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
# 决策树相关概念及简单实现 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3（信息增益）, C4.5（信息增益率）和CART（Gini系数）等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 构造树的基本想法
EQ 的全称是 Equalizer，EQ 是 Equalizer 的前两个字母，中文名字叫做“均衡器”。最早是用来提升电话信号在长距离的传输中损失的高频，由此得到一个各频带相对平衡的结果，它让各个频带的声音得到了均衡。 EQ 的主要功能是：通过多个滤波器对声音某一个或多个频段进行增益或衰减处理。 滤
1. 列表（List）： - 异同：列表是可变（Mutable）的有序容器，使用方括号 [] 定义，可以存储任意类型的元素。可以通过索引访问和修改列表中的元素。列表支持切片操作和列表推导式。 - 相同：列表可以存储重复的元素和不同类型的元素。 2. 元组（Tuple）： - 异同：元组是不可变（Im
OpenCV、Pillow 和 scikit image OpenCV（OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，它提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现，可以处理各种图像和视频数据。 异同点 跨平台性： OpenCV 支持多种操作系统，包括 Windows、Linux 和 macOS。 功能丰富：
增广贤文 https://www.cnblogs.com/zhoading/p/17128159.html 昔时贤文，诲汝谆谆。集韵增广，多见多闻。观今宜鉴古，无古不成今。知己知彼，将心比心。酒逢知己饮，诗向会人吟。相识满天下，知心能几人？相逢好似初相识，到老终无怨恨心。近水知鱼性，近山识鸟音。易涨
小编最近在研究金蝶云星空中如何将已有的BI 工具 集成进去，对于BOS开发毫无经验的我，就这么开始了从0到1的过程。在实现功能过程中，也踩了很多坑，接下来看如何避坑。 那么具体如何实现，根据下面的步骤来看。 话不多说直接上操作步骤，篇幅较长，这是一篇教程贴，分享给需要的用户 1. 开发环境要求 【操
论文重新审视了深度神经网络中的不确定性估计技术，并整合了一套技术以增强其可靠性。论文的研究表明，多种技术（包括模型正则化、分类器改造和优化策略）的综合应用显着提高了图像分类任务中不确定性预测的准确性 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SURE: SUrvey REcipes for buil
检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式，有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。 通过本文，你将了解到英特
检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统 什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augm
不断增长的漏洞积压，加上对修复哪些漏洞以及何时修复缺乏明确性，可能导致一系列包括浪费开发人员的时间，延迟上市时间，以及由于修复时间长而增加企业攻击面等问题。当代行业和环境要求快速、频繁地推出功能性和安全代码的压力一直存在，而这也倒是需要开发人员确保和解决的任务和问题也越积越多，随之造成了漏洞积压。解
语义増强可编程图谱框架：新一代知识图谱语义框架/引擎、SPG+LLM双驱架构及应用相关进展和应用。《语义增强可编程知识图谱SPG》白皮书 v1.0.pdf: https://url39.ctfile.com/f/2501739-941002398-f8f1f0?p=2096 (访问密码: 2096)
主要增加对容器创建 MySQL、Mongo 时对 数据文件，日志，配置，网络，时区，端口映射，密码 的配置，更贴合生产环境的实际使用
本文为博主原创，转载请注明出处： 1.切换到指定数据库：如果不存在则创建 use database 2.查看所有文档 show tables show collections 3.创建表 #创建文档 db.createCollection("my_test_collection") #如果不存在则创
摘要：增量备份是重要的常规备份策略，正确快速识别增量变化文件的相关信息对增量备份至关重要。 本文分享自华为云社区《其疾如风，GaussDB（DWS）增量备份核心设计》，作者： 我的橘子呢 。 1、认识增量备份 GaussDB(DWS)数仓的备份恢复工具Roach支持集群级增量备份。全量备份会将源数据
原文在这里。 由 Robert Findley and Alan Donovan 发布于 2023年9月8日 今年夏天初，Go团队发布了gopls的v0.12版本，这是Go语言的语言服务器，它进行了核心重写，使其能够适应更大的代码库。这是一项长达一年的努力的成果，我们很高兴分享我们的进展，并稍微谈一
etcd：增加30%的写入性能 本文最终的解决方式很简单，就是将现有卷升级为支持更高IOPS的卷，但解决问题的过程值得推荐。 译自：etcd: getting 30% more write/s 我们的团队看管着大约30套自建的Kubernetes集群，最近需要针对etcd集群进行性能分析。 每个et
以前，我看到一个朋友在对一个系统做初始化的时候，通过一组魔幻般的按键，调出来一个隐藏的系统设置界面，这个界面在常规的菜单或者工具栏是看不到的，因为它是一个后台设置的关键界面，不公开，同时避免常规用户的误操作，它是作为一个超级管理员的入口功能，这个是很不错的思路。其实Winform做这样的处理也是很容...
创建 db.py db.py 文件是我们管理数据库连接和模型基类的地方。它让我们的代码更加模块化和可维护，实际生产中也是类似的，无论是在 FastAPI 或者 Flask 等框架中，当使用到 SqlAlchemy 时，的的确确需要一个单独 db.py，存储着引擎、会话以及模型基类。这个文件请务必建好
随着模型规模的增长，生成式人工智能的实现需要大量的推理资源。这不仅增加了每次生成的成本，而且还增加了用于满足此类请求的功耗。因此，文本生成的推理优化对于降低延迟、基础设施成本以及功耗都至关重要，其可以改善用户体验并提高文本生成任务的效率。 辅助解码是一种用于加速文本生成的流行方法。我们在英特尔 Ga
