AAudio 音频流 每帧采样数 I ...., 单位是帧 , 每帧的采样数就是通道数 , 单声道 每帧 1 个采样, 双声道立体声每帧 2 个采样 , 分别对应左右声道的采样 ; // 设置每帧的缓冲区大小 , 可以通过该设置达到尽可能低的延迟...查看当前缓冲区大小 : 调用 AAudioStream_getBufferSizeInFrames() 方法 , 可以查看当前的缓冲区帧数 ; 文档中的说法是 : 获取 AAudio 音频流在不阻塞的情况下...每帧一个样本 , 如果是双声道立体声 , 每帧 2 个样本 ; VI ....() 方法 作用是相同的 ; ② 每帧采样数 : 该值就是通道数 , 如果是单声道 , 每帧只有一个采样 , 如果是 双声道立体声 , 每帧有 2 个采样 ; ③ 函数原型 : AAUDIO_API void
原作者 是不是在等 本文为CDA线下活动分享嘉宾原创作品，转载需授权 去年，乐坛伯乐李宗盛在为某品牌代言时的一句宣言，曾刷爆朋友圈 ——人生没有白走的路，每一步都算数。...在日常工作中， 诸葛io平台的数据可视化方式大致如下（别着急，炫酷的还在后面~）： ?...这张图是由若干个同心圆组成的用户路径，根据用户访问情况层层下钻/扩展，每一环到最分支的访问的转化情况，都能体现出来，是不是很炫酷？...这些数据在上图均可清晰灵活的呈现出来。 好啦，显摆完了以后，在日常的工作中主要还是要参考更细节的分析图谱，太阳图更为宏观，每次重大迭代或经历以月为单位的周期后生成一次即可。...日常工作中的用户行为路径分析都是以类似下图的方式呈现： ? ↑从会话开始（如进入官网）关注层层转化的情况 ↓要获得从会话结束（用户离开）的溯源逆向路径，用户的流失比例 ?
对于多个样本均数的多重比较，比较常用的是LSD-t，SNK，Dunnett，Tukey等，这些方法在之前的推文中介绍过。...R语言和医学统计学系列（9）：多重检验 但是之前介绍的是用不同的R包完成的，整洁一致性不够，其实这些都是可以通过多重比较的全能R包：PMCMRplus完成的。...完全随机设计的多样本均数比较是用的one-way anova： fit <- aov(weight ~ trt, data = data1) summary(fit) ## Df...# 没安装的需要安装下这个包 library(PMCMRplus) LSD 首先我们可以把方差分析的结果fit，直接作为输入： res <- lsdTest(fit) summary(res) # 结果非常直观...下次继续介绍非参数检验的多重比较，主要是kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。
7.点击“在文件中显示”。 8.点击下图箭头所指的方向。...（自己选择位置） 14.点击“下一步” 15.点击“下一步” 16.点击“下一步” 17.点击“下一步” 18.点击“下一步” 19.之后，便是等待安装...大家根据自己不同的系统选择不同的安装包。 3.双击下载完成的安装包。 4.点击“是” 5.点击“下一步”。 6.修改安装路径，一般把路劲设置在D盘，不要放在C盘。...(安装路径自己设置，第一次安装的朋友，也可以不用修改安装路径。直接使用默认的安装路劲。) 7.点击“下一步” 8.点击“安装”。...9.正在安装中… 10.点击“完成”。 二、测试RStudio是否安装成功 1.点击启动键。 2.点击“RStudiio”。 3.点击“Yes”。
每一行命令都带图解，绝对能懂。...命令：docker search docker search redis 可以看到有很多redis的镜像，此处因没有指定版本，所以下载的就是默认的最新版本 。...（挂载：即将宿主的文件和容器内部目录相关联，相互绑定，在宿主机内修改文件的话也随之修改容器内部文件） 1）、挂载redis的配置文件 2）、挂载redis 的持久化文件（为了数据的持久化）。...（因为设置了密码的。）...日常自言自语 上一次也有下载过，但是因为没有记录，导致这一次要操作的时候，又是各种查，才弄好，最后写下这一篇实 操的docker安装redis的博客，希望能够帮助到大家。
样本拼接要做什么？...图片 样本拼接原理上其实非常简单，就是将推荐在线服务给的特征快照先暂存起来，等待道具曝光后根据收集到用户对此道具的一系列交互行为（点赞、收藏、转发等）给原本只有特征的推荐记录拼接上标签。...Key-Value is All You Need图片 有开发经验的朋友大概一眼就看出了：所谓的拼接，本质上就是KV的增查改。这里连主动删除都不是必须的，将超出时间窗口的数据统一淘汰掉就可以。...这个KV操作的难点在于数据量很大，准确来说是特征的数据量很大。不过和标签不同，特征在整个拼接过程中只需要增查，并不涉及修改，于是可以通过将其从KV核心DB分离来改善性能。...假定采集的标签分别是浏览和下单，那么从上帝视角可以知道这次推荐对应的真实样本应该是A11、B11、C00、D10。可是数据科学家并没有上帝视角，此时只能名侦探附体，使用一定的策略去尽可能还原真相了。
2666-01B" "TCGA-44-6147-01B" "TCGA-21-5782-01A" name_index <- which(rownames(exp) %in% name) #在基因矩阵及分组中删除离群样本...~而且和PCA图删除的样本几乎是一样的。...只是删除了PCA中的12个样本，所以看起来影响不大，那么我们再考虑他的统计学意义，结合P值看一下对差异基因是否有影响。...gplots::balloonplot( table( deg_DESeq2[ids,'g'], deg1_DESeq2[ids,'g']) ) dev.off() 从比较的表格中可以看出删除样本之后上调的差异基因减少了将近一半...，下调的差异基因相差不大，那么删除的样本影响了什么导致的这个结果呢？
一条IT的各位小伙伴们，由于公众号做了乱序推送改版，为了保证公众号的资源推送，能够第一时间及时送达到大家手上，大家记得将一条的公众号 加星标置顶 ，公众号每天会送上一款实用工具 ！...废话不多说，今天给大家带来的是一款免费破解版软件——西瓜助手。 ? 软件简介 ? 这一款软件，集成了很多功能。...可以应用多开，模拟步数，甚至是模拟WIFI，还有其他的小功能，可以自己试着去探索发现。 ? 比如如果我们需要模拟步数，需要点击中间的【加号】，添加应用。...进行安装，安装完以后，直接点击【模拟步数】，然后修改成自己想要的步数就可以啦。 ? 获取方式 ? ? 后台回复【模拟器】获取安装包 ? ? end
do echo $line done 使用while循环 while read -r line do echo $line done < filename While循环中read命令从标准输入中读取一行...，并将内容保存到变量line中。...在这里，-r选项保证读入的内容是原始的内容，意味着反斜杠转义的行为不会发生。输入重定向操作符< file打开并读取文件file，然后将它作为read命令的标准输入。...今天遇到一个问题弄了好久才搞明白：我想在循环中动态链接字符串，代码如下： for line in `cat filename` do echo ${line}XXYY done 就是在每一次循环过程中给取出来的字符串后面添加...后来发现是因为我的文件是才Window下生产的，在Linux下读取这样的文件由于换行符的不同会导致程序运行不出来正确的结果。
需要注意的是，上述相关文献中，通常只针对标注数据进行文本增强。但我们是否可以充分利用领域相关的大量无标注数据解决少样本困境呢？我们将在第2部分进行介绍。...除此之外，在实践中我们也要去思考： 是否存在一种文本增强技术，能够达到或者逼近充分样本下的监督学习模型性能？ 在充分样本下，采取文本增强技术，是否会陷入到过拟合的境地，又是否会由于噪音过大而影响性能？...可以看出和 来自同一时间步产生的两次结果，同一个train step要进行两次前向计算，可以预见这种单次计算的噪音较大、同时降低训练速度。...UDA兼容了迁移学习框架，进一步domain预训练后，性能更佳。 ? 那么，在充分样本场景下，继续使用UDA框架表现如何？...在具体实践中，如何有效地解决少样本问题需要更为全面的考虑，我们可以融合文本增强、半监督学习、迁移学习、主动学习、少样本学习等构建统一的低资源NLP解决方案；如上图所示，笔者尝试给出了信息抽取领域的少样本低资源解决方案
之前有写过 找出数组中只出现一次的数，今天再来看下怎么找出数组中重复出现的数。 有一个长度为 n 的数组，所有的数字都在 0~n-1 的范围，现在要求找出数组中任意一个重复的数字。...思路一： 先给数组排序，然后再遍历一遍有序数组，依次比较相邻元素，就很容易能找出数组中重复的值。使用快排排序的话时间复杂度为 O(nlogn) 。...思路二： 利用空间换时间的思想，新建一个哈希表，然后遍历数组，每扫描一个元素都去哈希表里查找是否也存在该元素，如果存在，即找到一个重复的数，如果不存在，则将该元素保存到哈希表。...== i，换句话说就是不断的调整数组，使其满足 arr[i] == i，比如数组中第一个元素 arr[0] 为 4 ，那就要把元素 4 放到下标为 4 的位置上去。...推荐文章： 找出数组中只出现一次的数 我给自己配置的第一份保险 每天微学习, 长按加入一起成长.
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 已经下过好几次了，现在还是忘了。就把过程直接放上面了。下次再换电脑就直接可以看。。。...www.eclipse.org/downloads/ 个人认为还是直接在官网下载英文版比较好，别去搞中文版 1.1 按照箭头所示点击download 2.下载成功后双击exe文件运行， 2.1 然后有不同的版本...，这里我选择的是java Development， 2.2 点击install安装 2.3 点击accept接受，然后就在安装了，有一段时间，静静等待 2.4先点记住选择，再点accept接受...2.5 接下来点击LAUNCH 2.6 选择worksspace的地址(是用来存放java程序的)，我就直接选的默认地址，然后直接点击launch，不要选那个小方框，以后可能会创建多个workspace...3 现在就可以食用啦，赶紧写下你的第一个程序吧！
题目 给你一个偶数 n ，已知存在一个长度为 n 的排列 perm ，其中 perm[i] == i（下标 从 0 开始 计数）。...一步操作中，你将创建一个新数组 arr ，对于每个 i ： 如果 i % 2 == 0 ，那么 arr[i] = perm[i / 2] 如果 i % 2 == 1 ，那么 arr[i] = perm[...要想使 perm 回到排列初始值，至少需要执行多少步操作？返回最小的 非零 操作步数。...，perm = [0,1,2,3] 第 1 步操作后，perm = [0,2,1,3] 第 2 步操作后，perm = [0,1,2,3] 所以，仅需执行 2 步操作 示例 3： 输入：n = 6 输出...博客地址 https://michael.blog.csdn.net/ 长按或扫码关注我的公众号（Michael阿明），一起加油、一起学习进步！
前言 动态规划的算法题经常出现在大厂的面试中，它是非常适合考查候选人的一类题型，因为它难度适中，需要一定的技巧，而且根据习题可以有一定的变化，所以如果想去大厂，建议大家好好刷一下此类题目，接下来我会写一些动态规划的相关题解...整体思路其实是一样的，大家可以先看看前文，思考一下，然后再看看我的题解。 首先最容易想到的当然是暴力解法，对于机器人来说，每一步都可以向下或向右走 ?...依此类推，我们可以得出每个格子到出口的最小步数，如下所示： ? 填满之后到了入口位置，显然入口到出口的最少步数应该是 1 + min(13，13) = 14 步。...（此时右格子与下方格子的步数已经计算出来）也就是说对于 A，B 格子来说，它只关心它的右格子与下方格子中的步数，至于这两个格子的步数是如何算出来的，它们不关心，这就叫无后效性。...所以我们可以从右到左，从下到上依次遍历每个格子的步数，将其填入 GRIDS 中，这样虽然 GRIDS 中的格子信息被覆盖了，但对计算被遍历到的格子到出口的步数没有影响。
题目：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。...穷举法 将数组中的每一对数字相加对比 ?
Infinity(无穷大)在 JS 中是一个特殊的数字，它的特性是：它比任何有限的数字都大，如果不知道 Infinity， 我们在一些运算操作遇到时，就会觉得很有意思。...现在我们来看看 JS 中的Infinity 属性，了解用例并解决一些常见的陷阱。...Infinity 的特性 Infinity比任何有限数都大。...如果尝试确定一个空数组的最大值或最小值，那结果后面人感到意外。 总结 JS中的Infinity表示无穷数的概念。 任何有限数均小于Infinity，而任何有限数均大于-Infinity。...比较 JS 中的无穷值很容易:Infinity === Infinity 为 true。特殊的函数Number.isFinite()确定提供的参数是否是一个有限的数字。
这个数字经常用来标识新分配但是还未初始化的内存；在嵌入式系统中，也常常用它来表示程序崩溃或者出现了死锁，比如运行在 32 位 PowerPC 处理器上的 IBM RS/6000 系统、Mac OS 系统...[image-20220309211502573.png] 到网上查了一会，得到的结论竟然是：没什么理由，它是一个 “魔数”！ 所谓魔数，就是毫无理由、凭空出现、也不需要去解释其含义的常量。...[image-20220309211300096.png] 我把这些代码拿给我朋友一看，他嘲笑道：人家大佬写的魔数叫魔数，而你写的，只能叫烂代码。...[image-20220309211328542.png] 的确，除非是上面那些大佬 / 前辈公认的、约定俗成的魔数外，我们在平时写代码的时候，尽量不要使用魔数，它会严重影响代码的可读性。...除了上面提到的魔数外，我还在网上看到了一些有实际意义的魔数，比如现代 3D 游戏之父约翰·卡马克在雷神之锤中的魔数： i = 0x5f3759df - ( i >> 1 ); 完全不敢相信，上面这行代码竟然可以快速计算一个数字的平方根的倒数
在kdnuggets此前发布的文章(Deep Learning’s Deep Flaws)’s Deep Flaws中，深度学习大神Yoshua Bengio和他的博士生、Google科学家Ian Goodfellow...在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作。...中，通过在一个线性模型中加入对抗干扰，发现只要线性模型的输入拥有足够的维度（事实上大部分情况下，模型输入的维度都比较大，因为维度过小的输入会导致模型的准确率过低，即欠拟合），线性模型也对对抗样本表现出明显的脆弱性...在 GANs 中，包含一个生成模型G和一个判别模型D，D要判别样本是来自G还是真实数据集，而G的目标是生成能够骗过D的对抗样本，可以将G看做假币生产者，而D就是警察，通过G和D的不断交手，彼此的技能都会逐渐提高...防御性蒸馏仅适用于基于能量概率分布的DNN模型，因此建立通用对抗样本强大的机器学习模型的重要一步。 关于对抗样本的更深的解决方案请查看对抗样本防御
在深度模型训练过程中，可能发生了大量的、反复的样本遗忘现象。...中研究的主要问题之一。...而本文提出的样本遗忘（example forgetting），则是受到灾难性遗忘现象的启发而提出的，即在同一个任务的训练过程中，也可能会有遗忘现象，一个样本可能在训练过程中反复地学了忘，忘了学。...events中的平均classification margin，所以这个的绝对值越大，就代表分类的模糊程度越大。...微观视角的灾难性遗忘 这是一个很有意思的实验。 上面的很多分析都验证了神经网络确实会有遗忘，即使在同一个任务的训练中。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。...作者：知乎—AD钙奶 地址：https://www.zhihu.com/people/zhao-qing-23-83 来自AAAI 2021的一篇小样本图像分类的文章。...对于人来说，通过一部分即可以识别图像，以此进行对比学习正负样本设计。 2....关键的是，源类的归纳偏差可能不可避免地引入意外的信息或实例和类之间的相关性。 例如，如果马的图像与草高度相关，则在此类数据上学习的模型可能倾向于将那些视觉上类似于马图像的目标图像与草相关。...02 实现细节 训练时，为query构建对比对，相同label的support作为正样本，不同的作为负样本 训练时对比损失（权重0.5）和“原有的监督损失（权重1）”结合（相加）训练。
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