语音输入以16kHz采样。我们只需要装好三个功能包，写好你的文件路径即可使用！importtorchimportlibrosafromtransformersimport

啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

逐行讲解大模型解码超参数大全（temperature、top-k、top-p等所有参数）

目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance

Gaffey大杂烩·2025-03-23 01:56

未来已来，把握机会，从DBA到DBA²⓵不幸的DBA各有各的不幸

新人小羊，则因在工作中频频犯错，被公司以低绩效为由辞退。他们都对自己的未来感到迷茫、慌张。⓵不幸的DBA各有各的不幸老马：我现在真

梁敬彬·2025-03-22 20:59

Zynq PS端外设之IIC

IIC协议高电平采样：时序电路的信号采样一般靠的是时钟上升沿采样，而IIC协议则是靠高电平采样。读写数据帧ZynqPS的IIC外设1.PS的I2C0I2C0的引脚既可以使用MIO，也可以使用EMIO。

Mazy.v·2025-03-21 10:53

S32K144外设实验（三）：ADC单通道连续采样（中断）

这次的实验比较简单，主要目的就是验证一下ADC的中断功能，思路是使用软件触发ADC的连续单通道采样，将采样值通过串口发送到上位机观察数是否正确。

上层精灵的赞美诗·2025-03-20 21:39

A/B测试结果置信度不足时如何决策

通过优化采样策略和科学分配资源，能够有效提升测试数据的稳定性和可信度，为后续决策提供更为坚实的数据支撑。一、A/B测试原理与背景、测试信度的重要性A/B测试作为

·2025-03-20 18:01

集成学习（Ensemble Learning）基础知识1

二、自助法（Bagging）1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题（1）如何训练

代码骑士·2025-03-20 12:57

五、AIGC大模型_08Agent基础知识

特点：稳定性强：如数学定理、物理公式等，这些知识经过长期验证，具有高度的确定性和普适性基础性强：往往是学习和研究其他知识的基础，例如教科书中的基础知识更

学不会lostfound·2025-03-20 06:33

SMOTE算法的改进与扩展

对属于“Danger”类少数类样本进行过采样，可增加用于确定分类边界的少数类样本。这样做可以增加这些关键区域的少数类样本数量，使得模型在

Java 第一深情·2025-03-20 06:33

DMA的工作模式详解

适用场景：非连续或一次性数据传输（如文件单次读写、传感器单次采样）。示例配置（STM32）：hdma.Init.Mode=D

浩瀚之水_csdn·2025-03-20 05:25

S32K144外设实验（二）：ADC单通道单次采样（软件触发）

文章目录1.概述1.1理论回顾1.1.1时钟系统1.1.2采样通道1.2实验目的2.配置与代码编写1.概述1.1理论回顾S32K144的ADC应该说是特别灵活，笔者采用循序渐进的方式来学习使用这个很重要的外设

上层精灵的赞美诗·2025-03-20 02:57

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。语义分割：基于PointNet++

夏末之花·2025-03-20 00:42

【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型

动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性：即使在将时间序列下采样成两个子序列后，时间关系（例如数据的趋势和季节性成分）也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。

·2025-03-19 11:37

大语言模型的训练数据清洗策略

目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码（Python实现数据去重）：2.过滤有害内容问题解决方案示例代码（基于关键词过滤有害内容）：3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码（欠采样非均衡数据

gs80140·2025-03-19 10:23

论文阅读：Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring

文章：ArXiv代码：Github在去模糊领域，目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题：1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2

行走的歌·2025-03-18 09:26

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes

短剧萌·2025-03-18 08:45

scikit-image（Scikit-image 是用于图像处理的 Python 包，使用原生的 NumPy 数组作为图像对象）

skimage.measure.block_reduce（image，block_size）通过对局部块应用函数来下采样图像

Clark-dj·2025-03-18 02:58

VariableX·2025-03-18 01:46

利用pprof对golang进行性能分析

IO分析-监控文件/网络IO操作，发现瓶颈资源Goroutine分析-检测协程泄露与异常堆栈并发问题分析-诊断死锁及通过racedetector检测数据竞争数据采集时间生产环境采集：选择业务低峰期进行采样

忍界英雄·2025-03-17 19:00

训练数据重复采样，让正负样本比例1：1

详细解释resample函数：resample函数来自sklearn.utils，用于从数据集中重新抽样。replace=True表示允许重复抽样，即同一个样本可以被多次选中。n_samples指定抽样的数量。确保训练集数量相同：通过resample函数，你可以确保正训练集和负训练集的数量相同，即使其中一个集的数量小于另一个集的数量。如果n_train_num小于max_train_num，res

kimi-222·2025-03-17 14:24

地理数据中的分辨率转换

数据分辨率问题气象海洋数据在实际应用中，常常涉及到重采样，即分辨率的提高或降低等操作。本文提供了matlab以及python的样例程序，以降低（网格平均）或提高（线性插值）数据的分辨率。

木叶清风666·2025-03-17 12:41

一个简单的语音识别实现---百度在线语音识别REST API SDK（Python）简单使用

测试音频链接：http://pan.baidu.com/s/1o8Ue4B4密码：o5r1]注意事项音频格式限制pcm（不压缩）、wav、amr采样频率及位数支持评测8k/16k

DerrickOzil·2025-03-17 12:09

FFMPEG实现音频重采样

原文：https://blog.csdn.net/hiwubihe/article/details/81259134[音频编解码系列文章]音频编解码基础FFMPEG实现音频重采样FFMPEG实现PCM编码

QQ_1695710968·2025-03-17 01:47

二.使用ffmpeg对原始音频数据重采样并进行AAC编码

重采样：将音频三元组【采样率采样格式通道数】之中的任何一个或者多个值改变。一.为什么要进行重采样？

djykkkkkk·2025-03-17 01:47

一.ffmpeg打开麦克风，录制音频并重采样

一.windowswindows下使用msys编译ffmpeg，先编译libx264和libx265，然后编译ffmpeg的时候需要添加这两个库的路径才能--enable；为什么ffplay--enable了还是没有呢，仔细看编译打印，可能刚有一段报错提示SDL找不到，这个时候咱们就直接使用msys安装SDL，然后--enable启动sdl，这样ffplay就可以编译成功了。参考这个博主：FFmp

djykkkkkk·2025-03-17 01:16

7、基于osg引擎实现读取vtk数据通过着色器实现简单体渲染(1)

1、顶点着色器代码#version110/*GLSL1.10需要显式声明精度(OpenGLES要求)*/#ifdefGL_ESprecisionhighpfloat;#endif//体数据采样步长uniformfloatxStepSize

不收藏找不到我·2025-03-16 21:48

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、

云梦优选·2025-03-16 18:57

即插即用模块--KANLinear

KAN网络KAN网络即Kolmogorov-Arnold网络，是一类基于Kolmogorov-Arnold表示定理的神经网络架构，具有强大的非线性表达能力。

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

Redis缓存判断热点数据及进行数据预热的几种方式介绍

热点数据计算整体来讲就是基于访问频率，可以是整体的访问次数，可以是一定时间内的频率，可以是部分请求的采样，可以借助成熟工具等，要根据业务需求来定1.基于访问频率原理：通过统计每个键的访问频率（如每秒访问次数

hxj..·2025-03-16 15:35

一个数如果恰好等于它的因子之和，这个数就称为“完数“。例如6=1＋2＋3.编程找出1000以内的所有完数。-多语言

根据欧几里得的定理，完

赔罪·2025-03-16 14:55

用 Verilog 实现 0 到 18 计数器：从原理到实践的全解析

一、实验目的理解计数器通用原理：全面掌握计数器的基本工作原理，包括计数的方式、状态的转换以及与外部信号的交互等，为设计特定功能的计数器奠定理论基础。运用组合逻辑控制计数范围：

君临天下.鑫·2025-03-16 11:05

华为OD机试 - 核酸检测人员安排 - 动态规划（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分）

一、题目描述在系统、网络均正常的情况下组织核酸采样员和志愿者对人群进行核酸检

哪吒·2025-03-16 09:49

机器学习_重要知识点整理

贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

音视频入门基础：RTP专题（18）——FFmpeg源码中，获取RTP的音频信息的实现（上）

一、引言通过FFmpeg命令可以获取到SDP描述的RTP流的的音频压缩编码格式、音频压缩编码格式的profile、音频采样率、通道数信息：ffmpeg-protocol_whitelist"file,rtp

崔杰城·2025-03-15 14:32

32路模拟采集PCI总线带DIO用什么采集卡

模拟量输入通道数32路精度12位*大采样频率100KsPs多通道采样速度各通道*大采样频率/设置的采

阿尔泰1999·2025-03-15 08:13

pjsip pjsua_media_config 结构体说明

clock_rate描述：设置会议桥（conferencebridge）的时钟频率（采样率）。默认值：0（使用默认值PJSUA_DEFAULT_CLOCK_RATE，通常为16kHz）。

小gpt&·2025-03-15 01:08

阿里云国际站代理商：怎样量化虚拟世界的QoE体验指标？

音频质量（QA）：涉及音频的平均码率（Bra）、声道数（NAC）、采样率（Sra）和编码标准（Codeca）。音视频同步时延（Tasyn）：衡量音视频的同步性，影

linglideman·2025-03-14 17:29

【从零开始学习计算机科学】数据库系统（十一）云数据库、NoSQL 与 NewSQL

【从零开始学习计算机科学】数据库系统（十一）云数据库、NoSQL与NewSQL云数据库云服务器的服务云数据库和传统的分布式数据库的异同NoSQLNoSQL数据库的特点CAP定理NoSQL的特性NoSQL

贫苦游商·2025-03-14 13:24

【扩散模型Diffusion Model系列】1-一篇文章带你快速入门扩散模型Diffusion Model，个人入门学习路线+优质学习博客资料

RectifiedFlow和FlowMatching二、模型结构传统派LDMUNet:StableDiffusion维新派MMDiT：StableDiffusion3/Flux三、加速采样多走一步，再比较

Leafing_·2025-03-14 12:14

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