作者 | 谢若冰 编辑 | 丛 末 1 导语 在推荐系统中，用户的显式反馈、隐式反馈、正反馈和负反馈都能够反映用户对于被推荐物品的偏好。这些反馈信息在推荐系统中十分有用。 推荐系统算法往往基于用户与系统的交互，这些交互行为可以大致分为以下两类：显式反馈与隐式反馈。 显式反馈从用户对于物品的直接态度中获取，例如评论中的一星到五星，或者微信看一看系统中的“不感兴趣”按钮。 另外，隐式反馈通常是以正反馈的形式出现，推荐中的隐式负反馈存在巨大噪声（未展现信息或者未点击信息并不一定意味着用户不喜欢这些内容）。 在近期的深度推荐系统中，CTR导向的目标受到极大关注。 图1中给出了在微信看一看场景中的三种用户反馈。 由于在实际推荐系统中，用户给出主动显式负反馈的次数极少，显式负反馈中的负向信息也极其强烈，所以作者单独在loss中强调了这一项，并且给予了较大的训练权值。 ?
原文题目：Scattering in Feedback Delay Networks 反馈延迟网络(FDNs)作为递归滤波器被广泛用于人工混响和去相关化的领域。 FDNs设计中，所面临的核心挑战是在不影响计算效率的情况下在脉冲响应中产生足够的回波密度。 在之前的实验中，我们已经证明了通过引入所谓的延迟反馈矩阵可以增加FDN的回波密度，其中每个矩阵条目都是一个标量增益和一个延迟。在这次实验中，我们将反馈矩阵推广到任意的无损耗滤波器反馈矩阵。 作为特殊案例，我们提出了天鹅绒反馈矩阵，它能以最小的计算代价产生密集的脉冲响应。此外，FFMs可以用来模拟非镜面反射的散射效应。我们在回波密度和模态分布方面证明了FFMs的有效性。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
智能语音设备的特点是语音交互成为人机交互的重要方式，智能语音设备的声音输出摆脱了预置的逻辑，成为了响应式反馈，尤其是对声音输入的响应。 看DuerOS的技能开发》。 ? 那么， 技能是在智能语音设备上如何播放声音的呢？ 在DuerOS 中，主要提供了三种声音的播放方式：音视频媒体播放，TTS 合成的语音播放 和利用TTS合成的媒体及文本混合播放。 ? 音视频媒体播放 点播和资源类的技能都采用音视频媒体播放的方式。 音视频媒体播放是技能播放声音的重要方法，在非资源类技能中也有着广泛的应用。 ? 小结 声音的播放是智能语音设备的基础能力，直接播放音视频资源是一种直接的声音播放方式，面向动态文本内容的声音播放一般采用TTS合成的方式实现。
写windowns下的报警程序，有一个报警声音的实现，在python中有个winsound模块可以来实现，方法也很简单： import time import winsound def play_music ，该文件为wav格式的。 flags为其播放的一些参数，如： SND_LOOP 重复地播放声音。SND_ASYNC标识也必须被用来避免堵塞。不能用 SND_MEMORY。 注意：这个模块不支持从内存映像中异步播放，因此这个标识和 SND_ASYNC 的组合将挂起 RuntimeError。 SND_PURGE 停止播放所有指定声音的实例。 SND_ASYNC 立即返回，允许声音异步播放。 SND_NODEFAULT 不过指定的声音没有找到，不播放系统缺省的声音。 SND_NOSTOP 不中断当前播放的声音。
本文的目的是为本机支持循环数据结构的创建和操作的编程范式提供坚实的基础。 为此，我们描述了coFJ，它是一种类似Java的微积分，其中对象可以是无限的，方法配备了一个codefinition（另一种主体）。我们提出了一个抽象的微积分语义学，它是基于一个具有球的推理系统框架。 在具有这种语义的coFJ中，有限对象上的FJ递归方法也可以扩展到无限对象，并通过指定一个codefinition来按照程序员的要求进行操作。 我们还描述了一种可直接在编程语言中实现的操作语义，并证明了这种语义相对于抽象语义的合理性。 Ancona, Pietro Barbieri, Francesco Dagnino, Elena Zucca 原文地址：https://arxiv.org/abs/2005.14085 coFJ中的声音正则共现
一方面，由用户端产生的内容（UGC）跨度广泛，质量参差不齐； 另一方面，部分打“擦边球”、违规内容，蒙混在海量音视频中，也进一步加剧了内容审核者的挑战。 先做个选择题 （答案留言给我们） 根据以下两张语谱图， 猜猜哪张是色情尖叫声？ 图A ? 图B ? 双管齐下 显著提升直播平台色情音频实时检出率 看似正常的语谱图，实际却是色情尖叫声。 2、色情作为一种人为定义的类别，而声音是一种生物特征。同属于色情类别的声音可能从生物特征上来看差别巨大（像色情尖叫声和吮吸声），强制分为一类可能会导致训练不收敛的情况，并影响识别准确率。 基于以上几点，腾讯云在正负样本的标注中尽可能做到多标签区分，比如色情尖叫声、喘息声、吮吸声，专业 AV、UGC 视频等，以确保训练的模型能够有效的区分正常和色情音频，常见的标注如下： ? [ 色情音频样本标注 ] 在长期的细化与标注工作中，腾讯云累积了一套多标签色情尖叫声、喘息声长达上万小时的色情音频数据集，用于音频鉴黄系统的训练提升； 同时，针对线上的识别数据也持续进行人工抽检覆盖和漏过情况
计算出二者的距离【基本和VSM一致】，通过这样的方式，会得到一个反馈的集合。 这里的关键在于从反馈集合中提取出一个查询向量，通过如图所示的方式添加到查询向量中去【作为反馈】，从而提供更好的查询结果 企业微信截图_15626536791496.png 混合模型 所有的反馈结果集合都会来自于反馈模型 ，但是通过词频分析来说，排在最前面的一般都是常用的字段集合【the 等】，而这些加入反馈是非常不恰当的。 通过加入另外的一个集合【背景文档】，混合两个模型，并通过概率来选择哪个集合的结果，这个时候，所有的反馈文档集合由混合模型来决定，那么对于在背景文档中很少的词频，但是在反馈文档中很频繁的，必定是来源于反馈文档集合 ，背景文档集合本身通过给the等词添加很低的频率，那么就可以筛选出反馈文集总过高的通用词 企业微信截图_15626537036804.png topic words代表反馈模型，假设有一个源头来控制是取背景字段还是反馈模型的字段
从旋转的吊扇到滴答作响的时钟，当我们穿过场景时，我们听到的声音会略有不同。我们询问这些环境声音是否传达了有关 3D 场景结构的信息，如果是，它们是否为多式联运模型提供了有用的学习信号。 为了研究这一点，我们从各种安静的室内场景中收集配对音频和 RGB-D 录音的数据集。然后，我们训练模型，估计距离附近的墙壁，只给音频作为输入。 我们还使用这些录音通过自我监督学习多式联运表示，通过培训网络将图像与其相应声音关联。这些结果表明，环境声音传达了大量有关场景结构的信息，并且它是学习多模式特征的有用信号。 沉默中的结构：从环境声音学习场景结构.pdf
Hystrix 我们可以把熔断器想象为一个保险丝，在电路系统中，一般在所有的家电系统连接外部供电的线路中间都会加一个保险丝，当外部电压过高，达到保险丝的熔点时候，保险丝就会被熔断，从而可以切断家电系统与外部电路的联通 Hystrix提供的熔断器就有类似功能，当在一定时间段内服务调用方调用服务提供方的服务的次数达到设定的阈值，并且出错的次数也达到设置的出错阈值，就会进行服务降级，让服务调用方之间执行本地设置的降级策略， 但是Hystrix提供的熔断器具有自我反馈，自我恢复的功能，Hystrix会根据调用接口的情况，让熔断器在closed,open,half-open三种状态之间自动切换。 那么有一个问题，用来判断熔断器从closed->open转换的数据是哪里来的那？ 其实这个是HystrixCommandMetrics对象来做的，该对象用来存在HystrixCommand的一些指标数据，比如接口调用次数，调用接口失败的次数等等。
在电话通话中，通过两个不同的频率的组合来传递按键信息，如题图中所显示的，1209和697两种频率的组合就代表1，其它依此类推。 在模拟电话以及传统的PSTN中，DTMF与声音数据是混在一起的，因为它们根本没法分开。在VoIP中常常使用DTMF2833或SIP INFO来传输DTMF，但那不是我们今天要讲的内容。 由于DTMF与声音都混在话路中，在录音时就也一块将DTMF信息录在了录音文件中，如果想从录音文件中提取这些DTMF信息，就需要对声音文件进行分析，也就是今天我们要解决的问题。 在本次实验中，我按了1234，并挂机。 挂机后找个工具播放一下dtmf.wav，便能听到嘀嘀的按键音，虽然每个按键的声音不一样，但我们的耳朵认不出来，还得借助软件。 是的，但我们还有更简单的解决办法。 在FreeSWITCH中，不管是播放声音文件还是检测DTMF都需要一个Channel，在没有实际Channel的情况下，我们就可以生成一个假的Channel。
插桩的覆盖率反馈原理。 之前曾有人在《初识 Fuzzing 工具 WinAFL》（https://paper.seebug.org/323/#32）中“3.2.2 插桩模块”一节中简单分析过其插桩原理，但没有找到我想要的答案， ，将两者异或的结果为该分支的key，保存每个分支的执行次数，用1字节来储存； 保存分支的执行次数实际上是一张大小为64K的哈希表，位于共享内存中，方便target进程与fuzzer进程之间共享，对应的伪代码如下 ）是否发生变化来实现的 覆盖信息的传递原理 先在fuzzer进程中先创建命名管道，其中fuzzer_id为随机值： ? 在插桩模块winafl.dll中打开前面创建的命名管道，然后通过管道与fuzzer主进程进行交互： ? 4.
所有这些都使得混乱的 JavaScript 模块状态变得更加混乱。 提示：本文重点介绍 Node.js 中的 ES 模块。 另外，Node.js 中的实验性功能在未来版本中会受到非向后兼容的修改或删除。 Node.js 模块的当前状态 CommonJS 模块 目前（撰写本文时的 2019 年 7 月）Node.js 中模块的事实标准是 CommonJS。 以下是 Node.js 模块加载器解决方案中的一些关键功能： 代码覆盖/检测：使开发人员工具能够检索有关 CJS 和 ESM 模块使用情况的数据。 那什么时候才会从 Node.js 中删除 CommonJS 呢？
但是，即便有了 GC 机制可以自动释放，但这并不意味这内存泄漏的问题不存在了。内存泄漏依旧是开发者们不能绕过的一个问题，今天让我们来了解如何分析 Node.js 中的内存泄漏。 在 V8 中，每次 GC 时，是根据 root 对象 (浏览器环境下的 window，Node.js 环境下的 global ) 依次梳理对象的引用，如果能从 root 的引用链到达访问，V8 就会将其标记为可到达对象 了解上述的点之后，你就会知道，在 Node.js 中内存泄露的原因就是本该被清除的对象，被可到达对象引用以后，未被正确的清除而常驻内存。 内存泄漏的几种情况: 一、全局变量 ? 例如，Node.js 中 Agent 的 keepAlive 为 true 时，可能造成的内存泄漏。 使用 heapdump 保存内存快照时，只会有 Node.js 环境中的对象，不会受到干扰(如果使用 node-inspector 的话，快照中会有前端的变量干扰)。
Node.js 中的实现要困难得多：2009年发明的 JavaScript 应用程序框架使用 CommonJS 标准模块，该标准基于 require 函数。 Node.js 中的差异 除了异步加载依赖项的问题之外，Node.js 中的旧模块和新模块之间还存在进一步的差异。 特别是 ES 模块中不再提供 Node.js 的特定功能，如变量 __dirname，__filename，export和 module。 同样当指定的路径是目录时，行为会发生变化：import'./directory' 不会在指定的文件夹中查找 index.js 文件，而是抛出一个错误，这是 Node.js 中的标准情况。 结论 在最近发布的 Node.js 12.1.0 中，仍然需要通过 -experimental-modules 选项显式激活 ECMAScript 模块的使用，因为它是一个实验性功能。
翻译：疯狂的技术宅 作者：János Kubisch 来源：risingstack ? 从 Node.js v10.0.0 开始，异步迭代器就出现中了，最近它们在社区中的吸引力越来越大。 除了流，当前没有太多支持异步迭代的结构，但是可以将符号手动添加到任何可迭代的结构中，如此处所示。 作为异步迭代器流 异步迭代器在处理流时非常有用。可读流、可写流、双工流和转换流都支持异步迭代器。 调用有分页功能的 API 你还可以用异步迭代从使用分页的源中轻松获取数据。为此，我们还需要一种从 Node https 请求方法提供给我们的流中重构响应主体的方法。 也可以在这里使用异步迭代器，因为 https 请求和响应是 Node 中的流： const https = require('https'); function homebrewFetch(url) {res.statusCode}`)); } try { let body = ''; /* 代替 res.on 侦听流中的数据
当一个 Node.js 的应用启动的同时，它会启动如下模块： 一个进程 一个线程 事件循环机制 JS 引擎实例 Node.js 实例 一个进程：process 对象是一个全局变量，可在 Node.js 事件循环：这是 Node.js 中需要重点理解的一个部分，尽管 JavaScript 是单线程的，但通过使用回调，promises, async/await 等语法，基于事件循环将对操作系统的操作异步化 我们希望这些分配资源能够嵌入到 Node.js 中，让 Node.js 有创建线程的能力，并且在线程中创建一个新的 Node.js 实例，本质上就像是在同一个进程中运行多个独立的线程。 不要认为创建 Worker 进程的开销是很低的。 最后 Chrome devTools 支持 Node.js 中的 Workers 线程特性。 worker_threads 是一个实验模块，如果你需要在 Node.js 中运行 CPU 密集型的操作，目前不建议在生产环境中使用 worker 线程，可以使用进程池的方式来代替。
1、背景介绍 在展示广告场景中，有多种多样的计费方式，如按每次展示计费CPM、按每次点击计费CPC、以及按每次转化计费CPA。 对于这种存在延迟反馈的场景，在训练模型时，对于一些还没有转化的样本，我们无法确定是负样本还是有可能变成正样本。 因此，本文提出一种不包含matching window的对延迟反馈问题建模的方法，一起学习一下。 但是，由于延迟反馈问题的存在，我们不能直接去训练这两个模型，我们所能拿到的每条数据通常包含以下三个部分(xi,yi,ei)，即特征xi，当前是否转化yi和当前距点击行为发生的时间间隔xi。 模型训练只能围绕当前获得到的标记展开，因此通过概率转换，使用建模目标的概率计算方法来表示数据中的样本，从而通过样本的训练，来优化上述两部分目标。而最终在线上使用时，只预测最终的转化概率即可。
Events是node.js 最重要的模块，它提供了一个对象events.EventEmitter，EventEmitter 的核心是事件发射与事件监听器。 Node.js中大部分的模块，都继承自Event模块。 EventEmitter 支持若干个事件监听器，当事件发射时，注册到这个事件的事件监听器被依次调用，事件参数作为回调函数参数传递。 触发指定的监听事件。 EventEmitter.listeners(event) 返回指定事件的注册监听的集合。 参数1：event 事件名 。 EventEmitter.listenerCount(emitter, event) 返回指定事件的监听数，用的比较少，就不细说了。
以点菜吃饭为例子：去饭堂点菜吃饭需要排队等待，在这个过程中，阿姨每次只能接待一个人，“点菜-阿姨抖勺装菜-把饭菜给到你”这个过程中阿姨并不能接收其他人的点菜，这个就是阻塞 I/O；而去餐馆点菜吃饭，去到餐馆就可以跟服务员你要吃番茄炒蛋 那在点菜吃饭这个例子中，一个进行 Input/Output 的系统就是点餐-后厨（阿姨）处理-上菜这样一个能让你吃上饭的系统；点餐就是 Input，上菜就是 Output，在这个例子中判断两者是非阻塞型还是阻塞型的关键就在于在点菜上菜这个过程中能不能接受其它的点菜上菜 而 Node.js 它是用来操纵计算机的，一些如读取文件之类的操作是非常耗时的，要是不能进行其它的 I/O，那么处理效率就很会很低了，这也是 Node.js 是非阻塞型 I/O 的一个原因。 Node.js 的事件循环 Node.js 启动的时候会初始化由 libuv 提供的事件循环，每次的事件循环都包含6个阶段，这6个阶段会在每一次的事件循环当中按照下图当中的顺序反复执行，如下图： image.png Node.js 的事件循环在 Node11 版本及之后是和浏览器的事件循环运行一致的，要注意区分。 Node.js 异步编程的规范是第一个参数是 error，后面的才是结果。
流（Stream）是驱动 Node.js 应用的基础概念之一。它是数据处理方法，用于按顺序将输入读写到输出中。 流是一种处理读写文件、网络通信或任何端到端信息交换的有效方式。 在 Node.js 中，通过使用流将数据从其他更小的代码段中导入或导出，可以组成功能强大的代码段。 转换流： 可以在数据写入和读取时修改或转换数据的流。例如，在文件压缩操作中，可以向文件写入压缩数据，并从文件中读取解压数据。 如果你用过 Node.js，可能已经遇到过流了。 Stream 模块 Node.js stream 模块 是构建所有流 API 的基础。 Stream 模块是 Node.js 中默认提供的内建模块。 unpipe – 当你在可读流上调用unpipe并停止将其输送到目标流中时发出。 总结 这就是所有关于流的基础知识。 流、管道和链式操作是 Node.js 的核心和最强大的功能。
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