一、简介 本人想单独编译并使用WebRTC的音频回声消除模块，奈何技术有限，于是在百度的海洋里大海捞针，发现了https://www.cnblogs.com/mod109/p/5827918.html#!comments这篇博文已经做了相关工作，不甚感激！ 但是我的需求是在window系统下进行编译
一、概述 在一般形式的回归问题中，会得到系列的预测值，它们与真实值（ground truth）的比较表征了模型的预测能力，为有效量化这种能力，常见的性能评价指标有可解释方差（EVS）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。值得一提的是，回归问题分单输
这篇论文2014年发布在SCI一区，共3篇，作者是师承模糊集之父Zadeh的王立新教授（西安交通大学），论文的贡献在于把金融领域模糊的表达转变为模糊集（fuzzy sets）和隶属函数（membership），先看回测展示： 图中上图绿线表示买入并持有，红线表示卖出。下图是系数值，绿色代表买方力量值
本文介绍基于ArcMap软件，实现普通克里格、回归克里格方法的空间插值的具体操作~
https://www.cnblogs.com/Chary/p/16829396.html 一. 线上引流产生背景 日常大部分的测试工作都是在测试环境下，通过模拟用户的行为来对系统进行验证，包括功能以及性能。在这个过程中，你可能会遇到以下问题: 用户访问行为比较复杂，模拟很难和用户行为一致，模拟不够
回忆起来也是有些年没亲自动手搭建ADG了，今天正好有个机会重温，客户环境是19.16，恍惚记得上一次搭ADG还是在11.2.0.4的时代，时光荏苒啊。 正好看下19c的ADG和11g的ADG在部署方面有啥不同？ 主备库都是RAC架构，数据库是CDB架构，包含有4个PDB，整个搭建过程还是遇到很多小问
回顾进入职场工作以来，对比曾经的学生时代，如果让我讲一个对自己影响最大的改变，那就是思维模式的一个转变。 具体来说，就是从一个典型的固定型思维转变成一个具备有成长型思维的人。 当然，我不敢妄称自己已经是全面的成长型思维，但我的的确确已经意识到成长型思维的好处。 最起码，我可以不再像曾经学生时代的那个
面对面解答开发者疑问，现场进行思维碰撞。
回到十年前，前端技术就像一名戴着厚重眼镜的书呆子，总是小心翼翼，被各种各样的浏览器兼容性问题欺负（就像在小学被欺负一样）。
这周四，收到通知说我能不能周日的时候来学校给大一刚结束的学弟学妹们做一个分享，刚开始是有点犹豫的 因为之前从来没做过相关的分享，而且觉得时间有点紧怕来不及准备，上一次上台讲东西的时候还是转正答辩那会 