网络音频检查器WebAudioInspector是一个Chrome扩展程序，它向“开发人员工具”添加了“WebAudio”面板。
该面板显示了WebAudioAPIJavaScript生成的AudioNode图。
从其安装扩展程序。
Wiki详细介绍了。
暂时不支持ES6类此扩展打破了扩展AudioNode子类的ES6类。
请参阅。
WebAudioInspector的用于覆盖AudioNode构造函数的逻辑不允许类extend这些构造函数。
我们正在尝试解决此问题。
发展历程建立依赖关系版本6或更高版本。
如有必要，可以使用版本7或更高版本。
贡献我们欢迎您的贡献。
请参阅问题列表或提出建议。
首先，我们目前遇到一些需要所有者的可用性和可视化问题。
查看CONTRIBUTING.md。
请注意，Google要求贡献者签署“。
设置（按照Google的要求）。
使用git@地址克隆存储库。
https地址不适用于2要素身份验证。
构建并运行在项目根目录中运行以下命令。
npminstall#InstallNodemodules

支持v7.23后所有版本，官网下载最新版本安装后直接解压补丁覆盖相关即可升级成功。
已注册可选组件：手机短信，EA进销存，财务管理，报表，即时通讯，通讯监控，互联互通组件，附件加密组件，三员安全管理组件，手机签章组件报表版本号：4,0,0,7类型：不限模板完美支持OA精灵最新版本

《10000个科学难题》序　　前言　　奥特（Vaught）猜想与拓扑奥特猜想　　超紧基数典型内模型问题　　递归可枚举度中的格嵌入问题和双量词理论可判定性问题　　高层有限波雷尔（Borel）等价关系中的两个问题　　极小塔问题　　r=rω?及s=sω?　　连续统势确定问题　　奇异基数问题　　萨克斯（Sacks）关于波斯特（Post）问题的度不变解问题和马丁（Martin）猜想　　图灵（Turing）等价问题　　图灵（Turing）度的自同构问题　　是否存在一个稳定的一阶完全理论，它有大于一的有穷多个可数模型　　Cherlin-zilber猜想　　带指数函数的实数理论的可判定性问题　　Shelalh唯一性猜想　　微分封闭域上的平凡强极小集　　3-Calabi-Yau代数的分类　　阿廷（Artin）群的Grobner-Shirshov基　　布如意（Broue）交换亏群猜想　　布朗（Brown）问题　　凯莱（Cayley）图和相关的问题　　福克斯（Foulkes）猜想　　戈伦斯坦（Gorenstein）对称猜想　　卡普兰斯基（Kaplansky）第六猜想　　中山（Nakayama）猜想和广义中山（Nakayama）猜想　　拉姆拉斯（Ramras）问题　　Smashing子范畴上的公开问题　　巴斯-奎伦（Bass-Quillen）猜想　　非半单Brauer代数的表示理论　　非交换曲面的分类　　关于码交换等价于前缀码的猜测　　关于半群上一类重要同余的一个系列推广模式　　关于有限码具有有限完备化的判定问题　　关于正则半群的两个嵌入问题　　广义倾斜模中的两个猜想　　考克斯特群的胞腔　　满足正规子群极小条件的可解群的Fitting子群是否是幂零的?　　模代数smash积的半素性　　球极函数的提升Pieri型公式　　稳定等价猜想　　一些代数的Grobner-Shirshov基　　由导出范畴建立量子群和典范基　　有限维数猜想　　ABC猜测　　巴斯（Bass）猜想和索尔（Soule）猜想　　Lichtenbaum猜想　　里德一所罗门（Reed-Solomon）码的译码问题　　沙努尔（Schanuel）猜想　　[1]哥德巴赫（Goldbach）猜想　　关于不同模覆盖系的厄尔多斯（Erdos）问题　　关于倒数和发散序列的厄尔多斯图兰（Erdos-Turan）猜想　　关于奇数阶阿贝尔（Abel）群的Snevily猜想　　关于有限域上代数曲线点数的Drinfeld-Vladt界　　朗兰兹（Langlands）纲领　　类数1实二次域的高斯猜想　　黎曼（Riemann）zeta函数在奇正整数点处值的超越性　　黎曼（Riemann）猜想　　欧拉常数的超越性　　椭圆曲线的BSD猜想　　希尔伯特第九问题：高斯二次互反律如何推广　　希尔伯特第十二问题：构作数域的最大阿贝尔扩域　　岩泽（Iwasawa）理论的主猜想　　……　　编后记

ArcGISDesktop10.7汉化破解使用说明1、双击安装主程序安装包ESRIArcGISDesktop；
2、ESRIArcGISDesktop安装完成后关闭掉软件彻底退出程序；
4、将Crack文件夹里的破解文件拷贝到软件安装目录即可破解；
默认目录C:\ProgramFiles(x86)\ArcGIS\Desktop10.X\bin4、将ZH-CN汉化文件复制到软件安装目录覆盖替换即可汉化；
默认目录C:\ProgramFiles(x86)\ArcGIS\Desktop10.X

市域覆盖了乡村、城市、城郊等多元化社区类型，具备统筹城市治理与乡村治理现代化的现实环境。
市域是人口等各类要素的集中地，具备相对完善的立法、行政、司法权限，涵盖党委、政府、社会、大众等多元化社会治理主体，可以有效的破解“九龙治水”困境。
可以说，市域社会治理是社会治理的基础，推动市域社会治理现代化意义重大。

这个配色方案是本人用这比较舒服的，分享给大家，将配置文件覆盖到keil/UV4/C51即可

本文档介绍Sphinx4在Windows下的中文训练过程及注意事项，与本文档配套的是我自己的训练实例bergtrain和用到的软件。
本文档编写日期2013-04-231、为什么要训练？sphinx4目前的版本中仅提供了英文等语音识别库。
中文的库是PTM或semi类型的，在java版sphinx中无法使用。
2、Sphinx的训练指哪些内容？在Sphinx中有语言模型、声学模型等概念，如果你不想了解这些，请参考以下内容：a1、中文每个字的标准发音已经有一个较为全面的文件进行了标注这个文件就是zh_broadcastnews_utf8.dic（下称这类文件为发音字典），在sphinx网站上可以下载，我们也包含了它。
下面是该文件的片断，它用类似拼音的方式标注了每个字或词的发音。
昌chang昌北changbei昌必changbi昌都changdu昌赫changhea2、需要告诉sphinx我们经常使用的字、词是哪些，它们出现的频率如何由于开放式语音识别尚难实现，所以sphinx实际上只能较好的处理相对小的语言集合。
因此，针对特定的领域，告诉sphinx该领域的词汇和各词出现的频率将极大提高识别率。
a3、需要告诉sphinx每个字、词的真正读音发音字典告诉sphinx每个字的标准读音，但面对的说话人往往不会以标准读音来朗读。
因此sphinx需要学习说话人的“口音”。
如果训练时的读者发音比较标准，则sphinx能“举一反三”，识别其他不那么标准的读者的语音。
推荐的做法是训练一些典型的口音：标准男、女声，童音，最后再考虑特定用户的口音。
3、如何准备训练内容所需的原料？需要准备两大内容：1)文本语料文件，2)语料录音文件。
文本语料文件给出2.a2中需要的内容，在bergtrain的etc文件下的berginput.txt文件就是一个预料文件。
它以行为单位，给出了150个中文句子。
语料录音文件是根据文本语料文件，朗读它的每行/句话，保存到每一个语音文件即可。
语料文件中的语句应该尽量选择领域相关的，在覆盖领域内名词的前提下，覆盖尽可能多的通用词汇。
4、训练环境及注意事项本文的训练软硬件如下：硬件：T60P笔记本，机器自带录音设备；
操作系统为Win732位。
软件：Sphinx cmuclmtk-0.7-win32.zip pocketsphinx-0.8-win32.zip sphinxbase-0.8-win32.zip sphinxtrain-1.0.8-win32.zip sphinx4-1.0beta6-bin.zip，用于编写java版的识别软件所需的库 脚本执行软件 ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi 录音和处理软件 audacity-win-2.0.3rc1.zip，可进行录音和声音文件处理（如降噪），免费软件 FairStars.zip，可进行批量录音（V3.5绿色版） 文本编辑软件UltraEdit，UltraEdit-32.rar绿色版注意： 文件格式 语料文件必须使用UltraEdit进行编辑， 在编辑后，使用文件-转换-ASCII转UTF-8(UNICODE编辑)，指定文件中的中文使用utf8编码。
在保存前，设置格式如下： 换行符：UNIX终束符-LF 指定文件中的回车/换行符为编码0A的换行符 格式：UTF-8-无BOM 每个文件的末尾必须有一个回车！ 这个回车将在保存时被替换为编码0A的换行符，训练脚本需要这个符号来确认文件的结束。
录音文件 如果你不希望去编辑训练中的配置文件，则在使用FairStars录音时作如下设定： 进入菜单和对话框选项-显示录音选项-编码-WMA， 设定：采样率（16000Hz）、通道（单声道）、比特率（16Kbps）5、训练步骤下面逐步从零开始进行训练5.1软件环境的安装将本文档所在的文件夹解压或拷贝到d:\，即本文档路径是d:\sphinxtrain\Sphinx中文训练教程.txt1)点击安装ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi和ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi；
2)解压Sphinx中除sphinx4-1.0beta6-bin.zip外的压缩文件到d:\sphinxtrain下

本文来自csdn，文章先来卷积神经网络和全连接神经网络对比，接着让我们直观理解卷积，卷积计算流程，结合案例进行相关的介绍。
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
它包括卷积层(convolutionallayer)和池化层(poolinglayer)。
对比：卷积神经网络、全连接神经网络左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层右图：卷积神经网络（立体），组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层在卷积神经网络中有一个重要的概念：深度卷积

在这个程序中，目标函数是二元函数，然后变量没有编码，采用的实数法。
子代选择使用的是轮盘赌法。
多目标函数和多变量函数，以及轮盘赌法和覆盖法。
变量编码与未编码。
请看我其他上传的资源。
都自己运行过。
注释详细。

福昕凤腾9.41破解补丁-拷贝'FoxitPhantomPDF.exe'到福昕安装目录下，覆盖原文件-拷贝'phc.dll'到福昕安装目录下的plugins文件夹，覆盖原文件-导入注册表(Express2BusinessFixNew.reg)-搞定！破解之后依旧是试用版只是到期时间到2073年

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。