今天看到一篇文章,关于react re-render的原理,这里记录并学习一下对于函数组件的re-render，大致分为一下三种情况：组件本身使用useState 或者 useReducer 更新，引起的re-render;父组件更新引起子组件的re-render;组件本身使用了useContext,context更新引起的re-render;1：组件本身使用useState 或者 useRedu
运行环境为Ubuntu18.04C部分源码从github上源码，目前只有master分支，就拿master分支下来。
原创
2022-01-05 14:12:21
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前言React Native与传统的HybirdApp最大区别就是抛开WebView，使用JSC+原生组件的方式进行渲染，那么整个App启动/渲染流程又是怎样的呢？一、整体框架RN 这套框架让 JS开发者可以大部分使用JS代码就可以构建一个跨平台APP；React 与 React native 的原理是相同的,都是由 javascript 实现的虚拟DOM 来驱动界面 View 的渲染,只不过 R
首先来讲一下，我们必须清楚React Native本质是使用React的思想只不过React渲染的是真实的Dom,而React Native是使用虚拟Dom通过桥接调用原生的渲染下面就从index.js的AppRegistry.registerComponent到AppRegistry.runApplication来分析下程序运行的原理几个核心概念1、AppRegistry  
这里主要说入耳式耳机的anc，头戴式和座舱anc/对应程序都<后补>耳机一般两种降噪：ANC和ENC，ANC是让佩戴者更舒适，ENC是用在通话时，对周边环境进行降噪，使对方听的更清晰。耳机实现主动降噪靠的是声波的叠加，耳机产生一个与外部噪声源振幅相等，但相位相反的声波，与噪声源叠加后达到消除噪声的效果。 ANC 得先采集噪声，根据 MIC 的摆放位置和数量分为 FF ANC（前反馈降噪
通常， 无线通信网络嵌入无线电接入技术(RAT)， 该技术采用多址技术（无线蜂窝系统的一个基本功能）为多个移动终端提供到核心网络的连接。 因此， 根据其基本原理， 多址接入技术可以归类为：正交多址 (OMA) 技术非正交多路访问 (NOMA)技术OMA:OMA允许每个用户通过向每个用户分配不同的正交资源（时间/频率/代码） 块 (RB) 来从所需信号中完全分离不需要的信号。具体例子：频分多址 (F
目录1 基础知识2 Softmax回归中实现早期停止的批量梯度下降1 基础知识如果我们的训练集有超过百万个特征，我们该选择什么线性回归训练算法？我们可以使用随机梯度下降和小批量梯度下降，由于计算复杂度随着特征数量的增加而快速提升，因此不能使用标准方程。如果我们的训练集里特征的数值大小迥异，什么算法可能会受到影响？梯度下降算法，进行特征缩放即可。训练逻辑回归模型时，梯度下降是否会困于局部最
Linux nice和renice命令教程(7个示例)Linux命令行的威力可以从以下事实来衡量：您甚至可以使用命令行工具轻松调整进程的调度优先级。 是的，这是可能的，在本教程中，我们将讨论如何使用nice和renice实用程序来实现这一点。但在这之前，值得一提的是本文中的所有示例都已在Ubuntu 16.04LTS系统上进行了测试。Linux nice和renice命令尽管nice命令允许您以修
WRF-chem入门已更新，有兴趣可点击查看WRF-chem入门指南WRF简介WRF（Weather Research and Forecasting Model）模式是由美国环境预测中心（NCEP）,美国国家大气研究中心（NCAR）等美国科研机构中心着手开发的一种统一的中尺度天气预报模式。 WRF模式系统具有的可移植，易维护，可扩充，高效率，方便等特点，使其成为改进从云尺度到各种不同天气尺度的重
windows使用指南（一）
使用运行打开快捷方式或软件
絮絮叨叨（如果不想看就直接跳转到总结） 有些时候网上的一些教程会给出一些使用运行（WIN + R）然后叮咣叮咣的敲:一些系统可以直接使用的命令命令打开了什么control控制面板control system系统属性regedt注册表编辑器mstsc远程链接services.msc服务msinfo32系统
pcm音乐刚开始接触音乐的几个词汇就是无损，有损，高品质，高码率等等，搞得晕头转向。反正不管什么大就完了大就是好的。（嗯，确实是对的！）一天和同事聊起了IIS上传输的pcm数据丢失，我问你知道pcm数据是啥吗？同事只知道他是一个数据，不知道这个数据究竟是啥东西！我又问了两个人，居然也不清楚？好吧！所以今天第一篇关于音乐的文章，我就想先从音频的基础-----------pcm数据谈起。众所周知声音是
目录1.均方误差损失函数（MSE）2.交叉熵损失2.1 二分类2.2多分类2.3 交叉熵损失 和 KL 散度2.4交叉熵损失函数的梯度3.Hinge Loss 损失函数是机器学习模型的关键部分：定义了衡量模型性能的目标，通过最小化损失函数来确定模型学习的权重参数的设置。有几种不同的常见损失函数可供选择：交叉熵损失、均方误差、huber loss和hinge loss等等。给定一个特定的模
rnnoise的主要函数rnnoise_process_frame中首先是对输入的信号做biquad滤波。biquad Filter双二阶滤波器
原创
2022-01-05 14:15:17
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函数形式/*** @param st 全局context，存储一些上下文用的变量和结构体* @param X 根据入参in生成的频域数据，其中在训练时
原创
2022-01-05 14:11:09
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rnnoise中有个函数compute_band_energy，用于计算band的能量值。这里有几个概念需要理清楚。基本概念首先，什么是band？band字面意思是频率带，是一组频率的范围。大家都知道，音声都是由频率的，而频率范围很广。
原创
2022-01-05 14:14:16
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一、RNN-T, CTC, HMM 的训练和解码过程training: 1. 找到所有的alignments， 2. 计算所有的alignments的score和 3.根据得分score更新模型参数。 4.根据训练好的模型参数，计算输入特征X的输出token
rnnoise中的训练模型在rnn_train.py文件中，其中构建的model我梳理了一下
原创
2022-01-05 14:07:54
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QL Server Management Studio 能够查看活动查询的实时执行计划。 此实时查询计划作为控制流，能够实时了解从一个查询计划操作员到另一个操作员的查询执行过程。 实时查询计划显示总体查询进度和操作员级运行时执行统计信息（例如处理的行数、经过的时间、操作员进度等）。由于此数据是实时可用的，无需等待完成查询，因此这些执行统计信息对于调试查询性能问题非常有
1.下载源码点击下载rnnoise代码，或者去github下载 2.编译源码• sudo apt-get install autoconf automake libtool
• ./autogen.sh
• ./configure
• make33.训练pip依赖pip install numpy h5py
pip install grpcio==1.36.1
pip install keras=
最近在了解前端的构建工具，构建工具，属于前端工程化领域。而前端工程化，是每一个高级前端开发人员都必须要去深入了解的内容，这也是想要拿到高薪不可避免的一个关键因素。因此特地开启这个专栏，在自己学习的过程中，做一些沉淀。 文章目录1. 什么是前端工程化2. 工程化主要解决的问题（为什么需要工程化）3.前端工程化包含的内容 1. 什么是前端工程化前端工程化每个人都有不一样的理解，也没有一个权威和标准的定
