EasyNVR已经支持自定义上传音频文件，可以做慢直播场景使用，前两天有一个开发者提出一个问题：想把一个MV中的音频拿出来放到EasyNVR中去做慢直播。...经过我们的共同研究之后，终于想出一个办法，就是先将这个音乐提取出来，再添加进EasyNVR中。...我们采用的是ffmpeg命令行的方法拿到AAC数据，具体命令如下： ffmpeg -i input-video.mp4 -vn -acodec copy output-audio.aac 将获取的AAC...不得不说ffmpeg就是强大，ffmpeg是专门用于处理音视频的开源库，既可以使用它的API对音视频进行处理，也可以使用它提供的工具，如 ffmpeg，ffplay，ffprobe，来编辑你的音视频文件...如果大家对我们的开发及产品编译比较感兴趣的话，可以关注我们博客，我们会不定期在博客中分享我们的开发经验和一些功能的使用技巧，欢迎大家了解。
Keras中的长短期记忆（LSTM）网络支持时间步长。 这就引出这样一个问题：单变量时间序列的滞后观察是否可以用作LSTM的时间步长，这样做是否能改进预测性能。...在本教程中，我们将研究Python 中滞后观察作为LSTM模型时间步长的用法。 在学完此教程后，你将懂得： 如何开发出测试工具，系统地评测时间序列预测问题中的LSTM时间步长。...因此，对于表达中使用的每一个时间步长，必须从数据集的开始部分移除很多数据行。这是因为并没有什么先前观察，来作为数据集第一个数据的时间步长。 测试时间步长为1的完整代码编写如下所示。...每个试验中时间步长1至5 的run()函数的时间步长参数都各不相同。...具体而言，你学习了： 如何开发强大的测试工具，应用于LSTM输入表示试验。 LSTM时间序列预测问题中如何将滞后观察作为输入时间步长的使用。 如何通过增加时间步长来增加网络的学习能力。
在SAP应用中，不同的公司往往会根据自身的需求开发很多报表或者功能页面，同样也会对这些客制化开发的功能进行分类，并且这些分类菜单是能够被所有用户读取的。...在SAP Easy Access中所显示的系统菜单一般也被称之为区域菜单，区域菜单的输入点默认是S000，可以通过事务代码SSM2来查看及设置系统默认的区域菜单输入点，如下图所示： ?...当然我们也可以在它下面进行扩展，增加自定义的区域菜单，具体的操作如下： 1、输入事务代码SE43，在“区域菜单”字段中输入S000，然后单击工具栏中的“编辑”按钮，系统将弹出“指定处理模式”的对话框，需要用户选择使用哪种更改模式...2、在区域菜单编辑页面中选择主菜单，然后执行“编辑”-“导入”-“其他菜单”命令，在弹出的“区域菜单选择”对话框中输入自定义的区域菜单名称，如下图所示： ? ?...3、保存上述设置，可以在初始页面中看到新增的自定义区域菜单，该区域菜单可以分配系统中所有的用户浏览及操作。 参照以上的方法，可以根据不同的用户的具体业务需求来设置区域菜单。 ?
▌短时记忆 RNN 会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。...将隐藏状态传递给下一个时间步 让我们看看 RNN 的一个细胞，了解一下它如何计算隐藏状态。 首先，将输入和先前隐藏状态组合成向量， 该向量包含当前输入和先前输入的信息。...理论上讲，细胞状态能够将序列处理过程中的相关信息一直传递下去。 因此，即使是较早时间步长的信息也能携带到较后时间步长的细胞中来，这克服了短时记忆的影响。...最后将 tanh 的输出与 sigmoid 的输出相乘，以确定隐藏状态应携带的信息。再将隐藏状态作为当前细胞的输出，把新的细胞状态和新的隐藏状态传递到下一个时间步长中去。...创建一个候选层，候选层中包含着可能要添加到细胞状态中的值； 4.combine 同样要丢到输入层中，该层决定了候选层中哪些数据需要添加到新的细胞状态中； 5.接下来细胞状态再根据遗忘层、候选层、输入层以及先前细胞状态的向量来计算
RNN 与其他神经网络之间的关键区别在于它们处理顺序数据的能力。与独立处理输入的前馈网络不同，RNN 保持隐藏状态，携带来自先前时间步长的信息。...更新门确定要传递到当前时间步长的先前隐藏状态的数量，而重置门控制要忘记或重置的最后一个隐藏状态的数量。这些门根据当前输入和先前的隐藏状态进行计算。...波束搜索允许在探索和开发之间取得平衡，从而提高生成序列的质量。 什么是 RNN 中的迁移学习？ RNN 中的迁移学习涉及利用从一项任务中获得的知识来提高另一项相关任务的性能。...时间序列分析：RNN 擅长处理瞬态数据，使其在股市预测、天气预报和异常检测等应用中很有价值。RNN 保留先前时间步长信息的能力使它们能够捕获数据中的时间模式。 手写识别：在手写识别系统中利用 RNN。...隐藏状态权重 （Wh）：这些权重定义了先前隐藏状态对当前隐藏状态的影响。它们通过传播过去时间步长的信息来捕获 RNN 的时间依赖性和内存。
它在序列的每个时间步长取两个输入，即时间步长t的输入和前一个时间步长t-1的隐藏状态，以生成下一个隐藏状态并预测输出。 RNN有一个循环机制，允许它们将信息从上一步传递到下一步。...人们一直在寻找一种既能像Transformer那样并行化训练，能够记住先前的信息，并且在推理时间还是随序列长度线性增长的模型，Mamba就是这样宣传的。...这个过程创建了一个SSM可以使用的连续信号: 我们保持该值的时间由一个新的可学习参数表示，称为步长∆。这样就得到了一个连续的信号并且可以只根据输入的时间步长对值进行采样。...B现在表示模型的离散参数，用k代替t来表示离散的时间步长。...但是由于ssm是时间不变的，它不能选择从其历史中获取先前的令牌。 以矩阵B为例不管输入x是什么，矩阵B保持完全相同，并且与x无关: 同理无论输入是什么，A和C也不变，这就是我们上面说的静态。
△ 把隐藏状态传递给下个时间步 下面来介绍RNN中每个cell单元是如何计算隐藏状态的。 首先，将输入和先前隐藏状态组合成一个向量，向量中含有当前输入和先前输入的信息。...因此，在较早时间步中获得的信息也能传输到较后时间步的单元中，这样能减弱短期记忆的影响。...△ 输出门操作 这里总结下，遗忘门能决定需要保留先前步长中哪些相关信息，输入门决定在当前输入中哪些重要信息需要被添加，输出门决定了下一个隐藏状态。...首先，我们连接了先前的隐藏状态和当前输入，这里定义为变量combine； 把combine变量传递到遗忘层中，以删除不相关数据； 再用combine变量创建一个候选层，用来保留可能要添加到单元状态中的值...； 变量combine也要传递给输出层，来决定应把候选层中的哪些数据添加到新的单元状态中； 新的单元状态可根据遗忘层、候选层和输入层和先前的单元状态来计算得到； 再计算当前单元输出； 最后把输出和新的单元状态逐点相乘可得到新的隐藏状态
点击上方蓝字关注我们 今天是SQL知识大全的第五讲，主要内容是和时间函数相关，主要包括了常用的时间函数，时间提取函数，时间计算函数以及时间和时间戳之间的转换。...常用的时间函数 to_date()函数 to_date()函数将字符串的日期转换为时间格式的日期，转换后的时间格式可以是如下形式： 格式 意义 YEAR 年的拼写 MM 数字月 MONTH 月的全拼...expr1 和 expr2 都是日期或日期时间表达式。运算中只用到了这些值的日期部分。...时间戳的定义 时间戳是从1970年1月1日（UTC/GMT的午夜）开始所经过的秒数，不考虑闰秒。...在大多数的UNIX系统中UNIX时间戳存储为32位，这样会引发2038年问题或Y2038。
神经机器翻译中的时间步长 现在我们已经对序列到序列模型有了一个高层次的概述，让我们简要分析一下如何处理输入。 ?...RNN处理其输入并生成该时间步长的输出。...点积注意力（multiplicative attention）是利用先前对加法注意所做的研究而发展起来的。...将获得的隐藏状态添加到上下文向量(c4)中。 ? 4-上下文向量(c4)与解码器隐藏状态(h4)连接。...所有这些都遵循上面描述的注意步骤。重复以上时间步骤中描述的过程。 ? 总结 非常感谢您花时间阅读本文。
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据...网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。...在对后续时间步进行预测时，您会从数据源中收集真实值并将其用作输入。闭环预测通过使用先前的预测作为输入来预测序列中的后续时间步长。在这种情况下，模型不需要真实值来进行预测。...该示例训练 LSTM 网络以使用闭环和开环预测在给定先前时间步长的值的情况下预测波形的未来值。...通过迭代地将先前的预测值传递给网络来预测接下来的 200 个时间步长。由于网络不需要输入数据来进行任何进一步的预测，因此您可以指定任意数量的时间步长进行预测。
此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据...网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。...在对后续时间步进行预测时，您会从数据源中收集真实值并将其用作输入。 闭环预测通过使用先前的预测作为输入来预测序列中的后续时间步长。在这种情况下，模型不需要真实值来进行预测。...该示例训练 LSTM 网络以使用闭环和开环预测在给定先前时间步长的值的情况下预测波形的未来值。...通过迭代地将先前的预测值传递给网络来预测接下来的 200 个时间步长。由于网络不需要输入数据来进行任何进一步的预测，因此您可以指定任意数量的时间步长进行预测。
来源：技术让梦想更伟大 作者：李肖遥 我们经常使用静态库或者动态库，那么在NXP的s32k144使用中，如何将静态库文件 (*.a) 添加到 S32 Design Studio GCC 项目中呢？...本文介绍两种方法，这些方法在库更新如何反映到项目构建过程中的意义上彼此不同。...在上面的示例中，GCC 链接器将在文件夹“c:\my_libs”中搜索名为“libtestlib.a”的库文件，如果找不到库，则会发生链接器错误。...对于自定义库名称，请在库名称开头添加冒号“:”以禁用默认前缀/扩展名扩展，GCC 链接器现在在下面的示例中搜索文件名“testlib.lib”： 2将静态库与依赖项添加到可执行（elf）文件 如果静态库已更改...- “触及”，有时需要触发项目重建，在这种情况下库应添加到不同的项目对话框中： 点击Project Properties -> C/C++ Build -> Settings -> Standard
RNN还试图通过维持内部存储器元件（也称为状态）来满足捕获信息和先前输入的需要。 ? 许多应用程序具有时间依赖性，这表示当前输入不仅取决于当前输入，还取决于过去输入的记忆单元 ?...不过，循环神经神经网络和前馈神经网络存在两个根本区别： 定义输入和输出的方式不同： 除了每个时间步长中使用单一输入、单一输出训练网络，还可以使用序列进行训练，因为之前的输入也会产生影响。...第二个区别来自循环神经网络的存储单元： 当前输入和神经元的激活作为下一个时间步长的输入。 在前馈神经网络中，信息从输入流向输出，没有任何反馈，现前馈框架发生变化:包括反馈或存储单元。...在RNN中，在时间t的输出不仅取决于当前输入和重量，还取决于先前的输入。在这种情况下，时间t的输出将定义为： ? ? x-代表输入向量，y-代表输出向量，s-代表状态向量。...Wx 是输入链接到状态层的权重矩阵，Wy是将状态层连接到输出层的权重矩阵。Ws表示将前一时间状态连接到当前时间状态的权重矩阵 ? RNN展开模型 在FFNN中，隐藏层近取决于当前输入和权重： ?
我们不能用可变大小的图像来做预测 现在，如果我们需要对依赖于先前输入状态（如消息）的序列数据进行操作，或者序列数据可以在输入或输出中，或者同时在输入和输出中，而这正是我们使用RNNs的地方，该怎么办。...h是隐藏状态 x为输入 y为输出 W是权重 t是时间步长 当我们在处理序列数据时，RNN在时间步t上取一个输入x。RNN在时间步t-1上取隐藏状态值来计算时间步t上的隐藏状态h并应用tanh激活函数。...在传统的神经网络中，我们不共享权重，因此不需要对梯度进行求和，而在RNN中，我们共享权重，并且我们需要在每个时间步上对W的梯度进行求和。...Tanh激活函数给出-1和+1之间的输出范围 单元状态是单元的内部存储器，它将先前的单元状态乘以遗忘门，然后将新计算的隐藏状态（g）乘以输入门i的输出。 ? 最后，输出将基于单元状态 ?...GRU，LSTM的变体 GRU使用两个门，重置门和一个更新门，这与LSTM中的三个步骤不同。GRU没有内部记忆 重置门决定如何将新输入与前一个时间步的记忆相结合。 更新门决定了应该保留多少以前的记忆。
循环神经网络能够帮助我们解决以下相关问题： 时间序列数据 文本数据 音频数据 2、循环神经网络（RNN）的优势 RNN能够捕捉数据中出现的顺序信息，例如，预测时文本中单词之间的依赖关系： ?...Many2Many Seq2Seq 模型 如图所示，每个时间步长的输出（o1, o2, o3, o4）不仅取决于当前单词，还取决于先前的单词。 RNN跨不同的时间步长共享参数。...展开的RNN 如上图所示，U、W、V 这3个权值矩阵是所有时间步长中共享的权值矩阵。...3、循环神经网络（RNN）面临的挑战 深度RNN（具有大量时间步长的RNN）也存在梯度消失和爆炸问题，这是在所有不同类型神经网络中常见的问题。 ?...梯度消失（RNN） 如图所示，在最后一个时间步长处计算的梯度在到达初始时间步长时消失。 ? 卷积神经网络（CNN） 1、什么是CNN？为什么要使用CNN？
每个RNN被无监督地训练，以预测下一个输入。只有产生误差的输入才会向前推进，将新的信息传送到层次结构中的下一个RNN，然后以较慢的自组织时间尺度进行处理。 结果显示，没有任何信息丢失，只是被压缩了。...如果需要精密计数时间步长，可能需要额外的计数机制。 LSTM优点 桥接长时间延迟的算法能力是架构内存单元中反向传播的不间断误差的结果。LSTM可以近似于噪声问题域、分布式表示和连续值。...LSTM概述了应该考虑的问题，这非常重要，因为一些任务对于已经建立的循环网络来说是棘手的。 网络参数在问题域上的微调显然是不必要的。在每个权重和时间步长的更新复杂性方面，LSTM基本上等同于BPTT。...初步结果表明，神经图灵机可以从输入和输出示例中推导出简单的算法，如复制、排序和关联召回。 RNN从其他机器学习方法中脱颖而出，因为它们具备在长时间内学习并进行复杂的数据转换的能力。...具体来说，你学到了： 用于深度学习工作的RNN，如LSTM、GRU和NTM RNN与人工神经网络中对于循环的更广泛研究的相关性 RNN的研究如何引发了一系列具有挑战性的问题 对于深入学习，你对循环神经网络是否已经掌握了许多知识
与VAE类似，RNN试图捕捉到汽车在其所处环境中当前状态的隐藏特性，但这次的目的是要基于先前的“z”和先前的动作来预测下一个“z”的样子。...RNN模型要求把经由VAE编码后的图像数据（z）和动作（a）作为输入，把一个时间步长前的由VAE模型编码后的图像数据作为输出。.../data（*是批量编号） rnn_input_*.npy（存储了[z a]串联向量） rnn_output_*.npy（存储了前一个时间步长的z向量） 第七步：训练RNN模型 训练RNN只需要用到...（分数将是该次打分的平均得分） --max_length 1000：一次打分中最大时间步长 --eval_steps 25：每隔25步对权重进行评估 默认情况下，控制器每次运行都会从零开始，将进程的当前状态保存到...我们唯一需要做出的改变是，训练RNN使其也可以预测出在下一个时间步长中赛车被火球击中的概率。这样，VAE / RNN组合模型可以作为一个独立的环境被封装起来，并用于训练控制器。
神经网络拥有“状态”以后，便能在序列预测中明确地学习并利用上下文信息，如顺序或时间成分。 本文将一次性带你了解RNN在深度学习中的各种应用。...RNN通过无监督训练预测下一次的输入。然后只有存在误差的输入才能向前传递，将新的信息传送到层次结构中的下一个RNN，然后以较慢的自组织时间尺度进行处理。...LSTM与其他前馈方法一样，在“regency”的概念上有缺陷。 如果需要精密时间步长计数，可能还需要额外的计数机制。...这一点很重要，因为一些任务对于已经建立的循环网络来说很棘手。 在问题域上不需要微调网络参数。 在每个权重和时间步长更新的复杂性方面，LSTM基本上等同于BPTT。...初步结果表明，神经图灵机可以从输入和输出示例中推导出简单的算法，如复制、排序和联想性回忆。 RNN对长时间数据学习和进行数据转换的能力让他们从其他机器学习方法中脱颖而出。
秘密一：发明LSTM是因为RNN 发生严重的内存泄漏 之前，我们介绍了递归神经网络（RNN），并演示了如何将它们用于情感分析。 RNN 的问题是远程内存。...根据设计，RNN 在每个时间步长上都会接受两个输入：一个输入向量（例如，输入句子中的一个词）和一个隐藏状态（例如，以前词中的记忆表示）。...RNN下一个时间步长采用第二个输入向量和第一隐藏状态来创建该时间步长的输出。因此，为了捕获长序列中的语义，我们需要在多个时间步长上运行RNN，将展开的RNN变成一个非常深的网络。...此外，除了训练时间长之外，长期运行的RNN还面临另一个问题是：对首个输入的记忆会逐渐消失。 一段时间后，RNN的状态库中几乎没有首个输入的任何痕迹。...门控的新值将添加到当前存储器中。这种加法运算解决了简单RNN的梯度爆炸或梯度消失问题。 LSTM 通过相加而不是相乘的方式来计算新状态。结果C_t 被存储为所处情况的新的长期判断（细胞状态）。
和我们人一样，RNN虽然擅长处理序列问题，但它也只能记住重要的短时信息，对于长时间的信息它则很难处理。也就是说，如果一条序列足够长，那它将很难把信息从较早的时间步传送到后面的时间步。...因此，如果你准备进行一个文本预测任务，RNN 可能会遗漏一些间隔时间较长的重要信息。为什么会如此？因为RNN在反向传播的过程中，会面临梯度消失的问题，即梯度会随着时间推移慢慢下降。...【LSTM】 LSTM 的控制流程与 RNN 相似，都是在前向传播过程中处理流过节点的信息，不同之处在于 LSTM内部具有“门”结构，而各个“门”之间分工配合，更好地处理长时间的序列信息。...最后将 tanh 的输出与 sigmoid 的输出相乘，以确定隐藏状态应携带的信息。再将隐藏状态作为当前门的输出，把新的细胞状态和新的隐藏状态传递到下一个时间步长中去。 ?...最后让我们再梳理一下前面介绍的内容，首先遗忘门用于确定前一个步长中哪些相关的信息需要被保留；其次输入门用于确定当前输入中哪些信息是重要的，需要被添加；最后输出门用来确定下一个隐藏状态应该是什么，这就是LSTM
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