本篇原创作者：Rj45 同一功能的程序，用汇编语言实现和用C语言实现，两者有什么不同形式？ 程序 编写一个shell功能程序。 C语言实现 代码： ? 编译执行： ? 汇编语言实现 代码： ? 比较 从实现来看，C语言编写的程序是通过库函数实现shell功能；而对于汇编语言编写的程序，其是通过系统调用来实现shell功能的。
以阿拉伯语举例，它的名词单复数格式变化有6种之多，俄罗斯语、乌克兰语、波兰语等有4种，拉脱维亚语、立陶宛语等有3种。更别说，各语言下的细则还有差异。 比如，俄罗斯语和波兰语支持的名词单复数格式都是4种，但是各格式所对应的规则还不一样。在俄语里，1,21,31,41,51,61…这样数字后面跟的名词才能使用单数格式。 同时新建两条字串b、c，这两个变量%1s、%2s分别调用字串b、字串c。 字串b：%1$d 张交通卡，需要进行单复数拆分； 字串c：%1$d 张，需要进行单复数拆分。 而后各目标语言下根据其所支持的index进行翻译，不支持的index系统也不会去调用，所以可以不用翻译（打上NA标记），以降低翻译成本。 摸到这个规律后，也不是很复杂呀，对吧？ 华为多语言服务也为三方应用提供了多语言下的单复数检查功能（此为检查项“全球化架构评估”中的子检查项）。 · END ·
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1.3 研究思路 通过对目前数字滤波器的几种实现方法的简单分析，本文认为基于FPGA的数字滤波器具有许多优点，本文考虑到信息技术的发展对于数字滤波器的要求越来越高，而目前FIR数字滤波器的性能还不完善， 通常情况下一般数字滤波器的N阶FIR数字滤波器基于输入信号x(n)的表达式为： ? 一般情况下都是采用理想的数字滤波器模型，然后去逼近我们想要的目标数字滤波器参数。 =-21， c1=-8， c2= 22， c3=34， c4=6， c5 =-34， c6=-31， c7=32， c8=87， c9=32， c10
当用户打开应用，看到自己熟悉的语言，用到符合自身文化和思维习惯的内容，对APP的好感度和满意度提升的不是一点点。 然而本地化的工作琐碎而细致，全手工的方式显然落伍、也不经济。 2.多语言的变量一致性检查 在多语言本地化的流程中，多是以英文为源语，来翻译成其他多语言（目标语）。在处理时，由于人工处理环节上的个别操作，可能会造成翻译中变量出现差错而难以发觉。 比如，目标语中有两个变量，在源语中却只有一个。或者目标语中的变量和源语根本就不一致。这样会导致，多语言下最后呈现的内容完全不是产品设计人员想要表达的意思。 华为增加了如下变量的检查，更好保证多语言下的变量和英文保持一致： 字符引用变量 整数引用变量 浮点数引用变量 3.语言下的拼写检查 拼写正确是本地化中最基本的质量要求。 本次我们针对界面常用语对已开放语言下的拼写检查功能做了进一步优化。并将在后续持续新增更多语言的拼写检查。 【如何使用多语言开放能力的检查项？】
滤波器的分类 滤波器是一种用来减少或者消除干扰的电气部件，其功能是对输入信号进行过滤处理得到所需的信号。 滤波器分类： 1）按照处理信号的形式可分为模拟滤波器和数字滤波器。 ? 模拟滤波器(Analogfilter)分为无源滤波器(Passive filter)和有源滤波器(Active filter)，其中无源滤波器由R、L、C组成，有源滤波器由集成运放和R、C组成，不需要使用电感 数字滤波器：通过软件或者数字信号处理器件对离散信号进行滤波处理。 其中两个表格用于切贝雪夫响应∶一个用于0.1dB最大通带纹波； 4)按照实现的网络和单位脉冲分类数字滤波器可分为无限脉冲响应滤波器（IIR）和有限脉冲响应滤波器（FIR）。 因此，FIR滤波器在通信、图像处理、模式识别等领域都有着广泛的应用。 IIR(InfiniteImpulse Response)滤波器：。递归滤波器，也就是IIR数字滤波器，顾名思义，具有反馈。
1974年产生了更高频的RC有源滤波器，使工作频率可达GB/4（GB为运放增益与带宽之积）。由于R的存在，给集成工艺造成困难，于是又出现了有源C滤波器：就是滤波器由C和运放组成。 这样容易集成，更重要的是提高了滤波器的精度，因为有源C滤波器的性能只取决于电容之比，与电容绝对值无关。但它有一个主要问题：由于各支路元件均为电容，所以运放没有直流反馈通道，使稳定性成为难题。 自适应DF有如下一些简单算法：W—LMS算法、M—LMS算法、TDO算法、差值LMS算法和C—LMS算法。 (2)复数DF 在输入信号为窄带信号处理系统中，常采用复数DF技术。 34.2 数字滤波器 34.2.1 数字滤波器和模拟滤波器区别 数字滤波器是对数字信号进行滤波处理以得到期望的响应特性的离散时间系统。 数字滤波器理论上可以实现任何可以用数学算法表示的滤波效果。数字滤波器的两个主要限制条件是它们的速度和成本。数字滤波器不可能比滤波器内部的数字电路的运算速度更快。
证明单语模型学习跨语言泛化的语义抽象。 提出了一个新的跨语言问题回答数据集。 背景 mbert在跨语言的任务上表现很不错，普遍认可因素有三个： 使用共享的词表； 在不同语言下进行联合训练； 深度的跨语言表征。 一定需要上述三个因素才能有一个好的模型去解决跨语言的任务吗？ 实验 对比实验的主要的目的是对比不同的多语言模型在zero-shot 跨语言下语言理解能力。 为了更好的理解这些模型的跨语言泛化能力，创建了一个新的评测数据集 XQuAD ，由240个段落和1190个来自于v1.17开发集的问答对组成，并将它们翻译成10种语言：西班牙语、德语、希腊语，俄语，土耳其语 ，阿拉伯语，越南语，泰国语、汉语和印度语。
掌握脉冲响应不变法设计IIR 数字滤波器的原理及具体设计方法。 2． 观察用脉冲响应不变法设计的滤波器的时域特性和频域特性，比较所设计的数 字滤波器的和相应模拟滤波器的频域特性，观察脉冲响应不变法设计中产生的 频率混淆现象。 3． 因此，这一方法往往用于的同时域数字滤波器设计及响应的模拟系统数字仿真 设计。 MATLAB 中用函数[b, a] = imp _ invr(c, d ,T ) 将模拟滤波器的系数[c],[d]转换为数字滤波器的系数[b],[a]。从而实现模拟到数字的转换。 1/(1+ep*ep)); Attn=1/(10^(As/20)); [cs,ds]=afd_butt(OmegaP,OmegaS,Rp,As); [b,a]=imp_invr(cs,ds,T); [C,
熟悉线性相位 FIR 数字滤波器特性。 2． 了解各种窗函数对滤波特性的影响。 3． 掌握用窗函数法设计 FIR 数字滤波器的原理、方法及计算机编程。 此时的h(n) 是有限长的，物理可实现。因此用h(n) 作为实际滤波器的系数。最后所得滤波 器的性能主要由所选窗函数 w(n) 的类型和它的长度 M 决定的。这种运算就称为“加窗”。 确定数字滤波器的性能要求：临界频率{ωk }，滤波器单位脉冲响应长度 M； 2．根据性能要求，合理选择单位脉冲响应 h(n) 的奇偶对称性，从而确定理想频率相应H (e ʲw) 的幅频特性和相频特性 复习用窗函数法设计 FIR 数字滤波器的有关内容，阅读本实验原理与方法，掌握设计步骤。 2.用矩形窗和汉明窗设计一线性相位低通数字滤波器，截止频率▷c =1rad。窗口长度 M=25，49。 （提示：可以根据阻带的最小衰减来选定窗函数，然后根据所得窗函数的过渡带宽计算公式来确定窗的长度） 程序流程跟 3 的基本相同，只是要通过分析设计结果选择一个最好的窗函数用来做最后的设计
作者丨房庆凯 1 前言 在这个信息全球化的时代，人们能够通过互联网轻松接触到来自世界各地的信息，了解异国他乡的风土人情。然而，语言不通常常成为我们网上冲浪过程中的最大阻碍。 语音翻译，即将一种语言下的语音翻译为另外一种语言下的语音或文字，在当下有着广泛的应用场景：在线外语视频、跨国会议、出国旅游、国际贸易。 最终的损失函数为模型根据语音序列、Mixup 序列预测的翻译结果与真实翻译之间的交叉熵损失，以及根据两个序列预测的翻译结果之间的 JS 散度。 至此，本文的整体方法已介绍完毕。 4 STEMM 实验结果及分析 8 个语向取得翻译质量的显著提升 本文在 MuST-C 数据集的 8 个语向上进行了实验，如下表所示，与基线模型 W2V2-Transformer 相比，STEMM 在语音翻译质量上取得了显著的提升 实验和分析表明该方法在语音翻译基准数据集 MuST-C 的所有语向上均取得了翻译性能的显著提升，同时有效减小了语音和文本之间的模态鸿沟。
一、实验目的 1.掌握IIR 数字滤波器格式梯型的表达方式特点及信号流图。 2.掌握IIR 数字滤波器格式梯型的基本特点并根据给定的传递函数形式正确选择是否采用格式梯型。 一种格型结构可以这样构成：首先对上式的分母用系数m k ，1≤m≤N 实现一种全极点格型，然后将输出取作{ g (n) m }的加权线性组合把一个梯型部分加起来，这个结果式一个具有零点和极点的IIR 滤波器 三、实验内容 将下面含有零点和极点的IIR 滤波器转换为一种格式梯型结构，并画出它的单位脉冲响应和单位阶跃响应。 .'); title('直接型单位阶跃响应') [K,C]=dir2ladr(b,a) figure; h0=[n==0]; u0=[n>=0]; h1=ladrfilt(K,C,h0); u1=ladrfilt [y]=ladrfilt(K,C,x) % y=output sequence % K=lattice(reflection) coefficient array % C=ladder coefficient
这些都是促使我们(即便是我们中最优秀的)使用框架的原因，如果其他人已经做了必要的艰苦的工作，我们不会想让自己重复这些工作。 简介 Go 是一个快速增长的开源编程语言，用于构建简单、快速和可靠的软件。 本文包含了最详细的框架比较，通过尽可能多的角度(人气，社区支持，内置功能等)来比较最知名的几个Web 框架。 Beego: 一个Go语言下开源的，高性能Web框架 https://github.com/astaxie/beego https://beego.me Buffalo: 一个Go语言下快速Web开发框架 ，同时希望其他的框架能够赶上并提供更多的用例，至少对我来说，如果要我切换到一个新框架，用例是快速掌握更多知识的最丰富的资源。 一个用例抵得上千言万语。 核心功能 按功能由多到少排序 ? image ?
问题的关键在 C 的波形。 ? 在 CLK0 的第一个周期内，C 的波形与 CLK0 完全一致，说明 （1）C 来自 AND2，且 D4Q 为 1，D2Q 为 0； （2）向前推导，D3Q 的初始值为 1，D1Q 的初始值为 0； 串行 FIR 滤波器 matlab与FPGA数字滤波器设计（4）—— Vivado DDS 与 FIR IP核设计 FIR 数字滤波器系统 matlab与FPGA数字滤波器设计（3）—— Matlab 与 Vivado 联合仿真 FIR 滤波器 matlab与FPGA数字滤波器设计（2）——Vivado调用IP核设计FIR滤波器 matlab与FPGA数字滤波器设计（1）——通过matlab的fdatool 工具箱设计FIR数字滤波器 3.
| 使用fastText实现更快、更好的文本分类 理解人们交谈时的内容，或者敲打文章时的内容——这对于人工智能研究者来说是最大的技术挑战之一，但是也确实是关键的一个需求。 利用其语言形态结构，fastText能够被设计用来支持包括英语、德语、西班牙语、法语以及捷克语等多种语言。 它还使用了一种简单高效的纳入子字信息的方式，在用于像捷克语这样词态丰富的语言时，这种方式表现得非常好，这也证明了精心设计的 字符 n-gram 特征是丰富词汇表征的重要来源。 不同语言下FastText与当下最先进的词汇表征进行比较 fastText具体代码实现过程 fastText基于Mac OS或者Linux系统构筑，使用 C++11 的特性。 另外因其自身语言形态结构，fastText还能支持包括英语、德语、西班牙语、法语以及捷克语等多种语言。
什么是Webservice Web service是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准来描述、发布、发现、协调和配置这些应用程序 Web Service也很容易部署， 因为它们基于一些常规的产业标准以及已有的一些技术，诸如标准通用标记语言下的子集XML、HTTP。Web Service减少了应用接口的花费。 Web Service调用方式 XML和XSD 可扩展的标记语言（标准通用标记语言下的一个子集）是Web Service平台中表示数据的基本格式。 XML是由万维网协会(W3C)创建，W3C制定的XML SchemaXSD 定义了一套标准的数据类型，并给出了一种语言来扩展这套数据类型。 Web Service平台是用XSD来作为数据类型系统的。 NET或C# 来构造一个Web Service时，为了符合Web Service标准，所有你使用的数据类型都必须被转换为XSD类型。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这是tm7705_51单机片驱动，为AD7705的驱动程序，keil开放环境开发。基于51单片机。 做的是AD7705的驱动的编写，下面是我编写的AD7705的51单片机的程序，直接调试完成了，你们可以直接拿来用，注释的很清楚 上面的板子有个问题就是2.4576Mhz的晶振边上忘记加22pf的晶振，所以得加上然后接地 下应用电路中，采用 80C51 控制AD7705，对桥式传感信号进行模数转换。此方案采用二线连接收发数据。 AD7705 的CS 接到低电平。DRDY的状态通过监视与DRDY线相编程数字滤波器等部件。 能直接将传感器测量到的多路微小信号进行AD转换。这种器件还具有高分辨 率、宽动态范围、自校准、优良的抗噪声性能以及低电压低功耗等特点， 非常适合仪表测量、工业控制等领域的应用。 Mercury水星MW150E 1.0无线无线网卡驱动：这是Mercury水星MW150E 1.0无线无线网卡驱动，是一个不错的软件，最近电脑的需求装了个Mercury水星MW150E的无线驱动用了感觉还是挺不错的
能够加快DSP系统的开发进度。 一、Digital Filter 1、简介 数字滤波器的功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理，以达到改变信号频谱的目的。 3、数字滤波器的设计 3.1 本部分设计使用到的block Xilinx block Digital FIR Filter（->DSP）：数字滤波器 Gateway In（->Basic Elements 3.3 FPGA系统配置 以上仅仅是完成了数字滤波器的设计，但是仍然没有建立起模型与FPGA之间的实质联系。 Specify a Simulink system period of 1/20e6 seconds. c. 可见System Generator的便利与强大。 6、资源分析与时序分析 6.1 查看分析结果 这部分继续在上面设计的数字滤波器模型基础上运行分析。
本讲在Vivado调用FIR滤波器的IP核，使用上一讲中的matlab滤波器参数设计FIR滤波器，下两讲使用两个DDS产生待滤波的信号和matlab产生带滤波信号，结合FIR滤波器搭建一个信号产生及滤波的系统 FPGA探索者，公众号：FPGA探索者matlab与FPGA数字滤波器设计（1）——通过matlab的fdatool工具箱设计FIR数字滤波器 ? 1. 添加IP核 （1）加入FIR的IP核，在新建的原理图文件design_1中点击 1 处的加号，会弹出对话框，在2处输入 fir 即可（不区分大小写），双击 3 处的 ”FIR Complier”； ? ，上一讲中设计的滤波器是对称结构，选择Symmetric；4处配置输入数据的格式，此处保持默认，输入有符号数，16位宽度，如果输入的要滤波的数据不是该配置，可以点击5处的正方形，点击之后对应的方框有灰色变成白色 1时表示输入的数据有效，在AXI-Stream协议中，该位与前一级的相关的接口自动相连，自动判断是否有效，本例中直接向该引脚传入“1”，即输入数据一直有效； c.
http://efonfighting.imwork.net 本文目录： 前言下载安装配置结语 前言 做爬虫的小伙伴，会用到一些抓包工具去分析网络包的内容，然后模拟发送网络协议来获取我们想要的信息。 一番就是通过charles开始接触抓包、分析网络包的，今天我们就来讲讲Charles的入门安装与使用，这些文章都是针对完全没有相关经验的小白同学的。 但这时我们发现它只能抓取到http协议的网络包，抓的https协议的都是unknown。 ? 这时我们需要添加信任证书来使Charles被系统信任，以解析到https协议的网络包。 刷新网页，再次查看左侧的新增的https内容时，已经有内容了。 ? ? 一番雾语：不能成为创造者，那么尝试成为引导者也是很有价值的。
Pattern：Pattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。 它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。 MILK：MILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。 它还执行特征选择。 其中大量的模块和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。 Ramp：Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。 Python 学习机器样本：用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。 Python-ELM：这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。
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