本例程采用C语言版本的FFT算法对一个软件合成的信号进行FFT变换，并将FFT变换后每个频点的幅值打印输出。
信号合成程序:FFT变换后幅值输出如下:功能测试（STM3272M）:
信号合成程序:FFT变换后幅值输出如下:功能测试（STM3272M）:
2017/4/23 23:14:45
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变压器-TTSPytorch实现与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16
2016/5/8 12:34:51
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解释下列概念：主机、CPU、主存、存储单元、存储元件、存储基元、存储元、存储字、存储字长、存储容量、机器字长、指令字长。
解：P9-10主机：是计算机硬件的主体部分，由CPU和主存储器MM合成为主机。
CPU：中央处理器，是计算机硬件的核心部件，由运算器和控制器组成；
（早期的运算器和控制器不在同一芯片上，现在的CPU内除含有运算器和控制器外还集成了CACHE）。
主存：计算机中存放正在运行的程序和数据的存储器，为计算机的次要工作存储器，可随机存取；
由存储体、各种逻辑部件及控制电路组成。
存储单元：可存放一个机器字并具有特定存储地址的存储单位。
存储元件：存储一位二进制信息的物理元件，是存储器中最小的存储单位，又叫存储基元或存储元，不能单独存取。
存储字：一个存储单元所存二进制代码的逻辑单位。
存储字长：一个存储单元所存二进制代码的位数。
存储容量：存储器中可存二进制代码的总量；
（通常主、辅存容量分开描述）。
机器字长：指CPU一次能处理的二进制数据的位数，通常与CPU的寄存器位数有关。
指令字长：一条指令的二进制代码位数。
解：P9-10主机：是计算机硬件的主体部分，由CPU和主存储器MM合成为主机。
CPU：中央处理器，是计算机硬件的核心部件，由运算器和控制器组成；
（早期的运算器和控制器不在同一芯片上，现在的CPU内除含有运算器和控制器外还集成了CACHE）。
主存：计算机中存放正在运行的程序和数据的存储器，为计算机的次要工作存储器，可随机存取；
由存储体、各种逻辑部件及控制电路组成。
存储单元：可存放一个机器字并具有特定存储地址的存储单位。
存储元件：存储一位二进制信息的物理元件，是存储器中最小的存储单位，又叫存储基元或存储元，不能单独存取。
存储字：一个存储单元所存二进制代码的逻辑单位。
存储字长：一个存储单元所存二进制代码的位数。
存储容量：存储器中可存二进制代码的总量；
（通常主、辅存容量分开描述）。
机器字长：指CPU一次能处理的二进制数据的位数，通常与CPU的寄存器位数有关。
指令字长：一条指令的二进制代码位数。
2020/6/18 19:06:36
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FilterSolutions是一款基于PC的综合滤波器综合和分析软件包。
滤波器处理方案提供具有寄生效应的无源（集总和分布式），有源和开关电容器电路合成和修改分析，以及具有C代码生成和有限精度分析的数字滤波器IIR和FIR设计。
一款免费版的滤波器设计软件，仿真简单，波形可见。
方便研发人员使用。
滤波器处理方案提供具有寄生效应的无源（集总和分布式），有源和开关电容器电路合成和修改分析，以及具有C代码生成和有限精度分析的数字滤波器IIR和FIR设计。
一款免费版的滤波器设计软件，仿真简单，波形可见。
方便研发人员使用。
2021/6/9 16:30:20
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深度图(jpg)+RGB图（jpg）合成有雾数据python代码，运用大气散光模型，设定可见度等参数，引导滤波。
2019/2/27 13:35:14
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风电机组偏航系统具有高度的非线性与不确定性，采用传统的基于精确数学模型控制方法用于风电机组偏航系统，难以获得期望的稳定性、鲁棒性等控制功能。
针对以上问题，借鉴传统静态神经网络的逆系统控制方法，并根据非线性自回归平均模型（NARMA-L2），给出了基于合作粒子群算法（CPSO）的PID神经网络控制策略（PIDNNC），并基于该策略设计了PIDNNC积分合成控制系统，提出了基于该策略的PIDNN神经网络控制系统设计方法。
通过建立偏航系统的仿真模型进行仿真实验，并与PID控制器的控制效果进行比较，表明该控制策略
针对以上问题，借鉴传统静态神经网络的逆系统控制方法，并根据非线性自回归平均模型（NARMA-L2），给出了基于合作粒子群算法（CPSO）的PID神经网络控制策略（PIDNNC），并基于该策略设计了PIDNNC积分合成控制系统，提出了基于该策略的PIDNN神经网络控制系统设计方法。
通过建立偏航系统的仿真模型进行仿真实验，并与PID控制器的控制效果进行比较，表明该控制策略
2019/8/21 12:21:29
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改SDK可以在多个平台上，以高保真度为XR，3D和360视频项目渲染数百个同步3D音源，包括两个unity独有功能：现场录制和几何混响烘培。
共振音频（ResonanceAudio）技术其实是一整套关于AR/VR中3D声源定位、混音、处理、多音轨合成的高功能音频处理技术。
前面我们说unity2018版集成了共振音频（ResonanceAudio）技术，实际是集成了共振音频（ResonanceAudio）音频引擎但并没有提供相应组件。
所以我们要使用它，还得下载共振音频（ResonanceAudio）UnitySDK。
共振音频（ResonanceAudio）技术其实是一整套关于AR/VR中3D声源定位、混音、处理、多音轨合成的高功能音频处理技术。
前面我们说unity2018版集成了共振音频（ResonanceAudio）技术，实际是集成了共振音频（ResonanceAudio）音频引擎但并没有提供相应组件。
所以我们要使用它，还得下载共振音频（ResonanceAudio）UnitySDK。
2019/5/26 9:20:52
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研究了一种基于高斯约束滤波器的图像细节加强算法，通过高斯约束滤波器将原始红外图像分解为基图和细节图，并采用γ变换分别对其压缩，然后将两部分图像重新合成，从而在保留图像细节的同时有效地使红外场景得到高动态灰度显示。
分析了传统非锐化掩模图像加强算法光晕现象产生的原因及新处理方法对光晕现象的抑制过程，通过对多幅不同场景特征的红外图像测试比较，表明算法处理效果明显。
分析了传统非锐化掩模图像加强算法光晕现象产生的原因及新处理方法对光晕现象的抑制过程，通过对多幅不同场景特征的红外图像测试比较，表明算法处理效果明显。
2019/8/23 15:14:24
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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