目录1.Tomcat详解①接收请求：②根据请求计算响应：③返回响应：2.Tomcat执行流程2.1.Tomcat 初始化流程2.2.Tomcat 处理请求流程2.3.Servlet 的 service 方法的实现在 Servlet 的代码中并没有写 main ⽅法，那么对应的 doGet 代码是如何被调⽤的呢? 响应⼜是如何返回给浏览器的?这就要从 Tomcat 说起了。1.Tomcat详解我们⾃
Google TensorFlow程序员点赞的文章！前言目录:- 向量表示以及它的维度- rnn cell- rnn 向前传播重点关注:- 如何把数据向量化的，它们的维度是怎么来的- 一共其实就是两步: 单个单元的rnn计算，拉通来的rnn计算在看本文前，可以先看看这篇文章回忆一下:我们将实现以下结构的RNN，在这个例子中 Tx = Ty。向量表示以及它的维度Input with&nbs
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
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2024-09-06 16:03:33
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论文：https://arxiv.org/pdf/1709.08243.pdf官方博客链接：https://people.xiph.org/~jm/demo/rnnoise/?__s=sgkgganpatrhthvch4jsgithub：https://github.com/xiph/rnnoise Introduce for RNNoiseRnnoise是一种实时（低复杂度）全频带的语
RNNoise: Learning Noise Suppression 上图显示了前后音频（移动鼠标时）噪声抑制的频谱图。 原文链接：https://people.xiph.org/~jm/demo/rnnoise/这是RNNoise该演示介绍了RNNoise项目，显示了如何将深度学习应用于噪声抑制。主要思想是将经典信号处理与深度学习结合起来，创建一个小而快速的实时噪声抑制算法。不需要昂贵的GP
回声信号的产生与消除系统的设计：
（1）产生原始声音信号k和带有回波的声音信号yk；
（2）从yk中估计回波的延迟量；
（3）从带有回波的信号y水k中消除回波。系统的程序设计：clc;clear;close all;
[xk,Fs] = audioread('audio.mp4');
xk = xk(:,1);%提取单声道数据
figure(1)
subplot(2,1,1);plot(xk);
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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PCA方法是数据降维的重要手段之一，方法比较简单，就是将样本数据求一个维度的协方差矩阵，然后求解这个协方差矩阵的特征值和对应的特征向量，将这些特征向量按照对应的特征值从大到小排列，组成新的矩阵，被称为特征向量矩阵，也可以称为投影矩阵，然后用改投影矩阵将样本数据转换。取前K维数据即可，实现对数据的降维。 &
最近在做毕业设计，看文献综述时查了一些资料，打算在CSDN上对现有的图像分割方法做一些简单的笔记：首先需要介绍的是，该算法是一种基于图论的算法：将整幅图像映射为一个带权值的无向图G=(V, E)，V为点集，E为边集。图像中的像素点视为图中的顶点，像素点之间相邻关系表示为图中的边，像素点间的相似性或差异性为边的权值。基于图论的算法主要思想是：将图像分割问题，转化为图论中图的划分问题，从而求解。下面具
一、背景背景：常见NLP模型训练tricks目标群体：Trainer技术应用场景：仅适用于深度学习（狭义）模型训练，未涉及机器学习模型整体思路：按训练前、训练中、训练后三个阶段划分二、模型训练常见tricks假定数据、算力给定，如何提高模型的泛化性和鲁棒性？2.1 模型训练前1. 数据增强 (EDA，Easy Data Augmention)定义：一个用于提高文本分类任务性能的简单数据增强技术构成
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2024-10-09 14:23:22
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首先，以下内容来自xda论坛大神AndroidSword，写的《guide-how-to-develop-modify-roms》；本文是翻译，其中也会加入一些我的补充，AndroidSword大神在三星手机的定制方面不可谓不是大神或者专家了，至少他自己是这么理解的，国内基本没有像他这么详细又容易理解的惯有桑星rom定制的文章，基本都是一些很零散的，不成体系的文章；本篇文章介绍的是三星手机Note
Ngrinder脚本 groovy1、生成随机字符串（import org.apache.commons.lang.RandomStringUtils） 数字：RandomStringUtils.randomNumeric(length); 字母：RandomStringUtils.randomAlphabetic(length); 字母加数字：RandomStringUtils.
exit和return的区别exit（0）：正常运行程序并退出程序； exit（1）：非正常运行导致退出程序； return（）：返回函数，若在主函数中，则会退出函数并返回一值。再细化一点1.return返回函数值，是关键字； exit 是一个函数。 2.return是语言级别的，它表示了调用堆栈的返回；而exit是系统调用级别的，它表示了一个进程的结束。 3. return是函数的退出(返回)；
前文本篇文章将采用循序渐进的编码方式，从零开始实现一个Retorift框架;在实现过程中不断提出问题并分析实现,最终开发出一个mini版的Retrofit框架 演示一个使用OkHttp的项目Demo为了更好的演示框架的实现过程，这里我先创建了一个简单的Demo项目这个Demo项目中主要包含3个部分Json数据对应JavaEntity类项目中包装网络请求回调的Callback一个包含项目所有网络接
本次任务为预测字符（数字），让神经网络找到下面数字的规律。012
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复制代码当我们给定一组数据（如0000001）的时候，让神经网络去预测后面的数字应该是什么1. 建立神经网络架构我们构建一个RNN类class simpleRNN(nn.Module):
def __init():
...
def
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
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2024-09-14 16:40:57
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如何使用配置文件参数 - 实现预训练模型训练引言为什么使用配置文件来预训练模型呢配置文件结构举例实现通过配置文件训练模型如何微调配置文件训练出优秀的模型呢数据集特征模型架构先前研究和经验超参数调优迭代实验和评估 引言预训练模型在各个领域的应用取得了显著的成果，但是标准预训练模型可能无法完全满足个性化需求。为了实现更好的性能和效果，研究人员和开发者需要对预训练模型进行定制化的训练。在过去，修改模型
代码结构tf的代码看多了之后就知道其实官方代码的这个结构并不好：graph的构建和训练部分放在了一个文件中，至少也应该分开成model.py和train.py两个文件，model.py中只有一个PTBModel类graph的构建部分全部放在了PTBModel类的constructor中恰好看到了一篇专门讲如何构建tensorflow模型代码的blog，值得学习，来重构自己的代码吧。值得学习的地方虽
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2024-10-25 15:03:45
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引言要获得 ADC 的最佳 SNR 性能并不仅仅是给 ADC 输入提供低噪声信号，提供一个低噪声基准电压是同等重要。虽然基准噪声在零标度没有影响，但是在全标度，基准上的任何噪声在输出代码中都将是可见的。对于某个给定的 ADC，在零标度测量的动态范围 (DR) 之所以通常比在全标度或接近全标度测量的信噪比 (SNR) 高出几个 dB，原因即在于此。在 ADC 的 SN
一， 产品概述： EN-46 是一款数字 DSP 远距离拾取降噪模块，模块支持双麦克风的阵列方式。可以很好 的在嘈杂环境中清晰的萃取出人声，并压制环境噪音。 EN-46 模块采用高效降噪算法的 DSP 芯片，针对稳态和非稳态噪音都有作用。 模块整个单元连接非常简单，可以很好的接载各类通讯设备，录音拾取产品，无须考虑 软件的烦琐调试，无论是连接便
