论文 平台pubpeer

【论文笔记】FCN全卷积网络

全卷积网络(FCN)是用于图片语义分割的一种卷积神经网络(CNN),由Jonathan Long,Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出,由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支,在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
卷积 笔记 论文 网络 FCN

Azure Artifacts--全平台的程序包管理仓库(支持nuget)

写在前面 大部分一定规模的团队都有搭建私有nuget的需求;例如: MyGet BaGet 而我们使用的Azure DevOps 平台本身就提供了Artifacts, Artifacts不单只支持nuget包,还支持Npm、Maven、pip等; 这里简单说说nuget的Azure Devops A ......
仓库 Artifacts 程序 Azure nuget

基于Apache Hudi 构建Serverless实时分析平台

NerdWallet 的使命是为生活中的所有财务决策提供清晰的信息。 这涵盖了一系列不同的主题:从选择合适的信用卡到管理您的支出,到找到最好的个人贷款,再到为您的抵押贷款再融资。 因此,NerdWallet 提供了跨越众多领域的强大功能,例如信用监控和警报、用于跟踪净值和现金流的仪表板、机器学习 ( ......
Serverless 实时 Apache 平台 Hudi

Linux音频采集和在国产化平台中遇到的坑(一)

最近在做一个国产化平台的软件项目的开发,是基于国产芯片的银河麒麟系统。其中有一个重要模块,是采集和播放音频数据,播放不用多说了,采集的话,包括采集麦克风和采集桌面系统声音。很多人都觉得银河麒麟不就是linux么,那不直接用ALSA就好了,我原本也是这么想的,但是实际开发下来才发现,还是有各种坑需要自... ......
音频 国产 Linux 平台

Linux音频采集和在国产化平台中遇到的坑(二)

ALSA采集这条路走不通,只能尝试其他途径,这里通过PulseAudio的接口成功实现了国产化平台上采集麦克风和系统声音的功能。 ......
音频 国产 Linux 平台

论文翻译:2020:ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification

论文地址:ECAPA-TDNN:在基于TDNN的说话人验证中强调通道注意、传播和聚集 论文代码:https://github.com/TaoRuijie/ECAPA-TDNN 引用格式:Desplanques B, Thienpondt J, Demuynck K. Ecapa-tdnn: Emph ......

论文翻译:2022_Phase-Aware Deep Speech Enhancement: It's All About The Frame Length

论文地址:相位感知深度语音增强:这完全取决于帧长 引用格式:Peer T, Gerkmann T. Phase-aware deep speech enhancement: It's all about the frame length[J]. JASA Express Letters, 2022, ......

论文翻译:2022_Time-Shift Modeling-Based Hear-Through System for In-Ear Headphones

论文地址:基于时移建模的入耳式耳机透听系统 引用格式: 摘要 透传(hear-through,HT)技术是通过增强耳机佩戴者对环境声音的感知来主动补偿被动隔离的。耳机中的材料会减少声音 500Hz以上的高频成分。HT算法利用麦克风和用户耳朵之间的相对传递函数(RTF)产生人造声音,从而弥补环境声音的 ......

论文翻译:2022_2022_TEA-PSE 2.0:Sub-Band Network For Real-Time Personalized Speech Enhancement

论文地址:TEA-PSE 2.0:用于实时个性化语音增强的子带网络 论文代码: 引用: 摘要 个性化语音增强(Personalized speech enhancement,PSE)利用额外的线索,如说话人embeddings来去除背景噪声和干扰语音,并从目标说话人提取语音。此前,Tencent - ......

论文翻译:2022_腾讯DNS 1th TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab personalized speech enhancement system for ICASSP 2022 DNS CHALLENGE

论文地址:TEA-PSE: 用于ICASSP 2022 DNS挑战赛的Tencent-ethereal-audio-lab 个性化语音增强系统 论文代码: 引用格式:Ju Y, Rao W, Yan X, et al. TEA-PSE: Tencent-ethereal-audio-lab pers ......

论文翻译:2022_PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real-Time Speech Enhancement

博客地址:凌逆战 (转载请注明出处) 论文地址:PercepNet+: 用于实时语音增强的相位和信噪比感知 PercepNet 引用格式: Ge X, Han J, Long Y, et al. PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real ......

一看就会的 Anaconda 搭建 OpenCV for Python 环境(全平台通用)

OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,几乎可以在所有市面上的主流系统上运行,也有很多的语言接口。但是安装过程漫长、花式报错已成为常态。 ......
Anaconda 环境 OpenCV Python 平台

vivo 故障定位平台的探索与实践

作者:vivo 互联网服务器团队- Liu Xin、Yu Dan 本文基于故障定位项目的实践,围绕根因定位算法的原理进行展开介绍。鉴于算法有一定的复杂度,本文通过图文的方式进行说明,希望即使是不懂技术的同学也能理解。 一、背景介绍 1.1 程序员的困扰 作为一名IT从业人员,比如开发和运维,多少有过 ......
故障 平台 vivo

上古神兵,先天至宝,Win11平台安装和配置NeoVim0.8.2编辑器搭建Python3开发环境(2023最新攻略)

毫无疑问,我们生活在编辑器的最好年代,Vim是仅在Vi之下的神级编辑器,而脱胎于Vim的NeoVim则是这个时代最好的编辑器,没有之一。异步支持、更好的内存管理、更快的渲染速度、更多的编辑命令,是大神Thiago de Arruda对开发者们最好的技术馈赠。 之前一篇:Win10系统下安装编辑器之神 ......
至宝 神兵 编辑器 先天 NeoVim0

Windows 平台计算 CPU 总利用率

利用 GetSystemTimes 可以获得 Windows 系统的 Idle Time、 Kernel Time 和 User Time。Idle Time 是系统空闲的时间,也就是系统没有利用的时间。Kernel Time 是系统在内核模式下的执行时间。User Time 是系统在用户模式下的执 ......
利用率 Windows 平台 CPU

ING国际银行基于Volcano的大数据分析平台应用实践

摘要:ING集团发表了《Efficient Scheduling Of High Performance Batch Computing For Analytics Workloads With Volcano - Krzysztof Adamski & Tinco Boekestijn, ING》 ......
数据分析 Volcano 银行 数据 国际

Crossplane - 比 Terraform 更先进的云基础架构管理平台?

👉️URL: https://crossplane.io/ 📝Description: 将云基础架构和服务组成自定义平台 API 简介 在 11 月的 KCD 上海现场,听了一场阿里云的工程师关于他们自己的多云基础架构管理工具的介绍,前边的引言部分有介绍到 Terraform,还有另一款竞品就是 ......
Crossplane 架构 Terraform 先进 基础

vivo 实时计算平台建设实践

vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入、开发、部署、运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台。 ......
实时 平台 vivo

vivo 低代码平台【后羿】的探索与实践

本文主要从前后端分离的低代码方案、自研高性能渲染引擎、高效的可视化配置方案、千亿级内容投放、低代码如何与传统开发共存等五个维度vivo在低代码平台方面的实践经验,其中也会涉及到动态交互如何运用低代码来编排和我们在提高配置效率方面的全面探索。 ......
代码 平台 vivo

vivo 游戏中心低代码平台的提效秘诀

本文首先介绍背景与痛点,然后阐述了vivo互联网游戏中心是如何搭建低代码平台,最后展示了低代码平台带来的收益和未来建设方向。 ......
游戏中心 秘诀 代码 平台 vivo

基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取

基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取,小样本能力强悍,OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。 ......

Raft一致性共识算法论文学习

论文地址:https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 看完raft共识算法,脑袋非常懵,所以写一篇学习笔记,记录一下。 raft算法主要解决三个模块的问题:领导人选举、日志复制和安全性。当然除了这三个方面,论文对于raft的安全 ......
一致性 共识 算法 论文 Raft

Google分布式文件系统GFS论文学习

GFS作为最著名的分布式文件系统,首先具备了大规模、可扩展、适配大文件、自动运维等高级特性。虽然是比较早期的分布式文件系统,但是它里面的设计思想还是值得现代分布式系统设计参考的,并且还有很多后期著名的分布式文件系统就是根据 GFS 来的。 一、设计预期 在论文前面,列举了设计预期,也就是 GFS 是 ......
分布式 文件 Google 论文 系统

Ventoy制作启动盘和使用VMware测试启动盘(论文版)

Ventoy是可用于制作启动U盘的开源工具,在占用少量引导分区容量后,其他空间依旧可以正常当一般的U盘读写文件。它的最大特点是只要将iso、win、img、efi等之类的镜像文件和引导文件移动到U盘中。比如导出微PE、杏雨梨云的可启动iso镜像文件,移动到U盘中,在启动时选择微PE、杏雨梨云任意一个... ......
Ventoy VMware 论文

论文解读(CAN)《Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题:Contrastive Adaptation Network for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Guoliang Kang, Lu Jiang, Yi Yang, Alexander G Hauptmann论文来源:CVPR 2019论 ......

微软跨平台maui开发chatgpt客户端

image 什么是maui .NET 多平台应用 UI (.NET MAUI) 是一个跨平台框架,用于使用 C# 和 XAML 创建本机移动(ios,andriod)和桌面(windows,mac)应用。 image chagpt 最近这玩意很火,由于网页版本限制了ip,还得必须开代理, 用起来比较 ......
客户端 chatgpt 客户 maui

时间老去,Ruby不死,Ruby语言基础入门教程之Ruby3全平台开发环境搭建EP00

如果说电子游戏是第九艺术,那么,编程技术则配得上第十艺术的雅称。艺术发展的普遍规律就是要给与人们对于艺术作品的更高层感受,而Matz的Ruby语言则正是这样一件艺术品。 无论是语法还是理念,都让Ruby开发者感受到款待,如此,Ruby代码就像活了过来,它们时而高声,却藏不住优雅,时而细语,却意外地铿 ......
Ruby 语言基础 入门教程 语言 环境

TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion 增量时序知识图谱补全论文解读

论文网址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961 Arxiv:https://arxiv.org/abs/2104.08419 论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(Temporal Knowledge Graph Completion, ......

微服务开发平台 Spring Cloud Blade 部署实践

本文介绍使用 Rainbond 快速部署 Spring Cloud Blade 微服务平台。Spring Cloud Blade 是一个由商业级项目升级优化而来的微服务架构,采用Spring Boot 2.7 、Spring Cloud 2021 等核心技术构建,完全遵循阿里巴巴编码规范。提供基于 ......
开发平台 Spring Cloud Blade 平台

Relational Learning with Gated and Attentive Neighbor Aggregator for Few-Shot Knowledge Graph Completion 小样本知识图谱补全论文解读

小样本知识图补全——关系学习。论文利用三元组的邻域信息,提升模型的关系表示学习,来实现小样本的链接预测。主要应用的思想和模型包括:GAT(图注意力神经网络)、TransH、SLTM、Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)。 论文地址:https://arxiv.org ......
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