摘要：
单独编译和使用webrtc音频降噪模块(附完整源码+测试音频文件) 单独编译和使用webrtc音频增益模块(附完整源码+测试音频文件) 说实话很不想写这篇文章，因为这和我一贯推崇的最好全部编译并使用webrtc音频处理模块相悖。可是不知不觉已经把降噪和增益写出来，回声消除如果用户可以得到完美利用也不 阅读全文
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最早学编程的时候，定义字符串数组往往采用以下写法： char szBuffer[1024] = {0}; 这个定义在早起的VS版本比如说Microsoft Visual Studio 2010 Debug模式下，其反汇编是这样的 1 1 volatile char szBuffer[1024] = 阅读全文
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工作之余学习深度学习也有很长一段日子了，之前因为家逢巨变耽误了不少日子。近来又重新拾起，突然新增不少感悟，很多之前无法理解的问题也迎刃而解，在此想做对自己做一个总结。 前阵子看了<阿里云天池赛题解析——深度学习篇>，该书第二题提到超分辨率算法，从一堆传统逻辑讲到深度学习再讲到基于GAN的SRGAN算 阅读全文
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简单点说深度残差网络可以有效避免神经网络在层数过高之后引起的梯度消失问题，据说可以让神经网络层数达到上千层。之所以不能一直增加，肯定是层数过高后又必然有梯度爆炸的问题。随着神经元个数增加，其非线性拟合能力越来越强，既可以拟合更高维度事物。 网络结构与网上各种 讲解无异，损失函数因为花分位5类，所以这 阅读全文
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原作者: 红色石头|来自: AI有道 梯度下降算法的公式非常简单，”沿着梯度的反方向（坡度最陡）“是我们日常经验得到的，其本质的原因到底是什么呢？为什么局部下降最快的方向就是梯度的负方向呢？也许很多朋友还不太清楚。没关系，接下来我将以通俗的语言来详细解释梯度下降算法公式的数学推导过程。 下山问题 假 阅读全文
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机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。 我希望自 阅读全文
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此文为转载，好像原出处的原文已经无法打开了。 本文解释了bind 是如何工作的。为了清晰，我对图中的语法作了一些简化（例如，省略函数调用操作符的参数类型），并且简化了 bind 的实现. bind 可以用来将用户提供的需要一个参数的函数转换成不需要参数的函数对象。绑定的值（在这个例子中是123）存储 阅读全文
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从C++98开始萃取在泛型编程中用的特别多，最经典的莫过于STL。STL中的拷贝首先通过萃取技术识别是否是已知并且支持memcpy类型，如果是则直接通过内存拷贝提高效率，否则就通过类的重载=运算符，相比之下就效率就低了一些。所以说有些做STL优化的程序员为了追求效率就直接改写STL以便于支持可以通过 阅读全文
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有过几年没怎么做window开发，发现回头再用VS忘记了好多快捷键，好记性真是不如烂笔头。 快捷键习惯设置：Tools->Options->Keyboard:Apply the following additional keyboard mapping scheme选择Visual C++ 6 VA 阅读全文
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具体的命令经常忘记，毕竟用的不是很多。为了避免去找备份一下 1、TOP命令，找到占用CPU最高的进程 $ top top - 20:11:45 up 850 days, 1:18, 3 users, load average: 1.04, 1.01, 0.99 Tasks: 61 total, 1 阅读全文
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说明： 1).本文以TCP的发展历程解析容易引起混淆，误会的方方面面2).本文不会贴大量的源码，大多数是以文字形式描述，我相信文字看起来是要比代码更轻松的3).针对对象：对TCP已经有了全面了解的人。因为本文不会解析TCP头里面的每一个字段或者3次握手的细节，也不会解释慢启动和快速重传的定义4).除 阅读全文