Sam

python： audioFlux XXCC 提取梅尔频率倒谱系数 MFCC

Cepstrumcoefficients,supportsallspectrumtypes.以下是使用audioflux库中XXCC类计算倒谱系数（如MFCC）的示例代码代码说明：音频读取：使用af.utils.sample_path
belldeep·2025-04-24 22:44

安装samba使得windows可以映射ubuntu的文件夹

Sambasamba简介Samba是一个能让Linux系统应用Microsoft网络通讯协议的软件，而SMB是ServerMessageBlock的缩写，即为服务器消息块，SMB主要是作为Microsoft
吴_知遇·2025-04-24 14:50

ubuntu搭建samba服务器

1.安装sambasudoapt-getinstallsambasudoapt-getinstallsmbclient2.创建文件夹并分配权限sudomkdir/home/jy/workspacesudochmod777
忒想进步·2025-04-24 13:48

element el-input的autofocus失效问题解决

需求：下拉新增row,最后一个定位focus-//新增行addRowData(){this.infoData.itemList.push({sampleName:'',//样品名称detectionProject
林间风雨·2025-04-24 11:35

Datawhale Al春训营 --RNA结构预测（AI+创新药）代码记录

#模型训练与验证classRNADataset(torch.utils.data.Dataset):def__init__(self,coords_dir,seqs_dir):self.samples=
2 0 1 2·2025-04-24 06:29

Open3D(C++) Ransac拟合多项式曲线

一、算法原理  RANSAC（RandomSampleConsensus）是一种用于拟合模型的迭代算法，它可以有效地从包含噪声和异常值的数据中估计出最佳的模型参数。在拟合多项式曲线时，RANS
点云侠·2025-04-24 04:20

RANSAC算法在点云中的平面拟合及Python实现

RANSAC（RandomSampleConsensus）算法是一种经典的鲁棒估计方法，可用于拟合包含离群点的数据模型。在平面拟合问题中，RANSAC算法可以通过迭代随机采样和模型验证的方式
心之澄澈·2025-04-24 04:49

PCL RANSAC算法在平面拟合中的方向向量约束

PCLRANSAC算法在平面拟合中的方向向量约束RANSAC（RandomSampleConsensus）是一种经典的参数估计算法，用于从包含噪声或异常值的数据集中估计模型参数。
心之飞跃·2025-04-24 04:19

PCL利用RANSAC算法实现平面拟合

而RANSAC（RandomSampleConsensus）算法是一种常用的平面拟合算法，能够有效地从包含噪声和异常值的点云数据中估计出平面模型参数。在P
后端架构小白·2025-04-24 04:18

【操作系统间文件共享_Samba】二、Samba 高级配置与优化策略

一、Samba配置文件深度解读Samba的核心配置文件/etc/samba/smb.conf是管理Samba服务器的关键，深入理解其结构和参数设置，是进行高级配置的基础。
佳腾_·2025-04-24 02:05

java面试题（四），现在都这么卷了，八股文还适用吗？

InnoDB和MyISAM在事务、锁、外键上的区别？‌什么是B+树索引？为什么InnoDB选择B+树而非B树？主键和唯一索引的区别是什么？聚簇索引和非聚簇索引的区别‌什么是覆盖索引？如何设计覆盖索引？
从头再来的码农·2025-04-23 23:17

Video Mamba: State Space Model for Efficient Video Understanding

localredundancythelargespatiotemporalredundancywithinshortvideoclips2，globaldependenciesthecomplexspatiotemporaldependenciesamonglongcontexts
YuSun_WK·2025-04-23 18:40

【机器学习】优化器/SAM

损失函数与优化器在机器学习中，优化器是用于更新和优化模型参数（如神经网络中的权重和偏置）的算法，即根据损失函数的梯度信息，指导模型参数的更新，使其逐步逼近最佳状态，从而达到更高的预测准确性或泛化能力。损失函数（例如均方误差、交叉熵等）用于衡量模型预测结果与实际值之间的差异。优化器的任务是通过不断调整模型参数，使损失函数的值逐渐降低，达到最小化的效果。1.优化器的工作原理优化器**通常基于梯度下降（
LOST P·2025-04-23 17:33

【Ubuntu服务器】Ubuntu服务器用户添加及samba用户配置

前言本文章描述ubuutu服务器上用户添加方式、sudo权限配置及samba用户配置用户添加用户添加该操作是需要root账户或者有sudo权限的普通账户操作。例如，添加名为test的用户。
may-daydayup·2025-04-23 16:26

机器学习中的过采样和欠采样

过采样（Oversampling）是指增加少数类样本的数量，以使其与多数类样本数量相当。这样可以帮助模型更好地学习少数类的特征，提高分类器对少数类的预测性能。过采样的方法包括复制样本、生成合成样本等。
魔云连洲·2025-04-23 14:47

局域网内，将linux（Ubuntu）的硬盘映射成Windows上，像本地磁盘一样使用

要在同一局域网内的Windows上像本地磁盘一样使用Ubuntu硬盘，可以按照以下步骤操作：1.在Ubuntu上设置Samba共享Samba是一种文件共享协议，可以实现Linux和Windows之间的文件共享
一眼青苔·2025-04-23 11:54

数据库及分布式事务

存储引擎常用的引擎有MyISAM,InnoDB,Memeory,Archive,FederatedMyISAM：使用B+Tree存储数据，但是索引和数据是分开存储的，叶子节点是数据文件的地址指针。
葛飞文仓·2025-04-23 01:22

MySQL索引总结（小白也能看懂）

MySQL的MyISAM引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引。按照应用维度划分：类型说明主键索引（PrimaryKey）表的主键，唯一且非空，默认是聚簇索引唯一索引（Uniqu
liubo666_·2025-04-22 20:54

【檀越剑指大厂--mysql】mysql高阶篇

5.innodb和myisam的区别6.其他存储引擎?7.什么是物理日志和逻辑日志?8.什么是异步IO?9.QPS和TPS二.Innodb引擎特性1.InnoDB的关键特性?2.什么是插入缓冲?
Kwan的解忧杂货铺@新空间·2025-04-22 14:41

java excel读取附件_Java读写Excel(97-2002)文件

目前的版本为1.51应该是很长时间之内的一个稳定版，但HSSF提供的Sample不是基于1.51所写，所以使用的时候需要适当的注意.其实POI下面的几个子项目侧重不同读写Word的HDF正在开发当中.XML
小大和山·2025-04-22 04:10

Jmeter响应乱码解决方法

_jmeter乱码-CSDN博客这里的回复很全面，实操下来用了这两个方法：方法三：推荐大家使用，一劳永逸进入Jmeter的bin目录下，找到jmeter.properties文件，以文本形式打开找到sampleresult.default.encoding
weixin_42329604·2025-04-21 16:02

Day96 | 灵神 | 二叉树 相同的树

就是遍历就行不同的情况是1.p为空q不为空2.p不为空q为空3.pq值不同相同的情况是pq均为空注：pq值相同不能说明是true，还要看pq的左右子树完整代码：classSolution{public:boolisSameTree
为了前进而后退，为了走直路而走弯路·2025-04-21 13:48

跨域问题解决

目录一、同源策略同源策略（Same-OriginPolicy,SOP）二、跨域问题三、解决方法（1）CORS（跨域资源共享）（2）前端配置反向代理一、同源策略在了解跨域问题前，我们首先来了解一下什么是同源策略
真的睡不醒ovo·2025-04-21 13:47

React + Vite：现代前端开发的利器

React+Vite：现代前端开发的利器Mario-Bros.jsAMarioBrosin3DwithReact项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Mario-Bros.js
童兴富Stuart·2025-04-21 06:36

iframe嵌套第三方网址报错

第一种报错描述:Refusedtodisplay‘嵌套的网址’inaframebecauseitset‘X-Frame-Options’to‘sameorigin’.X-Frame-Options:X-Frame-Options
更容易记住我·2025-04-21 05:32

mysqldump 学习笔记

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>mysqldump:优点:官方自带备份命令,innodb引擎,Myisam引擎都适用缺点:备份时需锁表具体命令:sudo/usr/local/mysql
weixin_33717298·2025-04-21 03:18

文本生成与采样策略 (Text Generation & Sampling)

我们已经学习了如何构建和训练一个基于TransformerDecoder-only的语言模型。模型训练的目标是学习预测给定前缀下下一个token的概率分布。但是，训练完成后，我们如何利用这个模型来生成全新的、连贯的文本呢？这就涉及到推理过程和采样策略。推理是模型投入实际使用、生成文本的过程；采样策略则是从模型预测的概率分布中选择下一个token的方法。不同的策略会对生成文本的质量、多样性和“创造力
LIUDAN'S WORLD·2025-04-21 00:59

Bat判断进程是否运行状态中

判断MySQL运行状态的bat命令sample如下：tasklist/fi"serviceseqMySQL"/fi"statuseqrunning">status.txtfind/i"mysql"status.txtif
碧海饮冰·2025-04-20 19:59

momorepo实践

lernahttpsgithubcomlerna)常用lerna命令Yarnworkspace常用命令lerna配合yarnworkspace扩展monorepo什么是monorepo和multirepoWhatIsaMonorepo
梦殇918·2025-04-20 15:33

第33讲｜遥感大模型在地学分类中的初探与实战

二、遥感大模型在地学分类中的优势三、案例：使用SegmentAnythingModel(SAM)进行遥感地物分割1.安装与依赖配置（PyTorch）2.读取遥感图像（可用Sentinel-2伪彩色图）3
Chh0715·2025-04-20 13:25

【Metal2剖析（七）：抗锯齿之基于Imageblock特性的增强MSAA】

文章目录关键词游戏中的抗锯齿技术锯齿（走样，失真）产生的根本原因抗锯齿算法的分类SSAA(SuperSampleAnti-Aliasing),超级采样抗锯齿MSAA(Multi-SampleAntiAliasing
Mr_厚厚·2025-04-20 12:15

Android模块编译无法找到依赖（shared_libs）

增加重采样库(libspeexresampler库)cc_binary{name:"tinyplay",host_supported:true,srcs:["tinyplay.c"],shared_libs
CheungChunChiu·2025-04-20 05:27

推荐文章：探索灵活高效的存储解决方案 - Good-Storage

推荐文章：探索灵活高效的存储解决方案-Good-StoragestorageastoragelibwhichsupportsessionStorageandlocalStoragewiththesameapi
温艾琴Wonderful·2025-04-20 04:18

Web安全之同源策略与跨域访问

同源策略（Sameoriginpolicy）是一种约定，它是浏览器最核心也最基本的安全功能，如果缺少了同源策略，则浏览器的正常功能可能都会受到影响。
麦兜_冰夕·2025-04-20 02:08

D3.js中的Cluster Dendrogram详解

官网解释如下：Adendrogramisanode-linkdiagramthatplacesleafnodesofthetreeatthesamedepth.秒懂，有木有！意思是说，D
wan353694124·2025-04-19 04:15

浅析MySQL事务锁

表级锁：MyISAM，粒度粗，性能低。锁的获取与释放：通过SELECT...LOCKINSHAREMODE和SELECT
香蕉可乐荷包蛋·2025-04-18 20:22

Unity麦克风采样audio44100HZ 转16000HZ

unity默认是44100HZ但是发到阿里的语音sdk只识别8K和16K的所以需要转换采样一下AudioClipResampleAudio44100(AudioClipsourceClip){//1.提取原始数据
虾米神探·2025-04-18 19:18

Yolo分割标签类型转Sam标签类型

Yolo2Labelme.pyimportosimportglobimportnumpyasnpimportcv2importjsondefconvert_txt_to_labelme_json(txt_path,image_path,output_dir,class_name,image_fmt='.jpg'):txts=glob.glob(os.path.join(txt_path,"*.tx
蔡余申·2025-04-18 17:34

.wav转语谱图

f=wave.open(filename,'rb')#得到语音参数params=f.getparams()nchannels,sampwidth,framerate,n
哈特谢普苏特·2025-04-18 14:08

怎么实现接口解耦_将接口与实现解耦-使用分离的接口

怎么实现接口解耦Ifyou’veeverfacedthesamedilemma,surelyyou’llgraspthesenseofthefollowingdescription:CohesionandDecoupling
culh2177·2025-04-18 05:11

Python新手学习（十）：从WEB抓取数据

python3#mapIt.py-launchesamapinthebrowserusinganaddressfromthecommandlineorclipboard.importwebbrowser
hbrown·2025-04-17 13:32

音频——基本概念

文章目录音频基本概念模拟信号采样采样频率(samplerate)采样位数声道数(channels)比特率（bitrate）量化编码数字信号PCM⾳频数据音频声⾳是由物体振动引起大气压强变化产⽣的波，是⼀
tyustli·2025-04-17 13:58

FFMPEG录屏（15）---- WGC 捕获桌面(三) WGC(Windows Graphics Capture)采集

改造官网DemoFFMPEG录屏（14）----WGC捕获桌面(二)Copy数据到CPU参考资料NewWaystodoScreenCaptureWindows.UI.Composition-Win32-SamplesWebRtcWGC
ssslar·2025-04-17 11:43

MySQL索引底层数据结构算法、优化以及锁与事务整理

目录一、索引数据结构实现：1.1、二叉树1.2、红黑树1.3、Hash表1.4、B-Tree结构（BTree）1.5、B+Tree结构(B-Tree变种：BPlusTree)二、MyISAM和InnoDb
图灵农场·2025-04-17 07:17

Hyperledger Fabric（JAVA）快速工程化部署

前置nano~/.bashrcexportPATH=$PATH:/mydata/hyfa/fabric-samples/binexportFABRIC_CFG_PATH=/mydata/hyfa/fabric-samples
大吱佬·2025-04-17 04:25

MyISAM索引方案

在InnoDB中索引即数据，也就是聚簇索引的B+树叶子节点已经包含了所有完整的用户记录，MyISAM的索引方案虽然也是树形结构，但是将索引和数据分开存储将表中的记录按记录的插入顺序单独存储在一个文件中【
Gadus_·2025-04-17 01:07

Xcode 15 file-write-create

//Sandbox:rsync.samba(2026)deny(1)file-write-create/Users/linsen/Library/Developer/Xcode/DerivedData/
wumu_Love·2025-04-16 23:29

MySQL数据库 - 存储引擎

存储引擎此笔记参考黑马教程，仅学习使用，如有侵权，联系必删文章目录存储引擎1.MySQL体系结构2.存储引擎简介2.1语法代码演示3.存储引擎特点InnoDB介绍特点文件逻辑存储结构MyISAM介绍特点文件
x_feng_x·2025-04-16 19:01

PyTorch学习DAY2transforms各种操作

人民币二分类数据数据收集-->Img，Label数据划分-->trainvalidtest数据读取-->DataLoader(Sampler-->Index，Dataset-->Img，Label)数据预处理
沙鳄鱼·2025-04-16 13:53

mysql面试题

mysql中myisam与innodb的区别？
青木川崎·2025-04-16 08:50
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