更简单的 Traefik 2 使用方式 经过一年多的实践，对于使用 Traefik 有了一些更深入的体会，本篇先来介绍如何简化使用，后续会逐步展开聊聊如何在云上使用这款“云原生”工具，以及结合它做一些提升业务效率和开发效率的实践...在 Traefik 2 使用指南，愉悦的开发体验、配置基于Traefik v2的 Web 服务器 文章中，使用 Traefik 的方案引入了比较多的配置，如果你并不是在一个复杂场景使用，这样的配置是可以简化的...简化程序配置文件 一般情况下将参数变为配置，更利于在版本控制软件中进行版本管理。...在 v2 版本中，因为有了动态配置的概念，传统的固定配置，使用简写的参数来替换，并记录在容器启动配置中，可以在减少分发文件数量的情况下，达到相同的效果。...在不发广告的情况下，我们在里面会一起聊聊软件、HomeLab、编程上的一些问题，也会在群里不定期的分享一些技术沙龙的资料。 喜欢折腾的小伙伴欢迎扫码添加好友。
支持一对多的导出，导入 支持模板的导出，一些常见的标签，自定义标签 支持HTML/Excel转换 支持word的导出，支持图片，Excel 注解方式 常用注解 @Excel 作用到filed 上面，是对...注解方式导入Excel 1....介绍 基于注解的导入导出,配置配置上是一样的，只是方式反过来而已,比如类型的替换 导出的时候是1替换成男,2替换成女,导入的时候则反过来,男变成1 ,女变成2,时间也是类似导出的时候date被格式化成...Excel导入校验 对象 EasyPoi的校验使用也很简单,对象上加上通用的校验规则或者这定义的这个看你用的哪个实现 然后params.setNeedVerfiy(true);配置下需要校验就可以了 看下具体的代码...总结 本文主要介绍了easypoi的使用和相关属性，easypoi使用起来还是蛮简单的。但是有个缺点是导入导出大批量数据时性能没那么好。
这个东西可以让你仅仅执行一行命令就获得一个真正的 Ubuntu 系统。 无论在Linux、Windows还是macOS ，安装Multipass 都非常简单。...如下图所示： 其中，--name ubuntu后面的ubuntu是这个环境的名字，可以任意设定。也可以省略。 有了这个 Ubuntu 环境以后，怎么进入里面呢？...实际上也只需要一行代码： multipass shell ubuntu 运行效果如下图所示： 现在，你就已经进入了一个真正的 Ubuntu 里面了。...接下来，在当前终端窗口做的任何操作都会在这个 Ubuntu 环境中运行。...有了 Multipass，开发跨系统的程序就方便多了。 最后，我们做一个小调查，如果你在使用 Linux，那么你的环境是怎么搭建的呢？
实现滑块拼图验证码功能之前已经写过一篇了，上一篇使用的是自定义控件的方式实现这个功能，主要还是想让童鞋们知其然更知其所以然，还没看的童鞋可以先看看Android实现滑块拼图验证码功能这篇。...在项目的开发过程中，时间比较紧急，通过自定义的方式很显然需要耗费很多时间去写，所以我们需要使用更简单的方式实现，这样会帮我们节省很多时间去解决其它的问题，使用依赖库的方式显然是最节省时间的，下面我们来看看是怎么实现的吧...本篇主要从两方面进行介绍： 1、使用依赖库实现最终的功能； 2、依赖库的介绍； 实现过程： 1、效果图 ?...Toast.LENGTH_SHORT).show(); return "可以走了"; } }); 如果是实现效果图功能的话，到这里就完成了，是不是很简单呢...接下来我们对这个库进行介绍： 1、基本功能特点： 简单，实用，只需一两句代码即可使用 采用策略模式为使用者开放自定义拼图样式策略，对拼图样式(拼图形状、视觉效果)进行定制 自选模式，无滑动条模式（手触移动
一、简介 XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 可用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。...XPath 是 W3C XSLT 标准的主要元素，并且 XQuery 和 XPointer 都构建于 XPath 表达之上。
为什么使用C3.js C3.js 是一个简单的 D3.js 包装器，渲染速度更快，具有良好的跨浏览器兼容性，并且集成起来非常简单。 C3.js易于使用。...然后，可以使用 npm start 命令运行应用程序并打开 Web 浏览器并访问 http://localhost:3000： C3.js使用示例 饼图 下面我们从最简单开始，创建一个饼图。...然后，数据对象包含有关调查结果的信息，我们定义图表“饼图”的类型。 生成折线图 折线图更方便时间线可视化：用于显示数据如何随时间变化。...在这里，我们以图表上的线型为目标，通过这种简单的样式，我们能够自定义线条的大小。 自定义轴，比如更改 x 轴和 y 轴的颜色 C3.js的自定义就要麻烦一些！需要熟练掌握相应的属性、样式等。...小结 本文是对C3.js图表库的基本介绍。虽然目前 C3 的文档比较少，也比较简单，但是 C3 提供了很多图表开发示例，从中我们可以了解到它的功能和强大之处。
，如何能够在复杂多变的应用场景中依旧保证声音清晰流畅是对会议系统的极大挑战。...实际应用中会更复杂，因为扬声器和麦克风之间有很多非线性耦合，房间也存在一些混响，而且可能除了远端说话时也有近端在说话，一直处于双讲状态，导致回声消除比较困难。...4、残留回声抑制 在实际场景中，线性回声包括非常大的非线性成分，简单地通过线性滤波器无法完全消除，所以需要通过RES估算残留回声并抑制。...3、拥抱深度学习追求极致音质 如同上文所提到的，我们基于传统数字信号处理方式进行语音前处理，如消除回声，消除噪声。...大家可能觉得目前基于深度学习的方法已经可以替代传统方法了，但实际上却没那么简单。深度学习的方法固然好，能够解决许多传统方式解决起来比较困难的问题，但它也并不是全能的。
从ABCD研究开始，使用HCP和UKB数据进行验证，我们进行了数十亿个单变量和多变量分析，以评估BWAS效应量和作为样本量函数的可重复性，样本量从小(n = 25)到大(n = 32,572)。1....最近的研究表明，处理与RSFC相似的任务fMRI数据，并结合两种方式可以略微加强BWAS效应。...因此，我们使用了大型研究中每个参与者包含最多数据的HCP数据集(n = 1200;年龄范围:22 35岁;单一的扫描仪;60分钟，RSFC收集)，以及UKB数据集，该数据集样本量最大，但每个参与者的RSFC...缩小复制的定义以检测样本外数据的统计显著性，并不能减轻对大样本量的需求(补充表2)。与单变量相比，多变量样本外关联更强，尤其是在大样本量的情况下。...即使对于以相同方式收集和处理的大型数据集，样本内关联比样本外复制更强(图4e，扩展数据图8);因此，报告样本内和样本外效应大小应该是出版和资助的要求。
但是，WebRTC的查找对齐其实不是特别准，而且有时候会有波动。我们在TRAE中又做了一些更深入的研究，会用更精细的谱去做一些类似于指纹的对齐，这种方式更稳定。 （2）自适应滤波器。...对于一些平稳的噪声，比如常见的空调声、电脑风扇声、车内的一些风噪声，它的时间变化比较慢，但是语音是一个多变的信号，正是通过它们两个的不同，我们来判断哪些信号是语音，哪些是降噪，然后把它给去掉。 ...我们也尝试把它变化到其他的域来处理，比如变化到BARK域，发现这样更符合人耳听觉来进行消除。变化BARK域的一种好处就是听到最后音乐的噪声残留会比较小。...A：其实指纹机制借鉴了音乐检索里面计算一些谱的方式，可以简单理解为它是把谱计算得更细。另外，它选取更长的时间段，比如相比之前查找对齐，它可以做到一个更清晰的对齐。...那么我们可以在检测到一些风噪或者键盘噪声很多的时候，就做一个比较强的抑制，我个人觉得在这种情况下，把噪声抑制得干净一些，相比来损失点轻音更容易接受。
前两年更火的是以观看为主的单向直播，而近一两年趋势则转变为以教育、电商、K歌这一类互动性更强的直播方式。...下面的方案中使用CDN做分发的主要原因还是出于成本控制，因为一旦用户量很大，使用上面的方案所带来的成本就会成为企业沉重的负担。...二、音视频质量 上面简单的介绍了一下我们的方案，接下来是今天主要分享的三部分内容： 音视频的质量 可扩展的功能 技术创新 音视频的质量我将它分为两类： 网络传输以及抗性方面的质量 音视频内核的质量 之所以这样分类...在网络抖动很小时，会首先调整码率，接下来是对帧率的细微调整，当确认长时间网络较差时，我们会对整体编码的策略和编码参数进行调整，通过这样的方式来实现良好的网络抗性。...其实大家对安装包的要求是非常高的，尤其是在一些游戏上，众所周知在iOS上是有一条红线的，当超过一百兆之后就不能用移动网络来下载，另外代码段是不能超过一百兆的，但是很多大型的游戏代码量非常大，而它对安装包的要求也非常高
我今天介绍的内容包括四个部分，第一个部分什么是非线性声学回声，它产生的原理、研究现状以及技术难点等问题；第二个部分重点介绍双耦合声学回声消除算法；第三个部分是通过实验来检验这个算法的性能；最后再做一些简单的总结...比较难判断的是C，因为在一些比较复杂的场景下，声学回声往往会经过多个不同路径的多次反射之后到达接收端，同时会带有很强的混响，甚至在更极端情况下，喇叭与麦克风之间还会产生相对位移变化，导致回声路径也会随时间快速变化...在线性系统里面，我们认为系统传递函数是一个缓慢时变的系统，我们可以通过自适应滤波的方式去逼近这个传递函数，来有效抑制回声。...，所以它的运算量比线性的NLMS运算量要大很多。...4.总结 最后我再来简单总结一下，今天主要是介绍了三个方面的内容，第一个就是认识了非线性声学回声、产生的原因、研究现状以及技术难点。
随着移动设备性能大幅攀升，移动游戏也从场景简单的休闲类游戏发展为更追求操作和游戏体验的竞技类和大型MMO类等重度游戏，该类游戏内玩家间的沟通交流是其必不可少的功能需求。...几种方式比较而言，时域分析对硬件要求最低，频域分析速度最快，而模型方式则相对较复杂，但在准确率上更占优势。截止目前，市场上三类VAD分析方法都在不同需求场景中被广泛应用。 3....回声消除 回声，作为噪音和背景音外的第三类另人头疼语音问题，在移动游戏场景下也广泛存在。...噪声的处理过程可简单的理解为从近端收集的所有音频中，通过自适应滤波器消除远端传来的音频信号，再输出到对端，即完成了回声消除的目的，其中的关键点在于不断减小滤波器权值与回声路径信道权值的误差。...最简单的混音方式是简单的时域音频叠加，强度超过最大值时削峰为最大值来避免爆音，但人为削峰方式会在破坏音频信号的同时引入额外的噪音；另一种方式是多路声音线性叠加后取平均，该算法实质即把多路音频音量减小，但声音路数时多时少时
但表情、文字承载的信息量较小、沟通效率低，我们无法像线下一起看比赛那样和好友边看边聊、一起为精彩的比赛呐喊，观赛体验大打折扣。...、聊天内容延时大，对于需要“同频共振”的大型赛事观播是无法接受的体验。...这里的处理方式就是依次处理退房请求和断连请求，如果用户已经退房，则忽略断连请求。 4. 极致用户体验 极致的音视频体验是业务玩法获得用户认可的必要条件。...4.1 音频托管 回声消除问题是 RTC 的重点和难点问题；在边看边聊场景中，部分用户会使用外放音频方式来观看比赛， 在这种情况下，RTC 播放的远端人声和直播播放器播放的比赛声音会被麦克风采集后发送到远端形成回声...开启闪避功能后，RTC 在收到远端语音时，将播放的直播声音进行闪避，能让用户更清晰地听到远端好友的语音， 经过验证，达到了非常好的音频体验。
2011年，微软研究院的俞栋博士通过引入大词汇连续语音识别，将语音识别任务与深度学习方法相结合，取得了显著效果。但业内普遍认为由于计算量太大，训练和线上部署都很困难。...To C业务需要一个相对较长的过程，技术产品化、引导用户接受产品，都需要时间。用户想要的并不是简单的语音识别准确率，就算做到100%准确，没有内容和服务支撑来解决用户实际问题，还是没人买账。...在两年前，大家对智能硬件的期待还是比较高的，但现在存留下来的除了Amazon Echo，其余的出货量都很难超过十万量级。和手机时代完全不同，智能硬件时代的产品形态会更加分散。”...云知声在 IoT 产品落地过程中，主要解决了实际场景所带来的两大挑战： 1、远讲降噪 语音是相对多变且较容易受环境噪声干扰的，多变体现在不同用户口音、年龄、性别、说话方式等差异，干扰则来自于说话场景的回声...而云知声采用看似更“另类”的“双麦”方案作为切入点，主要优势在于对麦克风一致性和计算资源要求较低、结构安装便捷、更适合规模化量产和成本控制；劣势在于前端信号的降噪和增强能力要比多麦克风稍差一些。
自适应滤波器实质上就是一种能调节自身传输特性以达到最优的维纳滤波器。自适应滤波器不需要关于输入信号的先验知识，计算量小，特别适用于实时处理。维纳滤波器参数是固定的，适合于平稳随机信号。...输入信号的自相关矩阵为： ? 期望信号与输入信号的互相关矩阵为： ? 则均方误差的简单表示形式为： ?...虽然维纳解的表达式我们知道了，但仍然有几个问题： 需要知道和，而这两个都是我们事先不知道的 矩阵的逆需要的计算量太大： ?...如果信号是非平稳的，和每次都不一样，需要重复计算 2.3 梯度下降法 一般情况下，我们使用递归的方法来寻找多变量函数的最小值，其性能指标就是MSE(Mean Square Error)，它是滤波器系数的二次函数...； 在自适应回音消除中，期望信号的输入就是回声通道产生的回声。
另外，如何更清晰和深刻的传达信息，可能涉及到心理学，耳朵的结构特性，这些能简单讲一讲吗？...梁俊斌：部分手机在耳机模式下由于声屏蔽设计所以基本没有回声，但也有些手机在耳机模式下还是有可能产生回声的，可能是电耦合的电学回声，因为这里耳机产生的回声的线性度比较高，相对声学回声的非线性度高而言是比较容易通过...场景环境的音乐，让你身心更愉悦或者让你的情绪得到更有效的宣泄。...》 《架构之道：3个程序员成就微信朋友圈日均10亿发布量[有视频]》 《快速裂变：见证微信强大后台架构从0到1的演进历程（一）》 《快速裂变：见证微信强大后台架构从0到1的演进历程（二）》 ...《了解iOS消息推送一文就够：史上最全iOS Push技术详解》 《腾讯技术分享：微信小程序音视频技术背后的故事》 《腾讯资深架构师干货总结：一文读懂大型分布式系统设计的方方面面》 《微信多媒体团队梁俊斌访谈
回声抵消：严格来说，这里不应该叫回声，应该叫“自噪声”。回声是混响的延伸概念，这两者的区别就是回声的时延更长。...回声抵消就是要去掉其中的音乐信息而只保留用户的人声，之所以叫回声抵消，只是延续大家的习惯，其实是不恰当的。...声学模型核心要解决特征向量的可变长问题和声音信号的多变性问题。事实上，每次所提到的语音识别进展，基本上都是指声学模型的进展。...HMM还有很多扩展的模型，但是大部分还只适应于小词汇量的语音识别，大规模语音识别仍然非常困难。...如何提高数据标注的成功率也是语音识别的关键问题。 数据管理：主要是对标注数据的分类管理和整理，这样更利于数据的有效管理和重复利用。
但玩家的体验却因此发生了许多变化：大家开始更频繁地和陌生人聊天，就为了能听听声音在地下城里的回声；语音还带来了紧张刺激的感觉，强化了某些场景的表现力；一些主播喜欢这种沉浸感，时不时会戏精上身，玩起角色扮演...简单来说，此前语音想要变得清晰，依赖硬件调试，它得去手机的通话功能里才能降噪，并消除回声。但这一调用，原本走电影音乐播放通道的游戏声音，会一同被带到通话音质。这也让游戏一开麦，音质就变差。...他们一开始的策略很简单，就是借助音频引擎从软件层面提升语音质量，让它不会割裂游戏体验。 但合作起初并不顺利。...这些设计已经将语音视作了玩家与游戏交互的一种方式。...除此之外，语音与游戏设计的结合方式还有很多。
下面是 2022.06 月知识图谱新增的内容节选： 1）图谱路径：音频算法/3A 回声消除（AEC，Acoustic Echo Cancelling） 回声原因：在连麦场景，回声是经常发生的，是必须要解决的...解决方案：通过自适应算法来调整滤波器的迭代更新系数（『自适应滤波器』），估计出一个『期望信号』，『逼近』经过实际回声路径的『回声信号』，也就是去模拟回声信号，然后从麦克风采集的混合信号中『减去』这个模拟回声...，达到回声抵消的功能。...特点：这种投影方式映射关系简单，即使是投影后的二维平面视频也很直观，方便用户观察。但对球形视频每条纬线上都用相同数量的采样点，导致越靠近两极的纬线其冗余采样点数量就越多。...例如在两极处，本来只需要一个采样点，但却用了和赤道处同样多的采样点，冗余数据量最大。
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