FTL中的反刻度

是指Flash Translation Layer的反向映射表。FTL是一种在闪存设备上实现逻辑地址到物理地址映射的技术。在闪存中，数据存储在物理页中，而逻辑页则是由操作系统或文件系统使用的地址。FTL负责将逻辑页映射到物理页，以实现数据的读取和写入。

反刻度是FTL中的一个重要概念，用于解决闪存设备中的坏块问题。坏块是指由于闪存的物理特性或长时间使用而导致无法正常读写的存储单元。为了解决坏块问题，FTL使用反刻度来维护一个逻辑页到物理页的映射表，将逻辑页映射到可用的物理页上。

反刻度的工作原理是将逻辑页的地址映射到物理页的地址，并在映射表中记录这个映射关系。当需要读取或写入数据时，FTL会根据逻辑页的地址查找映射表，找到对应的物理页进行操作。如果某个物理页出现坏块，FTL会将该物理页从映射表中移除，并将逻辑页映射到一个新的可用物理页上，从而实现坏块的屏蔽和替换。

反刻度的优势在于提高了闪存设备的可靠性和寿命。通过动态映射逻辑页和物理页的关系，FTL可以自动处理坏块，并保证数据的完整性和可靠性。同时，反刻度还可以提高闪存设备的性能，减少读写延迟，提高数据访问速度。

反刻度在云计算领域的应用场景非常广泛。闪存设备已经成为云计算中存储和计算的重要组成部分，而FTL作为闪存设备的关键技术，对于提高云计算系统的性能和可靠性起着重要作用。无论是云服务器、云存储还是云数据库，都需要使用闪存设备和FTL来实现高效的数据存储和访问。

腾讯云提供了多种与闪存设备和FTL相关的产品和服务。例如，腾讯云的云硬盘（CVM）提供了高性能的闪存存储，可以满足云计算中对于存储性能和可靠性的需求。此外，腾讯云还提供了云数据库、云存储和云服务器等产品，可以与闪存设备和FTL结合使用，实现高效的数据存储和计算。

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在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质，对输入信号不做任何的假设和限制，又利用了听觉模型的研究成果。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。

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海量训练数据是现代机器学习算法、人工智能技术在各个领域中应用获得成功的重要条件。例如，计算机视觉和电子商务推荐系统中的 AI 算法都依赖于大规模的标记良好的数据集才能获得较好的处理效果，如 ImageNet 等。然而在一些应用领域中，例如医学领域、经济学领域以及一些政务信息化领域中，海量的可用训练数据往往是非常有限的。存在这些问题的主要原因：一是，针对机器学习算法的数据标注任务需要专业的知识和经验才能完成，这种预处理任务的成本非常高，往往无法获得机器学习所需要的足够的标注数据。二是，各个行业对数据隐私和数据安全的保护越来越强，在一定程度上也限制了对训练数据的共享，也就进一步加剧了可用的标注数据缺乏的问题。

上篇我们说到如何从Github上clone出一个JBehave项目，既是为了学习JBehava，也是为了熟悉下Github。从clone下来的项目看来，基本没什么问题，稍微捋一捋就可以运行，但是就clone下来的代码来看，自己还是遇到一个问题（不知道是代码问题，还是我自己的操作有问题），就是没有办法运行（后面会详说）。正如上篇所说，构建一个JBehave的应用的5大步骤： Write story Map steps to Java Configure Stories Run Stories View R

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FreeMarker是一款模板引擎：即一种基于模板和要改变的数据，并用来生成输出文本（HTML网页、电子邮件、配置文件、源代码等）的通用工具。它不是面向最终用户的，而是一个Java类库，是一款程序员可以嵌入他们所开发产品的组件。FreeMarker是免费的，基于Apache许可证2.0版本发布。其模板编写为FreeMarker Template Language（FTL），属于简单、专用的语言。需要准备数据在真实编程语言中来显示，比如数据库查询和业务运算，之后模板显示已经准备好的数据。在模板中，主要用于如何展现数据，而在模板之外注意于要展示什么数据。

最简单清楚的直觉理论，在古希腊科学有很多范例。比如“物体排开的水量等于它的体积”。比如欧几里得平面几何中的公设和简单定理。“凡直角都相等”，“两点之间直线最短”，初学几何的人，都会想这不是废话吗。等到用这些废话为基础武器，逐步分解，证明了其他复杂得可怕的理论，我们才知道废话的精辟之处。这就是直觉理论最原始的特征：不言而喻。然而，即使在这种萌芽时代的智慧中，也埋下了“反直觉”理论的种子，比如仅仅“篡改”了一条欧几里得公设，就闯出一片新天地的罗氏几何。牛顿第三定律是另一个直觉理论的例子：作用力必然导致反作用力。这看起来也是不言而喻的废话。但牛顿第一定律就不是了：“物体将保持它的运动状态，直到外力改变它”。这是一个相对原始的反直觉理论。在今天，初中物理课修完的同学也许会不同意这是反直觉的。但是在牛顿的年代，这却是彻头彻尾的反直觉。无数牛顿之前的大学者，都理所当然地认为物体要保持运动，必须不断注入外力。这才是费劲力气保持各种物体运动的古代人类的“直觉”。另一个直觉对阵反直觉的著名例子是伽利略对阵亚里斯多德（我不叫它“比萨斜塔实验”，是因为这个传说本身是有误的。但是双方的论点是明确无误的）。“更重的物体下落更快”，这样既简单又错误的直觉，连亚里斯多德这样的智者都不能免俗。可以保证，即使在21世纪的今天，一个纯文盲多半仍然会有这样的直觉。直觉与反直觉是相对的，也是可以培养的。经过一定科学训练的人（比如说读完初中物理），他的直觉会超越两足动物的局限，随着训练的程度达到新的精确度，比如说把牛一定律变成他的直觉。但一个人具体的生活年代和环境，并不反映他应有的直觉水平，或者他的直觉正确程度。比如我95岁的奶奶（文盲），直到今天仍然不同意我说的地球围着太阳转。比如美国仍然有20%以上的人认为地球生命历史不超过4000年。十八、十九世纪是直觉型科学理论达到顶峰的年代。能量守恒定律（在不久以后就将被“反直觉”理论给河蟹了），热力学第二定律（“一个房间不花力气整理只能越来越乱”），在它们刚刚被提出的年代，文盲仍然会认为是反直觉的，受过良好科学训练但非专业的头脑，一听到就知道是正确的。而真正的前沿研究者则是醍醐灌顶：“这么简单明白，怎么我就没有归纳出来呢？”非常精彩，非常辉煌，但在物理学上，一般人类直觉能够企及的高度也就到此为止了。接下来的爱因斯坦、海森堡、薛定谔，一个比一个猖狂地反直觉。相对论刚刚提出的时候，不要说普通人，就是顶尖物理学家，也认为爱因斯坦简直是在说胡话。对今天世界上99%的人来说，相对论和量子物理仍然是胡话。然而我们现在都知道，他们是正确的。因为广岛真的被炸掉了，我们车上装的GPS也真的用上了相对论校正。 “反直觉”的优势在现代物理学中很清楚。能够以普通人类直觉发现的真理，基本都被发现了。剩下的真理必然都很古怪难以接受。在这样的高度还去依靠直觉，多半都要犯错误。比如爱因斯坦的“XX不掷骰子”，听起来很美好很庄严，结果证明错误。同样是老爱的坚信宇宙密度常数等于1，宇宙会无限震荡，听起来很和谐很完满，从现在的证据看来，也是错得离谱。即使是无数物理学家（再一次包括老爱）追求的圣杯：统一场理论，也是一个高级的直觉型假设，前景仍然不妙。总之在现代物理学中，寻求反直觉的答案，克服直觉障碍去接受和欣赏反直觉的理论，反而被养成了研究者的本能。看看霍金有多少胡话（姑且不说他的胡话站得住脚不），以及被学界和起哄界怎样异口同声地热捧。然而在生物学中，直觉与反直觉的力量对比就完全是另一回事了。达尔文的进化论，是生物学中开天辟地的反直觉理论。在著名的钟表匠辩论中，神创论者洋洋自得的雄辩（Paley主教：“我们看见地上有一个精致的怀表，自然能肯定某处一定有一个钟表匠！”），首先是一个蹩脚的比喻，然后不过是一个粗浅短视的人类直觉。如果放到现代物理学那种气氛中来看，连认真驳斥的价值都没有。然而这种直觉式的大脑当机，却能跟进化论翻翻滚滚地斗上一百多年。直到今天，仍然妨碍大众在生物学上入门，仍然堂而皇之披上科学的外衣来反科学（随便在这个小组扫几眼标题就知道我不是在夸张），仍然有少数严肃的学者在掉进相同的直觉陷阱（Fred Hoyle，天文学家和数学家：“生命起源于地球的概率就像大风吹过机械垃圾场组装出一架波音747的概率”。这句话被各种神棍肆无忌惮地篡改，主语直接变成了“进化论”。实际上Hoyle并不反对进化论原则，只是在概率计算上有异议，从而认为地球生命必然有地外来源，才有时间来满足他的概率计算结果。他的领域是生命起源）。这篇文章的主题不是跟神棍叫板，所以这里先放下神棍们，到第五部分我们再引入相关的神棍来取笑。并不是说，科学家就不会被直觉蒙蔽。前面曾提到，伟大、反直觉天才如爱因斯坦，也曾连挖三个直觉的大坑。只是在生物学中，直觉理论的顽固性来得特别的强，而对反直觉理论的接受来得特别的艰难，不管大众和专业领域都是如此。进化论之初，内部就曾有一场

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