针对上述问题，Dumas 的建议是用网络学习一种映射关系：根据帧内预测网络的中间特征来推测当前块要选用的变换核。 22....selection”):首先使用一个简单的机器学习框架，将当前块选用的宽角度帧内预测模式作为输入，网络可以映射输出两方面信息：1）对应的 LFNST 变换集索引；2）主变换系数是否需要转置。...( )变为 的块后再进行预处理并输入网络，然后对经过后处理的输出值在水平方向水平插值( )，变回原来的尺寸。...对于 的块，其相邻重建块（ ）需要在预处理前进行转置，并对后处理后的输出结果也进行转置。..."模式： "default": 对于使用 NN-based 帧内预测模式的块，如果 ，则选用对应 LFNST 变换集中的两个变换矩阵之一，不需要进行转置（ 恒为0）； "fully explicit
当应用的崩溃报告中含有minidump（小存储器转储文件：可帮助确定计算机为什么意外停止的最小的有用信息集）时, 我们使用之前生成的符号来跟踪应用里每个堆栈内容并将其链接到源代码中。...接下来我们就需要： 1.弄清楚Python数据在内存中的结构布局 2.遍历相关数据结构以定位程序崩溃时正在运行的代码 3.存储此信息并将其安全地上传到我们的服务器 我们之所以会选择 Crashpad,，...因此，我们在 ProcessSnapshot 类中添加了代码来捕获 Python堆栈, 并引入了我们自己的自定义小型转储 "流" (文件格式符合，同时Crashpad本身支持) 来保留和报告此信息。...下一步是解释此状态，提取相关信息，并将其作为崩溃报告的一部分发送。 解析Python堆栈帧 在CPython中，“frames”是函数执行的单位，Python类似于本机堆栈帧。...相反，我们必须使用Crashpad的实用程序来进入崩溃进程的内存并维护我们自己的相关Python结构的“副本”来解释原始数据。
当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。 除了「加」，我们还可以进行如下操作： ?...我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ? 转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...公式 实现可用于矩阵和向量的数学公式是 NumPy 的关键用例。这就是 NumPy 是 python 社区宠儿的原因。例如均方差公式，它是监督机器学习模型处理回归问题的核心： ?...电子表格中的每个工作表都可以是它自己的变量。python 中最流行的抽象是 pandas 数据帧，它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。
音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据。...由此构成了语音信号的“短时分析技术”。 在短时分析中，将语音信号分为一段一段的语音帧，每一帧一般取10-30ms，我们的研究就建立在每一帧的语音特征分析上。...图片;语音信号的短时频域处理在语音信号处理中，在语音信号处理中，信号在频域或其他变换域上的分析处理占重要的位置，在频域上研究语音可以使信号在时域上无法表现出来的某些特征变得十分明显，一个音频信号的本质是由其频率内容决定的...转置矩阵，使得时域是水平的。mfcc_features = mfcc_features.Tplt.matshow(mfcc_features)plt.title('MFCC')#将滤波器组特征可视化。...转置矩阵，使得时域是水平的。
可以将此操作图解为如下所示： 矩阵的切片和聚合 索引和切片功能在操作矩阵时变得更加有用。可以在不同维度上使用索引操作来对数据进行切片。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...例如，均方误差是监督机器学习模型处理回归问题的核心： 在NumPy中可以很容易地实现均方误差： 这样做的好处是，numpy无需考虑predictions与labels具体包含的值。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。
在多平面捕获中，图像数据可以分解成多个平面（planes），每个平面包含不同的颜色分量或者图像数据的不同部分。这种方式可以提高效率和灵活性，尤其适用于处理涉及多个颜色分量或者多个图像通道的视频流。...在单平面捕获中，图像数据以单个平面的形式存储，即所有的颜色分量或者图像数据都保存在一个平面中。 因此，区别在于支持的数据格式和存储方式。...如果满足这些条件，说明之前已经启动了ISP流处理，此时会调用ispStop()函数停止ISP流处理，并销毁IspPort对象。最后，将IspPort置为空指针，将IspId重置为-1。...这段代码主要用于控制图像信号处理（ISP）的启动和停止。根据条件的不同，可以选择在开始视频流捕获时启动ISP流处理，或者在停止视频流捕获时停止ISP流处理，以便对视频数据进行处理和增强。...调用std::ofstream ofs("/dev/fb0")打开帧缓冲区。 循环读取摄像头的每一帧图像，对其进行转置、翻转、缩放等操作，然后将其写入帧缓冲区中。
以太网的设计确保了当另一个发送器同时在公共线路上活动时，发送器能够立即感知到，从而双方都能中止传输，退出并稍后重试。...此外，FDDI网络上的最大IP数据包大小大于以太网，因此简单的FDDI到以太网桥接单元无法处理大型FDDI数据包，而会将其丢弃。...在高密度数据中心背景下，传输速度与硅处理时钟速度之间日益扩大的差距已成为一个不容忽视的问题。...其中，较为常见的9,000八位字节最大帧大小，帧大小增加了6倍。 但是，这些巨型帧存在许多问题。首先，IEEE尚未为802.3网络上的巨型帧制定统一的权威标准，导致不同网络设备支持的巨型帧大小不同。...相比之下，处理器时钟速度和内存周期时间的增长却未能与网络速度的提升保持同步。 处理响应是通过卸载来弥补处理器并行度的提高和负载分配的差异。
内存 Cgroup 网络层面 巨型帧 中断亲和 硬件加速 Ceph层面 Ceph Configurations PG Number调整 网络层面优化 这里把网络部分的优化独立出来写，主要原因是网络通信在...在处理网络IO时需要CPU消耗大量的计算能力，因此我们希望CPU尽可能少的处理这些琐碎的IO任务，有足够的处理能力运行Ceph集群，我们主要讨论使用巨型帧、中断亲和等技术加速网络IO。...默认情况下以太网帧是1522 字节，包含1500字节的负载、14字节的以太网头部、4字节的CRC、4字节的VLAN Tag，超过该大小的数据包会在被拆封成更多数据包，巨型帧是长度大于1522字节的以太网帧...设置MTU需要本地设备和对端设备同时开启，开启巨型帧后，可以极大地提高性能。 2.中断亲和 前面提到了当我们要进行网络IO时，会触发系统中断。...TOE网卡在接收数据时，在网卡内进行协议处理，因此，它不必将数据复制到服务器缓冲区，而是直接复制到应用程序的缓冲区，这种数据传输方式减少了部分内存拷贝的消耗。
除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。 ?...不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： ? 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 ? 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。...模型需要先训练大量文本才能用数字表示这位战场诗人的诗句。我们可以让模型处理一个小数据集，并使用这个数据集来构建一个词汇表（71,290个单词）： ?
本文主要是对网上的一些文章的总结，参考的文章在文末已经列出 音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据...由此构成了语音信号的“短时分析技术”。 在短时分析中，将语音信号分为一段一段的语音帧，每一帧一般取10-30ms，我们的研究就建立在每一帧的语音特征分析上。...语音信号的短时频域处理 在语音信号处理中，在语音信号处理中，信号在频域或其他变换域上的分析处理占重要的位置，在频域上研究语音可以使信号在时域上无法表现出来的某些特征变得十分明显，一个音频信号的本质是由其频率内容决定的...转置矩阵，使得时域是水平的。...转置矩阵，使得时域是水平的。
对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。...听着很绕口，但这样理解数组之后很多问题都可以轻易理解，比如： 高维数组的转置 数组的重塑和打平 不同维度上的整合 我为上面那句话画了三幅图，注意比较数组“想象中的样子”、“打印出的样子”和“内存里的样子...对于一切难点，我都会将其可视化，这样会大大降低了你们的理解门槛。 比如在讲广播机制时，下面的一图胜千言。 ?...---- HOW WELL 比如在讲拆分-应用-结合 (split-apply-combine) 时，我会先从数据帧上的 sum() 或 mean() 函数引出无条件聚合，但通常希望有条件地在某些标签或索引上进行聚合...SciPy WHY NumPy 是数据结构，而 SciPy 是基于该数据结构的科学工具包，能够处理插值、积分、优化、常 (偏) 微分方程数值求解、信号处理、图像处理等问题。
当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。 除了「加」，我们还可以进行如下操作： ?...我们不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用 axis 参数执行跨行或跨列聚合： ? 6. 转置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...例如均方差公式，它是监督机器学习模型处理回归问题的核心： ? 在 NumPy 中实现该公式很容易： ?...电子表格中的每个工作表都可以是它自己的变量。python 中最流行的抽象是 pandas 数据帧，它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。
除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试 和 处理 复杂用例时更具优势。...我们可以像聚合向量一样聚合矩阵： 不仅可以聚合矩阵中的所有值，还可以使用axis参数指定行和列的聚合： 矩阵的转置和重构 处理矩阵时经常需要对矩阵进行转置操作，常见的情况如计算两个矩阵的点积。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...例如，均方误差是监督机器学习模型处理回归问题的核心： 在NumPy中可以很容易地实现均方误差： 这样做的好处是，numpy无需考虑predictions与labels具体包含的值。...电子表格中的每个工作表都可以是自己的变量。python中类似的结构是pandas数据帧（dataframe），它实际上使用NumPy来构建的。 音频和时间序列 音频文件是一维样本数组。
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