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。
，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。
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
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
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。
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。
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。 ?
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。
Generative Adversarial Networks (GANs) are notoriously hard to train. In a recen...
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。
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。
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
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。
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。
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。...测试数据就是输入的内容，没有测试数据，你咋执行用例？...测试数据是测试设计的重要组成部分，测试用例的有效性严重依赖测试数据的选取或者设计，要记住测试的本质是抽样，样品的选取其实是一门深奥的科学，有学过统计学的同学会深切明白这个道理。...其它种种好处 … 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： 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。...从上面的解释可以得到测试数据从被识别，到能够被使用的大体步骤: 事实上，实际工作中，测试数据的准备远远不是这么简单。很多时候上面的每一步骤的推动都是一个艰苦的过程。
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