今天，给各位介绍一群“不务正业”的腾讯人，他们在江湖上被称作“噪音猎人”。 他们沉浸在实验室，也穿梭在菜市场、游荡在马路边。 噪音是他们的猎物，被狙击、捕获、并销毁。...他们的日常工作就是和噪音打交道——采集它，并消灭它。 同事戏称他们是“噪音猎人”。 和噪音作战！ 为什么要死磕噪音？ “电话早在一百多年前就发明了，但是人类却一直没有解决通话噪音的问题。”...因此，想要消除噪音，只需要识别噪音，再进行主动干预。 这个看似简单的答案却困扰了技术人员上百年，因为其难点在于识别哪些是噪音。...她说，“好像施展了魔法，我耳中的噪音被猎人带走了。” 然而，施展魔法的噪音猎人，一开始的研发并不顺利。...这群噪音猎人，也是腾讯“不务正业”产业人的一个缩影，他们在街巷之间捕获噪音，也狙击噪音，唤醒沉睡的耳朵。 他们正在用技术不断改善这个世界，让世界的边角细节，更加清晰。
前言 最近在办公室觉得有点吵，然后忽然想做一个噪音计测试一下噪音，在App Store下载了几款测噪音软件，使用原来都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。...分贝dB 首先要测量噪音，必须知道噪音的大小的参考的单位为分贝（dB），分贝的定义如下： SPL = 20lg[p(e)/p(ref)] p(e)为待测的有效声压，p(ref)为参考声压，一般取2*10E...就是说噪音每增加20dB，声压增强了10倍。 iOS测噪音原理 iOS设备测量噪音原理非常简单：调用系统麦克风，根据麦克风输入强度计算转化为对应的dB值。但是，实现的过程可是坑满满。...转化公式 获取的的测量值为 -160 ~ 0dB ，如何转化为我们所要的噪音值呢？在网上找了很多资料都没有结果，于是就自己摸索转化公式。...其他测噪音软件的量程均为0~110dB,而我们获取的的测量值为 -160 ~ 0dB，两者之间差了50dB，也就是说以麦克风的测量值的-160dB+50dB = -110dB作为起点，0dB作为Max值
Kotlin 在降低代码复杂度上下了大功夫，运用一系列新的语法特性降低语法噪音，以求更简单直白地表达语义。
最近在办公室觉得有点吵，然后想测一下噪音，在App Store下载了几款测噪音软件，都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。...分贝dB 首先要测量噪音，必须知道噪音的大小的参考的单位为分贝（dB），分贝的定义如下： SPL = 20lg[p(e)/p(ref)] p(e)为待测的有效声压，p(ref)为参考声压，一般取2*10E...就是说噪音每增加20dB，声压增强了10倍。 iOS测噪音原理 iOS设备测量噪音原理非常简单：调用系统麦克风，根据麦克风输入强度计算转化为对应的dB值。但是，实现的过程可是坑满满。...转化公式 获取的的测量值为 -160 ~ 0dB ，如何转化为我们所要的噪音值呢？在网上找了很多资料都没有结果，于是就自己摸索转化公式。...其他测噪音软件的量程均为0~110dB,而我们获取的的测量值为 -160 ~ 0dB，两者之间差了50dB，也就是说以麦克风的测量值的-160dB+50dB = -110dB作为起点，0dB作为Max值
这些打断事件对一个普通线程来说，就相当于噪音一样的存在。 从Linux 5.14-rc1开始引入了一个新的tracer---(osnoise tracer)。...就是从一个线程thread的角度把这些噪音全部详细统计出来。 上图中 在1秒内普通线程(pid=98) 受到的各个干扰事件的次数和cpu available百分比等都可以显示出来。...上面的interference 5说明在一个采样周期内被打断了5次(包括4次中断和一次a.out线程事件产生的噪音)，上面的每一次打断都有事件名称和对应的时间统计: 1232+1222+1192+1262
，风扇的使用频率就会越高，从而导致产生过多的噪音，因此降低笔记本的内部发热量可以有效降低风扇产生的噪音； 1.2 机械硬盘读取数据时产生 现在依旧有大部分笔记本用户配置的硬盘是机械硬盘，当笔记本工作时...，硬盘就会进行数据的读写操作，当硬盘运行的负载过大时，产生的噪音也就越。...并且硬盘转速越高就会产生越大的噪音。因此降低运行的负载，或是降低硬盘转数可以降低硬盘使用噪音。这个噪音很小却又无法避免，所以硬盘固定稳定就可以了。...1.3 光驱工作时产生（几乎淘汰） 光驱工作时产生的噪音很大，不过现在网络越来越发达，这种东西也越来越少见了，好在光驱只是使用时才会产生噪音。...二、降噪方法 电脑最大的噪音多数来源于笔记本散热风扇。那么，笔记本 电脑噪音大怎么办呢?下面我们来看具体解决方法吧。
双耳节拍 粉红噪音 粉红噪声在较低频率下具有较高的能量，较高频率下具有较低的能量。由于粉红噪声类似在频谱图中偏红的粉红光谱，因此被称为粉红噪声。
最重要的一个结论就是：MAE损失，即平均绝对误差，是噪音鲁棒的，而我们最常用的交叉熵则容易受到噪音的影响。 ?...、对称噪音、非对称噪音： 噪音：在这里指的是标签错误的样本。...换言之，有噪音的情况下的最优模型，跟没噪音一样。（听起来是不是不可能？）...甚至，当噪音时对称噪音时，该损失函数理论上是完全抗噪的。 1.理论推导： 下面我们来推导一下： 首先假设我们面对的是对称噪音，噪音比为....这相当于，在二分类问题中噪音比不超过50%，三分类问题中噪音不超过66%，十分类问题中噪音不超过90% ，都跟没噪音一样！ 2.基于直觉的理解： 推导出上面的结论，我当时也十分的惊讶，居然这么神奇。
BOLD fMRI包含多种来源的噪音，与设备本身和被试本身相关 噪音的来源 －系统内自由电子的热运动 －磁场和其梯度的不稳定性 －头动及其对磁场的交互影响 －生理影响：心跳、呼吸，co2浓度 这些噪声如何在数据内出现...漂移： 在fmri中的单个体素强度信号随时间的缓慢变化(低频噪音)，扫描器的不稳定是漂移的主要成因，因为即使是对尸体的扫描中也可以看到漂移，不过生理噪音也是很重要的 我们需要在预处理与进行数据分析时都考虑到漂移的问题...生理噪音 呼吸与心跳也会在特定的频率上产生噪音，它可以在数据分析中被建模出来，但是如果TR(扫描的重复时间)太低了，就会存在一些混淆的问题。...建模fmri噪音 许多噪音部分可以在分析之前被去除，包括低频漂移与图片的异常值鉴别，不过是无法去除所有噪音的，有一些显著的自相关还是经常会留在信号内的。...我们可以看到噪音在全脑不同组织和位置的分布是不一样的，因此这个噪音是非常复杂的。 ?
噪音对比估计NOISE-CONTRASTIVE ESTIMATION (NCE) 噪声对比估计是一种采样损失，通常用于训练具有较大输出词汇量的分类器。在大量可能的类上计算softmax开销非常大。
在大话测试数据（一）文章中，我提到，获取数据的第一步是获取概念上数据。这一步看起来简单，其实不是那么容易。...“这样你就建立了对“电子对账单”这种测试数据的概念，也就是说得到了“电子对账单”这种概念的测试数据。Pretty easy？事实没有那么简单的。...好吧，可以参考下面的干货资料（英文版，也正好练习下英文），你就当它是个 checklist，按图索骥吧：关于测试数据的获取（不仅仅是概念测试数据的获取），测试思路的获取，甚至是需求的获取，你一定会有收获...通过识别有意和无意的数据（总是有噪音），你有一堆测试想法的良好开端。通过应用程序跟踪简单而棘手的数据，进入边界内外，使用CRUD（创建，读取，更新，删除），利用依赖关系，并在许多地方查看数据。...顺便说一句，在接下来的文章中，我将会着重讲解如何获取细化的测试数据。
主机常见噪音 CPU风扇噪音 CPU风扇主动散热 Reason：主动散热 是始终保持高速运转； 被动散热 是只有CPU温度过高时才会提速运转。...CPU风扇积灰 Reason：CPU风扇与灰尘的长时间的运动摩擦，最后导致发出声音成为电脑噪音。 Solution：清灰。...CPU风扇轴承缺油 Reason：CPU风扇轴承与扇叶最容易引起噪声，在长期使用后，风扇轴承会因为缺油而变得摩擦，所以导致发非常大的噪音。...电源风扇噪音 Reason：属于老化，再加上长时间的运动摩擦，最后导致发出声音成为电脑噪音。 Solution：在风扇轴承上滴几滴机油，再用小毛刷，将电源旁边和里面的灰尘扫净即可。...硬盘噪音 Reason：硬盘噪音一般是由于装机器的时候螺丝没上紧，所到导致在使用运行计算机过程中，硬盘会受到风扇的震动，结果就变成了电脑噪音。 Solution：把螺丝上紧点就行了。
Generative Adversarial Networks (GANs) are notoriously hard to train. In a recen...
导读：测试数据的准备至关重要，无论是手工测试还是自动化测试都要以良好的测试数据准备为基础。...在测试过程中，我们往往在测试计划阶段就忽略了测试数据，在起先没有给测试数据的设计、准备留出足够的时间，投入足够的精力，到了测试执行阶段追悔莫及。...因此在现在经手的测试工作中，总会提着测试数据这根弦。恰巧有同学问到这方面的问题，就分享一下个人的经验总结，与大家一起探讨。 测试数据为什么重要？ 1....测试数据就是输入的内容，没有测试数据，你咋执行用例？ 2....测试数据的分类 我们可以从多个维度对测试数据进行分类，下面讲一下我的分类方式： 1. 从测试数据的生命周期角度看可以将测试数据分为：稳定和数据、可消耗的数据和混合类型数据。
那么问题来了：因为测试数据是死的，如果用户A当前进入了分支1，那么在测试数据不变的情况下， 服务端时间变更，用户A可能在下一秒就进入了分支B，那么这样的结果我们是无法进行断言的，也就是测试结果不可控。...②将测试数据自动调整到我们想要的时间，针对上面的问题，就是测试数据时间能够随着测试环境的时间同步变动。...让测试数据“时间穿梭” 如何让测试数据实现穿越功能呢，经过调研，我们采用了Testdate这一工具，并在此基础上进行了一定的改编，下面是一例子： 首先安装Testdate yarn global add...最终实现让测试数据与服务器时间保持同步。...这样简单的改造，就完成了我们“一气呵成”构造时间相关测试数据的需求。
除了直接让ChatGPT写代码，我们也可以让它生成一些开发中使用的测试数据。...generate_user_data(num_users) json_data = json.dumps(user_data, indent=4) print(json_data) 以往在开发中，如果需要类似的测试数据
如下图，可见通过上面的导入命令，已在influxdb中创建了一个名为NOAA_water_database的数据库，并且在库中新建了几个表并插入了测试数据。 ? 查询数据测试： ?...至此，官网测试数据导入完成。
一、介绍 这个小工具帮助我们生成测试数据，省的我们测试时造数据。
然而，DC电源模块也存在一些噪音问题，这些噪音问题会影响到电子设备的正常运行和使用，因此需要对这些问题进行深入了解，并找到相应的解决方法。图片首先，我们需要了解什么是噪音。...DC电源模块噪音的主要来源是开关电源的开关元件和电路中存在的谐振回路。当开关电源的电路中存在谐振回路时，会产生高频噪音。另外，开关电源的开关元件在开关时产生高频噪音。...这些噪音信号会通过电源的输入和输出端口传播到其他电子设备和通讯设备中。图片为了解决DC电源模块的噪音问题，我们可以采取以下措施：1. 选择低噪音的电源模块。...在选购DC电源模块时，应考虑噪音指标，选择低噪音的电源模块可以有效降低噪音水平。2. 采用滤波电路。在DC电源模块的输出端口添加滤波器可以过滤掉高频噪音信号，从而减少噪音水平。3....通过选择低噪音的电源模块、添加滤波器、控制开关速度和采用屏蔽措施等措施，可以有效降低DC电源模块的噪音水平，保证电子设备的正常运行和使用。
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