音频基础知识简述 esp-sr 上手指南

news2024/11/25 7:24:12

此篇博客先对音频基础知识进行简要叙述，然后帮助读者入门 esp-sr SDK。

1 音频的基本概念

1.1 声音的本质

声音的本质是波在介质中的传播现象，声波的本质是一种波，是一种物理量。 两者不一样，声音是一种抽象的，是声波的传播现象，声波是物理量。

1.2 声音的三要素

  • 响度：人主观上感觉声音的大小（俗称音量），由振幅和人离声源的距离决定，振幅越大响度越大，人和声源的距离越小，响度越大。
  • 音调：频率的不同决定了声音的高低（高音、低音），频率越高音调越高（频率单位为 Hz，赫兹），人耳听觉范围 20～20000 Hz。20 Hz 以下称为次声波，20000 Hz 以上称为超声波）。
  • 音色：由于不同对象材料的特点，声音具有不同的特性，音色本身就是抽象的东西，但波形就是把这种抽象和直观的性能。波形因音调而异，不同的音调可以通过波形来区分。

img

1.3 数字音频的几个基本概念

1.3.1 采样

所谓采样就是只在时间轴上对信号进行数字化。

  • 根据奈奎斯特定律（也称为采样定律)，按照比声音最高频率的 2 倍上进行采样。人类听觉的频率（音调）范围为 20 Hz–20 KHz 。所以至少要大于 40 kHz。采样频率一般为 44.1 kHz，这样可保证声音达到 20 kHz 也能被数字化。44.1 kHz 就是代表 1 秒会采样 44100 次。

乐鑫AI语音采用的是 16 kHz 采样率，16 kHz 的采样频率的一半合好对应人类语音的常用频段上限约 8 kHz, 此外 44.1 kHz 采样率是另一种常用的采样率，44.1 kHz 的采样频率的一半对应人耳的可听声频率上限约 20 kHz。因为在同等时间长度内，采样率越高，数据量越大，所以：通常即时通讯类的音频会采用 16 kHz 甚至更低的采样率，以保证信号传输的及时性，但是也会对音频质量造成一定损失（比如声音发闷）；而主打高质量音声的记录类音频资源会采用 44.1 kHz 甚至 48 kHz 的采样率，以更多的数据存储量为代价，保证重放信号的高保真度。

img
因此这部分主要包含以下三个参数：

  • 比特率：比特率是每秒传输的比特数。单位为比特(bps 位/秒)。
  • 采样：采样是把连续的时间信号,变成离散的数字信号。
  • 采样率：采样率是每秒采集多少个样本。

1.3.2 量化

量化是指在幅度轴上对信号进行数字化。如果用 16 比特位的二进制信号来表示一个采样，那么一个采样所表示的范围即为【-32768，32767】。

乐鑫 AI 语音采用的是 16 比特的量化。

1.3.3 通道数

通道数即声音的通道数目，常见的有单声道、双声道和立体声道。

  • 单声道的声音只能使用一个扬声器发声，或者也可以处理成两个扬声器输出同一个声道的声音，当通过两个扬声器回放单声道信息的时候，我们可以明显感觉到声音是从两个音箱中间传递到我们耳朵里的，无法判断声源的具体位置。

  • 双声道就是有两个声音通道，其原理是人们听到声音时可以根据左耳和右耳对声音相位差来判断声源的具体位置。声音在录制过程中被分配到两个独立的声道，从而达到了很好的声音定位效果。

1.3.4 音频大小的计算

如：录制一段，时间为：1 s,采样率为 16000 HZ，采样大小为 16，通道数为 2 的音频，所占用的空间大小为 ： 16000 * 16 * 2 * 1 s= 500 k

2 声学前端(Audio Front-End ,AFE)

一套乐鑫 AFE 算法框架，可基于功能强大的 ESP32 和 ESP32-S3 SoC 进行声学前端处理，使用户获得高质量且稳定的音频数据，从而构建性能卓越且高性价比的智能语音产品。

2.1 声学回声消除（AEC）

声学回声消除算法通过自适应滤波的方法，消除使用麦克风输入音频时的回声。此算法适用于语音设备通过扬声器播放音频等场景。

算法最多支持双麦处理，能够有效的去除 mic 输入信号中的自身播放声音。从而可以在自身播放音乐的情况下进行很好的语音识别等应用。

2.2 盲源分离（BSS）

盲源分离算法使用多个麦克风检测传入音频的方向，并强化某个方向的音频输入。此算法在噪音环境中提高了所需音频源的声音质量。

2.3 噪声抑制（NS）

噪声抑制算法支持单通道音频信号处理，能够有效消除无用的非人声（如吸尘器或空调声），从而改善所需处理的音频信号。

3 乐鑫 AFE 支持的场景

乐鑫 AFE 的功能针对以下两种不同场景：

  1. 语音识别场景

  2. 语音通话场景

3.1 语音识别场景

模型步骤：

  1. 音频输入

  2. AEC 进行回声消除（消除自身的音频播报，这需要回采通道）

    • 硬回采：通过 IIS 直接读取写入扬声器的数据（可以和麦克风共用一路 IIS）
    • 软回采：软件 copy 写入扬声器的数据（暂未支持，等待开发）

  3. BSS/NS

    • BSS (Blind Source Separation) 算法支持双通道处理，能够很好的将目标声源和其余干扰音进行盲源分离，从而提取出有用音频信号，保证了后级语音的质量。
    • NS (Noise Suppression) 算法支持单通道处理，能够对单通道音频中的非人声噪声进行抑制，尤其针对稳态噪声，具有很好的抑制效果。
    • 具体采用哪一个算法，根据配置的麦克风数量定义。

  4. VAD

    • VAD (Voice Activity Detection) 算法支持实时输出当前帧的语音活动状态

  5. WakeNet

    唤醒词

对应的流程图如下：
请添加图片描述

3.2 语音通话场景

模型步骤：

  1. 音频输入
  2. AEC 进行回声消除（消除自身的音频播报，这需要回采通道）
    • 硬回采：通过 IIS 直接读取写入扬声器的数据（可以和麦克风共用一路 IIS）
    • 软回采：软件 copy 写入扬声器的数据（暂未支持，等待开发）
  3. BSS/NS
    • BSS (Blind Source Separation) 算法支持双通道处理，能够很好的将目标声源和其余干扰音进行盲源分离，从而提取出有用音频信号，保证了后级语音的质量。
    • NS (Noise Suppression) 算法支持单通道处理，能够对单通道音频中的非人声噪声进行抑制，尤其针对稳态噪声，具有很好的抑制效果。
    • 具体采用哪一个算法，根据配置的麦克风数量定义。
  4. MISO
    • MISO (Multi Input Single Output) 算法支持双通道输入，单通道输出。用于在双麦场景，没有唤醒使能的情况下，选择信噪比高的一路音频输出。
  5. AGC
    • AGC (Automatic Gain Control) 动态调整输出音频的幅值，当弱信号输入时，放大输出幅度；当输入信号达到一定强度时，压缩输出幅度。

对应的流程图如下：
请添加图片描述

3.3 配置代码参考

#define AFE_CONFIG_DEFAULT() { \
    .aec_init = true, \                      	     	//AEC 算法是否使能
    .se_init = true, \									//BSS/NS 算法是否使能
    .vad_init = true, \									//VAD 是否使能 ( 仅可在语音识别场景中使用 )
    .wakenet_init = true, \								//唤醒是否使能.
    .voice_communication_init = false, \				//语音通话是否使能。与 wakenet_init 不能同时使能.
    .voice_communication_agc_init = false, \        	//语音通话中AGC是否使能
    .voice_communication_agc_gain = 15, \               //AGC的增益值，单位为dB
    .vad_mode = VAD_MODE_3, \                      	    //VAD 检测的操作模式，越大越激进
    .wakenet_model_name = NULL, \                       //选择唤醒词模型
    .wakenet_mode = DET_MODE_2CH_90, \              	//唤醒的模式。对应为多少通道的唤醒，根据mic通道的数量选择
    .afe_mode = SR_MODE_LOW_COST, \						//SR_MODE_LOW_COST: 量化版本，占用资源较少。 
        												//SR_MODE_HIGH_PERF: 非量化版本，占用资源较多。
    .afe_perferred_core = 0, \                      	//AFE 内部 BSS/NS/MISO 算法，运行在哪个 CPU 核
    .afe_perferred_priority = 5, \                  	//AFE 内部 BSS/NS/MISO 算法，运行的task优先级。
    .afe_ringbuf_size = 50, \                       	//内部 ringbuf 大小的配置
    .memory_alloc_mode = AFE_MEMORY_ALLOC_MORE_PSRAM, \	//绝大部分从外部psram分配
    .agc_mode = AFE_MN_PEAK_AGC_MODE_2, \               //线性放大喂给后续multinet的音频，峰值处为 -4dB。
    .pcm_config.total_ch_num = 3, \                     //total_ch_num = mic_num + ref_num
    .pcm_config.mic_num = 2, \							//音频的麦克风通道数。目前仅支持配置为 1 或 2。
    .pcm_config.ref_num = 1, \                          //音频的参考回路通道数，目前仅支持配置为 0 或 1。
}

4 AI语音模型

4.1 WakeNet

4.1.1 通过 menuconfig 选择模型

wn9_hiesp（最新的 wn9 都是默认 8 bit 量化）: 版本 9 ，唤醒词是 hi，esp

请添加图片描述

4.2 multinet

4.2.1 通过 menuconfig 选择模型

mn4q8_cn : 版本 4 ，8 bit 量化，中文命令词
请添加图片描述

4.3 添加命令词

4.3.1 通过 menuconfig 添加命令词

  • 中文命令词直接添加拼音：打开空调（da kai kong tiao），也支持多句话支持同一个 COMMAND ID , 最大风速/最高风速

    添加方言命令词：添加对应的发音
    请添加图片描述

  • 英文命令词需要添加对应的音素，通过 python 脚本生成
    请添加图片描述

4.3.2 代码中动态添加命令词

esp_mn_commands_add(i, token);

通过调用 api 实现动态添加命令词。

算法性能

仅消耗约 20% CPU， 30 KB SRAM 和 500 KB PSRAM

5 麦克风设计

5.1 麦克风性能推荐

  1. 麦克类型：全向型 MEMS ⻨克⻛。

  2. 灵敏度：

    • 1 Pa 声压下模拟⻨灵敏度不低于 -38 dBV，数字⻨灵敏度要求不低于 -26 dB
    • 公差控制在 ±2 dB，对于⻨克阵列推荐采⽤ ±1 dB 公差

  3. 信噪比

    信噪⽐不低于 62 dB，推荐 >64 dB ：

    ​ 信噪比越高声音越保真

    • Frequency response：频率响应在 50 ~16 kHz 范围内的波动在 ±3 dB 之内
    • 电源抑制比（PSRR）：n >55 dB(MEMS MIC)

6 结构设计建议

  1. ⻨克孔孔径或宽度推荐⼤于 1 mm，拾⾳管道尽量短，腔体尽可能⼩，保证⻨克和结构组件配合的谐振频 率在 9 KHz 以上。

  2. 拾⾳孔深度和直径⽐⼩于 2:1，壳体厚度推荐1 mm，如果壳体过厚，需增⼤开孔⾯积。

  3. ⻨克孔上需通过防尘⽹进⾏保护。

  4. ⻨克⻛与设备外壳之间必须加硅胶套或泡棉等进⾏密封和防震，需进⾏过盈配合设计，以保证⻨克的密封性。

  5. ⻨克孔不能被遮挡，底部拾⾳的⻨克孔需结构上增加凸起，避免⻨克孔被桌⾯等遮挡。

  6. ⻨克需远离喇叭等会产⽣噪⾳或振动的物体摆放，且与喇叭⾳腔之间通过橡胶垫等隔离缓冲。

7 代码讲解(CN_SPEECH_COMMANDS_RECOGNITION)

7.1 头文件

#include "esp_wn_iface.h"                   //唤醒词模型的一系列API
#include "esp_wn_models.h"					//根据输入的模型名称得到具体的唤醒词模型
#include "esp_afe_sr_iface.h"				//语音识别的音频前端算法的一系列API
#include "esp_afe_sr_models.h"              //语音前端模型的声明
#include "esp_mn_iface.h"                   //命令词模型的一系列API
#include "esp_mn_models.h"                  //命令词模型的声明
#include "esp_board_init.h"                 //开发板硬件初始化
#include "driver/i2s.h"                     //i2s 驱动
#include "speech_commands_action.h"         //根据识别到的 command 进行语音播报/闪烁 LED
#include "model_path.h"                     //从 spiffs 文件管理中返回模型路径等 API

7.2 app_main

void app_main()
{
    models = esp_srmodel_init("model");                                //spiffs 中的所有可用模型或  model 默认是从`flash`读
    ESP_ERROR_CHECK(esp_board_init(AUDIO_HAL_08K_SAMPLES, 1, 16));     //Special config for dev board   
    // ESP_ERROR_CHECK(esp_sdcard_init("/sdcard", 10));                //初始化 SD card
#if defined CONFIG_ESP32_KORVO_V1_1_BOARD
    led_init();                                                        //LED 初始化
#endif

    afe_handle = &ESP_AFE_SR_HANDLE;                                   
    afe_config_t afe_config = AFE_CONFIG_DEFAULT();					   //音频前端的配置项

    afe_config.wakenet_model_name = esp_srmodel_filter(models, ESP_WN_PREFIX, NULL);;  //从有所可用的模型中找到唤醒词模型的名字
#if defined CONFIG_ESP32_S3_BOX_BOARD || defined CONFIG_ESP32_S3_EYE_BOARD
    afe_config.aec_init = false;
#endif
    //afe_config.aec_init = false;                                       //关闭 AEC
    //afe_config.se_init = false;                                        //关闭 SE
    //afe_config.vad_init = false;                                       //关闭VAD
    //afe_config.pcm_config.total_ch_num = 2;                            //设置为单麦单回采
    //afe_config.pcm_config.mic_num = 1;                                 //麦克风通道一
    esp_afe_sr_data_t *afe_data = afe_handle->create_from_config(&afe_config);

    xTaskCreatePinnedToCore(&feed_Task, "feed", 4 * 1024, (void*)afe_data, 5, NULL, 0);        //feed 从 i2s 拿到音频数据
    xTaskCreatePinnedToCore(&detect_Task, "detect", 8 * 1024, (void*)afe_data, 5, NULL, 1);    //将音频数据喂给模型获取检测结果

#if defined  CONFIG_ESP32_S3_KORVO_1_V4_0_BOARD || defined CONFIG_ESP32_KORVO_V1_1_BOARD
    xTaskCreatePinnedToCore(&led_Task, "led", 2 * 1024, NULL, 5, NULL, 0);                     //开启LED
#endif
#if defined  CONFIG_ESP32_S3_KORVO_1_V4_0_BOARD || CONFIG_ESP32_S3_KORVO_2_V3_0_BOARD || CONFIG_ESP32_KORVO_V1_1_BOARD
    xTaskCreatePinnedToCore(&play_music, "play", 2 * 1024, NULL, 5, NULL, 1);                  //开启语音播报
#endif
}

7.2 feed 操作

void feed_Task(void *arg)
{
    esp_afe_sr_data_t *afe_data = arg;
    int audio_chunksize = afe_handle->get_feed_chunksize(afe_data);
    int nch = afe_handle->get_channel_num(afe_data);
    int feed_channel = esp_get_feed_channel();         //3;
    int16_t *i2s_buff = malloc(audio_chunksize * sizeof(int16_t) * feed_channel);
    assert(i2s_buff);
    size_t bytes_read;

    while (1) {
        //第一种方式 
        //audio_chunksize：音频时间 512->32ms 256->16ms
        //int16_t：16位量化
        //feed_channel：两麦克风通道数据一回采通道数据
        esp_get_feed_data(i2s_buff, audio_chunksize * sizeof(int16_t) * feed_channel);
        //第二种方式
        i2s_read(I2S_NUM_1, i2s_buff, audio_chunksize * sizeof(int16_t) * feed_channel, &bytes_read, portMAX_DELAY);
        afe_handle->feed(afe_data, i2s_buff);
    }
    afe_handle->destroy(afe_data);
    vTaskDelete(NULL);
}

7.3 detect 操作

void detect_Task(void *arg)
{
	esp_afe_sr_data_t *afe_data = arg;
    int afe_chunksize = afe_handle->get_fetch_chunksize(afe_data);
    int nch = afe_handle->get_channel_num(afe_data);
    char *mn_name = esp_srmodel_filter(models, ESP_MN_PREFIX, ESP_MN_CHINESE);       //从模型队列中获取命令词模型名字
    printf("multinet:%s\n", mn_name);
    esp_mn_iface_t *multinet = esp_mn_handle_from_name(mn_name);                     //获取命令词模型
    model_iface_data_t *model_data = multinet->create(mn_name, 5760);                //创建
    esp_mn_commands_update_from_sdkconfig(multinet, model_data); 					 // Add speech commands from sdkconfig
    int mu_chunksize = multinet->get_samp_chunksize(model_data);
    int chunk_num = multinet->get_samp_chunknum(model_data);
    assert(mu_chunksize == afe_chunksize);
    printf("------------detect start------------\n");
    // FILE *fp = fopen("/sdcard/out1", "w");
    // if (fp == NULL) printf("can not open file\n");
    while (1) {
        afe_fetch_result_t* res = afe_handle->fetch(afe_data);                       //获得AEF的处理结果
        if (!res || res->ret_value == ESP_FAIL) {
            printf("fetch error!\n");
            break;
        }
#if CONFIG_IDF_TARGET_ESP32
        if (res->wakeup_state == WAKENET_DETECTED) {                                
            printf("wakeword detected\n");
            play_voice = -1;
            detect_flag = 1;
            afe_handle->disable_wakenet(afe_data);
            printf("-----------listening-----------\n");
        }
#elif CONFIG_IDF_TARGET_ESP32S3
        if (res->wakeup_state == WAKENET_DETECTED) {                          
            printf("WAKEWORD DETECTED\n");                                           //如果被唤醒将唤醒标志置位True
        } else if (res->wakeup_state == WAKENET_CHANNEL_VERIFIED) {
            play_voice = -1;
            detect_flag = 1;
            printf("AFE_FETCH_CHANNEL_VERIFIED, channel index: %d\n", res->trigger_channel_id);
        }
#endif

        if (detect_flag == 1) {
            esp_mn_state_t mn_state = multinet->detect(model_data, res->data);       //将AFE处理后的音频数据给命令词模型

            if (mn_state == ESP_MN_STATE_DETECTING) {
                continue;
            }

            if (mn_state == ESP_MN_STATE_DETECTED) {
                esp_mn_results_t *mn_result = multinet->get_results(model_data);    //得到结果
                for (int i = 0; i < mn_result->num; i++) {
                    printf("TOP %d, command_id: %d, phrase_id: %d, prob: %f\n", 
                    i+1, mn_result->command_id[i], mn_result->phrase_id[i], mn_result->prob[i]);
                }
                printf("\n-----------listening-----------\n");
            }

            if (mn_state == ESP_MN_STATE_TIMEOUT) {                                 //超时关闭
                afe_handle->enable_wakenet(afe_data);
                detect_flag = 0;
                printf("\n-----------awaits to be waken up-----------\n");
                continue;
            }
        }
    }
    afe_handle->destroy(afe_data);
    vTaskDelete(NULL);
}

8 乐鑫 AI 相关 Github 参考

  • esp-sr：同时可以参考 esp-sr 文档
  • esp-skainet

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/392350.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

Vue学习笔记（6）

Vue学习笔记（6）

6.1 组件 6.1.1 什么是组件 Vue的组件是可复用的Vue实例&#xff0c;它可以封装HTML元素和 CSS样式以及与之相关的JavaScript行为。每个组件都有自己的作用域&#xff0c;因此它可以避免全局作用域中的命名冲突&#xff0c;并且可以方便地在不同的Vue实例中重复使用。组件的结…
阅读更多...
2023年武汉安全员C证报考条件、流程、报名时间是什么？启程别

2023年武汉安全员C证报考条件、流程、报名时间是什么？启程别

2023年武汉安全员C证报考条件、流程、报名时间是什么&#xff1f;启程别 安全员C建筑施工企业专职安全生产管理人员&#xff0c;是指在企业专职从事安全生产管理工作的人员&#xff0c;包括企业安全生产管理机构的负责人及其工作人员和施工现场专职安全生产管理人员。武汉安全员…
阅读更多...
Firewall App Blocker v1.7 防火墙管理设置工具多语言版

Firewall App Blocker v1.7 防火墙管理设置工具多语言版

Firewall App Blocker 是一款由 BlueLife 与 Velociraptor 开发的免费且功能强大的防火墙设置软件。在 Windows 操作系统中，您可以使用 Windows 防火墙来阻止或解除阻止某些应用程序的联网，然而微软并没有为 Windows 防火墙提供一个易于使用的界面，来让用户使用其强大的功能…
阅读更多...
高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

相关文章 K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法、软间隔支持向量机算法、非线性支持向量机算法详细…
阅读更多...
【备战面试】每日10道面试题打卡-Day5

【备战面试】每日10道面试题打卡-Day5

本篇总结的是计算机网络知识相关的面试题&#xff0c;后续也会更新其他相关内容 文章目录1、计算机网络的各层协议及作用是什么&#xff1f;2、简述一下DNS的工作流程3、TCP与UDP有什么区别&#xff1f;4、TCP协议如何保证可靠传输5、拥塞控制机制是什么&#xff1f;6、HTTP 与…
阅读更多...
朋友去华为面试，轻松拿到26K的Offer，羡慕了......

朋友去华为面试，轻松拿到26K的Offer，羡慕了......

最近有朋友去华为面试&#xff0c;面试前后进行了20天左右&#xff0c;包含4轮电话面试、1轮笔试、1轮主管视频面试、1轮hr视频面试。 据他所说&#xff0c;80%的人都会栽在第一轮面试&#xff0c;要不是他面试前做足准备&#xff0c;估计都坚持不完后面几轮面试。 其实&…
阅读更多...
应用层与传输层~

应用层与传输层~

文章目录应用层自定义应用层协议什么是自定义应用层协议自定义方式运输层运输层概述运输层特点运输层协议UDP协议UDP的特点UDP首部格式校验规则TCP协议TCP的特点TCP协议段格式TCP的性质确认序号超时重传连接管理三次握手四次挥手TCP的状态滑动窗口流量控制拥塞控制延迟应答捎带…
阅读更多...
linux笔记(10):ubuntu环境下，基于SDL2运行lvgl+ffmpeg播放mp4

linux笔记(10):ubuntu环境下，基于SDL2运行lvgl+ffmpeg播放mp4

文章目录1.ubuntu安装ffmpeg1.1 源码安装1.1 克隆ffmpeg源码1.2 配置编译条件&#xff0c;编译&#xff0c;安装1.2 直接安装依赖包2.下载lvgl源码2.1 测试原始代码2.2 运行lv_example_ffmpeg_2()例程2.2.1 配置 LV_USE_FFMPEG 为 12.2.2 lv_example_ffmpeg_2()替换lv_demo_wid…
阅读更多...
C++核心知识（二）—— 类和对象(类的封装)、对象的构造和析构(浅拷贝、深拷贝、explicit、动态分配内存)

C++核心知识（二）—— 类和对象(类的封装)、对象的构造和析构(浅拷贝、深拷贝、explicit、动态分配内存)

【上一篇】C核心知识&#xff08;一&#xff09;—— C概述、C对C的扩展(作用域、struct类型、引用、内联函数、函数默认参数、函数占位参数、函数重载)【下一篇】C核心知识&#xff08;三&#xff09;—— 静态成员(变量、函数、const成员)、面向对象模型(this指针、常函数、常…
阅读更多...
linux安装pycharm

linux安装pycharm

linux安装pycharm1.下载相关软件包2. 安装步骤2.1 解压文件2.2 开启命令2.4 创建快捷方式官网链接 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#sectionlinux 1.下载相关软件包 找到自己下载的版本下载 2. 安装步骤 2.1 解压文件 进入压缩包路径 解压文件【我指定了解…
阅读更多...
设计模式-第10章（建造者模式）

设计模式-第10章（建造者模式）

建造者模式建造者模式建造者模式解析建造者模式的基本代码结构建造者模式 建造者模式&#xff08;Builder&#xff09;&#xff0c;将一个复杂对象的构建和表示分离&#xff0c;使得同样的构建过程可以创建不同的表示。 如果我们用了建造者模式&#xff0c;那么用户就只需指定…
阅读更多...
欢乐消除开心假日协议解密

欢乐消除开心假日协议解密

欢乐消除开心假日协议解密协/议/流/量/解/密分析欢乐消除开心假日这款游戏流量的协议加密方式。序欢乐消除开心假日是一款合成模拟家装的游戏&#xff0c;在这个游戏中&#xff0c;你将成为一位充满热情的设计师&#xff0c;与好友一起经营工作室。你需要根据客户的需求重新设计…
阅读更多...
详解PyTorch Tensor 数据类型——张量

详解PyTorch Tensor 数据类型——张量

目录 张量 张量的结构 张量的创建 张量的操作 数学运算 逻辑运算 形状操作 索引和切片 张量的维度变换 常见的数据类型存储 附录PyTorch官方API中文文档 张量 在PyTorch中&#xff0c;张量&#xff08;Tensor&#xff09;是一种常见的数据类型&#xff0c;它是一个…
阅读更多...
如何快速将多图片合并拼接成一张大图并保留原图质量 - 极速图片合成拼接器软件简介

如何快速将多图片合并拼接成一张大图并保留原图质量 - 极速图片合成拼接器软件简介

在工作中我们有时需要把多张图片打印在一张纸上&#xff0c;那就必须手动排列和调整每张图片的大小&#xff0c;这可是一项费时费力的任务。 借助极速图片合成拼接器这款软件&#xff0c;终于可以快速自动解决这种任务啦&#xff01; 它是一款可以自动一次性将多个图像文件合并…
阅读更多...
Jenkins部署angular11自动打包

Jenkins部署angular11自动打包

可能年纪大了&#xff0c;对于新东西的学习和接收有点慢&#xff0c;花了差不多一周的时间&#xff0c;终于把jenkins配置好了&#xff0c;可以自动打包&#xff0c;与手动打出来的一样&#xff0c;以后就解放双手了。#!/bin/bashnpm cache clean -fnpm -vnode -vnpm install n…
阅读更多...
ubuntu 18.04.06LST安装R4.0+版本报错及解决过程

ubuntu 18.04.06LST安装R4.0+版本报错及解决过程

1. sudo apt-get update无法正常使用 错误:13 http://ppa.launchpad.net/webupd8team/sublime-text-3/ubuntu bionic Release 404 Not Found [IP: 2620:2d:4000:1::3e 80] 解决措施&#xff1a;删除 webupd8team/sublime-text-3这个ppa文件。 sudo add-apt-repository --…
阅读更多...
MySQL调优 - SQL查询深度分页问题

MySQL调优 - SQL查询深度分页问题

一、问题引入 例如当前存在一张表test_user&#xff0c;然后往这个表里面插入3百万的数据&#xff1a; CREATE TABLE test_user (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主键id,user_id varchar(36) NOT NULL COMMENT 用户id,user_name varchar(30) NOT NULL COMMENT 用…
阅读更多...
嵌入式学习笔记——寄存器开发STM32 GPIO口

嵌入式学习笔记——寄存器开发STM32 GPIO口

寄存器开发STM32GPIO口前言认识GPIOGPIO是什么GPIO有什么用GPIO怎么用STM32上GPIO的命名以及数量GPIO口的框图&#xff08;重点&#xff09;输入框图解析三种输入模式GPIO输入时内部器件及其作用1.保护二极管2.上下拉电阻&#xff08;可配置&#xff09;3.施密特触发器4.输入数…
阅读更多...
什么是CatGPT-使用效果如何-

什么是CatGPT-使用效果如何-

个人使用效果&#xff0c;评分优&#xff0c;足以满足教学和填表。程序媛借助CatGPT&#xff08;ChatGPT更佳&#xff09;&#xff0c;基本上可以秒杀不用此类工具的程序猿&#xff08;男&#xff09;&#xff01;&#xff01;&#xff01;问&#xff1a;为什么使用AIGC能大幅度…
阅读更多...
79、ClimateNeRF: Physically-based Neural Rendering for Extreme Climate Synthesis

79、ClimateNeRF: Physically-based Neural Rendering for Extreme Climate Synthesis

简介主页物理模拟可以很好地预测天气影响。神经辐射场产生SOTA场景模型。ClimateNeRF 允许我们渲染真实的天气效果&#xff0c;包括雾霾、雪和洪水 &#xff0c;结果可以通过有物理意义的变量来控制&#xff0c;比如水位 &#xff0c;这允许人们可视化气候变化的结果将对他们产…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023