WAV是最常见的声音文件格式之一，是微软公司专门为Windows开发的一种标准数字音频文件，该文件能记录各种单声道或立体声的声音信息，并能保证声音不失真。 [图片上传中...(image.png-fc53c5-1587727221744-0)]
对于每个请求，它统计响应信息并提供请求数，平均值，最大，最小值，错误率，大约吞吐量(以请求数/秒为单位)和以kb/秒为单位的吞吐量.
已知样本分类，每种分类的样本占比数，及样本总数，需要随机获取这些分类的样本。比如，我有4种任务，分别为任务A，任务B，任务C，任务D, 每种任务需要重复执行的总次数为1000，每次执行随机获取一种任务来执行，不同分类任务执行次数占比为 A:B:C:D = 3:5:7:9
思路二，调用java默认的洗牌方法来实现，性能不如思路一的实现（常见数据量下耗时大概是上面代码的2～10倍；对于极大范围取样，比如1亿样本里随机抽取500万，耗时是上面代码的100倍）。
马上期末汇报学期项目了,这个居然要随机点名汇报,突然想起是否可以使用筛选数据,批量抽取样本中数据进行排序!
交叉验证是一种用来评价一个统计分析的结果是否可以推广到一个独立的数据集上的技术。主要用于预测，即，想要估计一个预测模型的实际应用中的准确度。它是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 交叉验证的理论是由Seymour Geisser所开始的。 它对于防范testing hypotheses suggested by the data是非常重要的， 特别是当后续的样本是危险、成本过高或不可能（uncomfortable s
MCMC 是Markov Chain Monte Carlo 的简称，但在传统模拟中有一个很重要的假设是样本是独立的（independent samples），这一点在贝叶斯统计尤其是高纬度的模型中很难做到。所以MCMC的目的就是运用蒙特卡洛模拟出一个马可链（Markov chain)。
这是使用 Adobe Audition 将上述 PCM 音频数据转为 WAV 格式后的音频数据二进制信息 :
该文件定义了规则引擎的接口和主要结构,包括Rule,Record,RuleGroup等。它提供了规则的加载、匹配、评估和结果记录的功能。
其实你坚持的东西都是有意义的，就好比给代码加注释，你真去做了就知道了；另外建议大家建立一个自己的工具箱，就像我建立一个MachineLP_tools，里面放可以复用的代码，然后支持大家开源，你手上现有的代码可能很快就会过时，希望能够在有效期内发挥最大的功效；最后建议自己搭建一个自己的机器学习训练框架，用着顺手、用着舒服、用着放心，比起相信别人，相信大家更相信自己。
2、登录jmeter官网http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi，点击如下图操作
前两个小节介绍了集成学习，集成学习的思路就是让多个机器学习算法在同一个问题上分别进行学习并预测，最终根据投票 "少数服从多数" 的原则作出最终预测。根据统计学中的大数定理可知，如果想要通过集成学习得到更可信、更好的结果，就需要上千上万甚至更多的机器学习模型（投票者）。
本文介绍了抽样方法在数据科学领域的应用，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多级抽样和特殊采样方法。这些抽样方法旨在从庞大的数据集中抽取有代表性的样本，以便进行数据分析和建模。每种抽样方法都有各自的优缺点和适用场景，需要根据数据的特点和问题需求来选择合适的抽样方法。同时，针对类不平衡问题，还可以采用过采样和欠采样方法进行处理，以增加少数类的样本数量，提高模型的性能。
早年就接触过小波的概念，那个时候看什么小波十讲这类的，看的可真谓云里雾里，一大堆数学公式，头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错，不过网络上有的都是matlab代码，而matlab的小波包里的函数是已经写好的内嵌函数，是无法看到代码的。因此，一直以来，也从未想过自己动手写个小波去噪之类的效果。
Prometheus项目中的storage和tsdb两个目录都和数据存储相关，但它们的职责和用途有所不同。
主要工作 : 计算 每个 数据集样本 对象 的 核心距离 与 可达距离 , 目的是生成 族序 ;
Prometheus会将所有采集到的监控样本数据以时间序列的方式保存在内存数据库中,并且定时保存到硬盘上.时间序列是按照时间戳和值的序列顺序存放的,我们称之为向量,每条时间序列通过指标名称和一组标签集命名.如下所示,可以将时间序列理解为一个以时间为X轴的数字矩阵:
当我们玩游戏时,我们可能会听到声效，但是不会真正注意它们。因为希望听到他们，所以声效在游戏中是非常重要的。
总体来说这本书是不错的，对于算法的原理概述的比较准确，就是实战的代码过于简略，入门机器学习的话还是值得一看的
playback是FreeSWITCH中的一个Application，用于播放声音文件。在FreeSWITCH中有一个用于文件格式的抽象层，我们可以根据格式编写文件模块，然后就可以播放自定义格式的文件，当然也可以按自定义文件格式录音。
在日常工作中，想必大家每天都会收到各种各样的工作邮件，并且很多重要的文件材料也是通过邮件附件的形式来传输的，那么如何一站式管理这些文件，对于提高办公效率就至关重要了。
以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标.常见CV的方法如下:
在日常工作中，想必大家每天都会收到各种各样的工作邮件，并且很多重要的文件材料也是通过邮件附件的形式来传输的，那么如何一站式管理这些文件，对于提高办公效率就至关重要了。 关于邮件附件，相信大家也都碰到过这样的困扰： 1 邮件太多，之前看过的附件，一时找不到？ 2 附件太大，下载要好久，在下载页苦苦等待？ 3 附件下载太多，占用内存，本地空间吃紧？ 4 邮件永久删除，附件没有备份，无法恢复？ 现在，腾讯云企业网盘与腾讯云HiFlow场景连接器强强联合，即可轻松实现邮箱自动上传邮件附件至企业网盘，以上问题不再是
原文链接：https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/
存在问题： 声音是游戏必备的要数，汤姆猫你变声又多少人没玩过？那在底层我们是怎么去做的呢？ 解决方案： 我们就以PCM文件格式来侃侃音频模数话 PCM文件：模拟音频信号经模数转换（A/D变换）直接形成的二进制序列，该文件没有附加的文件头和文件结束标志。Windows的Convert工具可以把PCM音频格式的文件转换成Microsoft的WAV格式的文件。 将音频数字化，其实就是将声音数字化。最常见的方式是透过脉冲编码调制PCM(Pulse Code Modulation)
4 相关元件介绍 4.1 前置处理器 1 BeanShell预处理程序 BeanShell预处理程序为取样器运行设置初始化的脚本文件。通过右键在弹出菜单中选择“添加–>前置处理器–>BeanShell 预处理程序”，如图11所示。
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch，torchaudio 遵循相同的理念，即提供强大的 GPU 加速，通过 autograd 系统专注于可训练的特征，并具有一致的风格（张量名称和维度名称）。因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
在这个查询中，main_table代表主查询中的表，name代表之前定义的临时表，在JOIN子句中指定了连接条件，然后使用WHERE子句过滤查询结果。
在进行频谱分析时，发现MATLAB和python读取wav文件的波形不一致，导致不能得出正确结果，为了验证MATLAB和python哪部分有问题，于是有了这篇博客。
对云厂商和企业用户来说，随着数据规模的快速增长，企业除了对存储功能和性能的要求不断增加，也越来越注重数据分发的效率。在传统数据分发的过程中，数据管理员往往需要先在存储桶下载对应的客户方案/交付资料，再使用微信/QQ逐个发送，这种方式十分耗时耗力，并且增加了操作的成本与泄露的风险。所以在数据分发的过程中，如何才能“低成本、高效率”的提升数据分发、业务联动的效率，想必是大家最头疼的问题之一。
对云厂商和企业用户来说，随着数据规模的快速增长，企业除了对存储功能和性能的要求不断增加，也越来越注重数据分发的效率。在传统数据分发的过程中，数据管理员往往需要先在存储桶下载对应的客户方案/交付资料，再使用微信/QQ逐个发送，这种方式十分耗时耗力，并且增加了操作的成本与泄露的风险。所以在数据分发的过程中，如何才能“低成本、高效率”的提升数据分发、业务联动的效率，想必是大家最头疼的问题之一。 现如今，通过腾讯云HiFlow场景连接器，配置「腾讯云对象存储+企业网盘」自动化流程，当腾讯云对象存储里有新文件上传时会
在Windows下安装好opencv2.4.9之后，在"xxx/build/x64/vc10/bin"下有训练中要用到的可执行程序opencv_xxxx.exe等四个可执行程序。注意，由于本人为win7 64bits系统，安装了VS2010，故使用该目录下的可执行程序。
np.max() / np.min() / np.ptp()：返回一个数组中最大值/最小值/极差（最大值减最小值）
对于人类的语音识别，目前有很多不同的项目和服务，像Pocketsphinx，谷歌的语音API，以及其他等等。这样的应用程序和服务能够以一种很不错的质量识别语音然后转换成文本，但没有一个能够对麦克风所捕
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 一直以来，火山语音团队都为时下风靡的视频平台提供基于语音识别技术的智能视频字幕解决方案，简单来说就是可以自动将视频中的语音和歌词转化成文字，来辅助视频创作的功能。但伴随平台用户的快速增长以及对语言种类更加丰富多样的要求，传统采用有监督学习技术来解决的办法日渐遭遇瓶颈，这让团队着实犯了难。 众所周知，传统的有监督学习会对人工标注的有监督数据产生严重依赖，尤其在大语种的持续优化以及小语
所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如图下所示,
本文目的：使用 AudioRecord 和 AudioTrack 完成音频PCM数据的采集和播放，并读写音频wav文件
项目简介：运用百度语音进行声音转中文的识别与合成，智能对话使用图灵机器人，录音则，ｌｉｎｕｘ端用pythonaudio 模块．树莓派端因为pythonaudio不兼容问题，因此用arecord进行录音．最终代码约１５０行．代码发布在ｇｉｔｈｕｂ上．https://github.com/luyishisi/python_yuyinduihua
source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
参数和统计量在数据分析中起着至关重要的作用。参数是对总体特征的描述，如均值、方差等，而统计量则是基于样本数据计算得出的，用于估计或推断总体参数的值。
新手使用的话，可能会遇到一些问题，我写了一篇关于依赖库ffmpeg的文章，可以参考一下：
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
机器学习（二十五）——adaboost算法与实现 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 当进行监督学习时，除了使用某个分类器外，还可以将各个分类器结合起来使用，或者多次使用某个分类器，也可以是数据集分给不同的分类器后进行集成。本文主要介绍基于同一种分类器多个不同实例的方法，基础算法基于单层决策树。 二、bagging 首先，先介绍bagging算法，这个算法是一种自举汇聚法，方法如下： 1）获取数据源 假设样本容量为m，则进行m次放回抽样（即每次抽到样本后再将样本放回），获
从微信下载下来的语音是 mp3 格式的，想调用百度语音 api，发现不支持 mp3，支持 wav。 准备： 需要安装 pydub 库，直接pip install pydub就好了。 还需要安装 ffmpeg.exe 文件，然后再配置一下就好了，请看： ffmpeg.exe 的安装及配置，与常见问题 原理： 读取 mp3 音频的波形数据，然后再写入 wav 文件。
此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看（因此技术含量不高），后来这个成为毕业设计的一部分，长期看博客上访问量也不错，就发布出来，希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩，用项目练技术，用成果获取编码的乐趣。
QT通过QAudioInput类读取声卡PCM数据，在封装WAV头，转为WAV格式的文件保存到本地。
K-means 是我们最常用的基于距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。
MUTEK是世界领先的电子音乐和数字艺术节。MUTEK最初来自蒙特利尔，现在每年在全球多个城市举行，东京就是其中之一。
原文链接：https://www.jianshu.com/p/c09beac9f955 本文经过潇洒坤重新编辑，感谢原文作者的辛勤工作。
时间复杂度：，其中，t 为迭代次数，k 为簇的数目，n 为样本点数，m 为样本点维度。
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