语句fork for
Go语言 ：使用简单的 for 迭代语句进行 TDD 驱动测试开发与 benchmark 基准测试
前提准备与运行环境请参考：（新手向）在Linux中使用VScode编写 "Hello，world"程序，并编写测试-Ubuntu20.4 在 Go 中 for 用来循环和迭代， Go 语言没有 while，do，until 这几个关键字，我们只能使用 for。这也算是件好事！ 让我们来为一个重复字符 ......
论文翻译：2023_THLNet: two-stage heterogeneous lightweight network for monaural speech enhancement
论文地址：THLNet: 用于单耳语音增强的两级异构轻量级网络 代码：https://github.com/dangf15/THLNet 引用格式：Dang F, Hu Q, Zhang P. THLNet: two-stage heterogeneous lightweight network f ......
【Vue】style和class 列表渲染 使用v-for进行循环 监控失效 双向数据绑定 过滤案例 事件修饰符
昨日回顾 # 1 前端发展历史 -vue react -谷歌flutter，Dart语言 -uni-app：小公司 -vue： 3.x 2.x -3.x :ts -2.x :js # 2 vue: -渐进式 -MVVM: M层：model，数据层，js V层：view，视图层，html，css VM ......
SQLSERVER 语句交错引发的死锁研究
一：背景 1. 讲故事 相信大家在使用 SQLSERVER 的过程中经常会遇到 阻塞 和 死锁，尤其是 死锁，比如下面的输出： (1 row affected) Msg 1205, Level 13, State 51, Line 5 Transaction (Process ID 62) was ......
AKS for Gitpod
实习期间做的一个小项目 距今一个多月两个月 1.First Week local k8s 命令行：kubectl ✅ 运行Kubernetes： kind，minikube✅，kubeadm first step: minikube（need Container or virtual machine ......
OPENMP FOR CONSTRUCT GUIDED 调度方式实现原理和源码分析
OPENMP FOR CONSTRUCT GUIDED 调度方式实现原理和源码分析 前言 在本篇文章当中主要给大家介绍在 OpenMP 当中 guided 调度方式的实现原理。这个调度方式其实和 dynamic 调度方式非常相似的，从编译器角度来说基本上是一样的，在本篇文章当中就不介绍一些相关的必备 ......
Educational Codeforces Round 143 (Rated for Div. 2) A-E
比赛链接 A 题意 有两座塔由红蓝方块组成，分别有 $n,m$ 个方块，一次操作可以把一座塔塔顶的方块移动到另一座塔的塔顶，问通过操作是否能使每座塔中没有颜色相同的相邻方块。 题解 知识点：贪心。 注意到，操作最多能拆掉一对相邻的方块，因此统计两座塔不合法的对数。 如果超过 $1$ 对，那么无解。 ......
MyBatis的使用三(在sql语句中传值)
本文主要介绍在mybatis中如何在sql语句中传递参数 一. #{ } 和 ${ } 1. #{ } 和 ${ }的区别 #{ }是预编译处理 ==> PreparedStatement ${ }是字符串替换 ==> Statement mybatis在处理 #{ } 时，会将sql中的 # { ......
【Azure Cache for Redis】Python Django-Redis连接Azure Redis服务遇上(104, 'Connection reset by peer')
问题描述 使用Python连接Azure Redis服务，因为在代码中使用的是Django-redis组件，所以通过如下的配置连接到Azure Redis服务： CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", " ......
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 ......
OpenMP For Construct dynamic 调度方式实现原理和源码分析
在本篇文章当中主要给大家介绍 OpenMp for construct 的实现原理，以及与他相关的动态库函数分析，与 for construct 非常相关的是循环的调度方式，在 OpenMP 当中一共有四种调调方式，auto, dynamic, guided, runtime, 在本篇文章当中主要是... ......
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。 ......
【LeetCode字符串#03】图解翻转字符串中的单词，以及对于for使用的说明
翻转字符串中的单词 力扣题目链接(opens new window) 给定一个字符串，逐个翻转字符串中的每个单词。 示例 1： 输入: "the sky is blue" 输出: "blue is sky the" 示例 2： 输入: " hello world! " 输出: "world! hel ......
MySQL join语句怎么优化？
在MySQL的实现中，Nested-Loop Join有3种实现的算法： 1、 Simple Nested-Loop Join：简单嵌套循环连接 2、 Block Nested-Loop Join：缓存块嵌套循环连接 3、 Index Nested-Loop Join：索引嵌套循环连接 MySQL ......
group by 语句怎么优化？
一、一个简单使用示例 我这里创建一张订单表 CREATE TABLE `order_info` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `order_no` int NOT NULL COMMENT '订单号', `goods_id` int ......
order by 语句怎么优化？
说明 当前演示的数据库版本5.7 一、一个简单使用示例 先创建一张订单表 CREATE TABLE `order_info` ( `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `order_no` int NOT NULL COMMENT '订单号', ......
琐碎的想法（五）for 的前世今生
for 的前世今生 起因 记得大学上C语言的课，第一次遇到的问题就是循环结构里面的 for。 在此之前，选择结构的 if 非常易懂，和日常生活的判断没有区别。 循环结构的 while 同样比较好理解。 本质上是一个判断 如果为真，继续循环。 如果不假，则退出循环。 而 for 会不好理解一些。 fo ......
Cesium for Unreal加载倾斜摄影
本文介绍UE4中通过Cesium插架加载本地倾斜摄影模型。Cesium for Unreal插件运行在UE环境何总运行Cesium，这样方便做一个GIS应用。 安装Cesium for Unreal插件 在UE 虚幻商城中，搜索 “Cesium for Unreal”， 然后下载插件，下载完成后，可 ......
优化if...else...语句
写代码的时候经常遇到这样的场景：根据某个字段值来进行不同的逻辑处理。例如，不同的会员等级在购物时有不同的折扣力度。如果会员的等级很多，那么代码中与之相关的if...elseif...else...会特别长，而且每新增一种等级时需要修改原先的代码。可以用策略模式来优化，消除这种场景下的if...els ......
迁移学习（DIFEX）《Domain-invariant Feature Exploration for Domain Generalization》【已复现迁移】
论文信息 论文标题：Domain-invariant Feature Exploration for Domain Generalization论文作者：Wang Lu, Jindong Wang, Haoliang Li, Yiqiang Chen, Xing Xie论文来源：TMLR 2022论 ......
迁移学习（JDDA） 《Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation》
论文信息 论文标题：Joint domain alignment and discriminative feature learning for unsupervised deep domain adaptation论文作者：Chao Chen , Zhihong Chen , Boyuan Jia ......
【Surface Detection】Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection
物体表面缺陷检测现状 传统机器学习局限性 传统机器学习方法对于特定的算法只能解决特定的问题，不够灵活，无法快速适应新产品； 不同的问题有不同的特征，当需要解决新问题时，需要重新设计特征，开发周期长； 深度学习遇到的问题 训练数据数量需求大； 标注精度、耗时需求严格； 计算能力需求高。 该篇paper ......
Elasticsearch查询及聚合类DSL语句宝典
随着使用es场景的增多，工作当中避免不了去使用es进行数据的存储，在数据存储到es当中以后就需要使用DSL语句进行数据的查询、聚合等操作，DSL对SE的意义就像SQL对MySQL一样，学会如何编写查询语句决定了后期是否能完全驾驭ES，所以至关重要，本专题主要是分享常用的DSL语句，拿来即用。 ......
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 ......
虚假新闻检测-迁移学习（CADM）《Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup》
论文信息 论文标题：Unsupervised Domain Adaptation for COVID-19 Information Service with Contrastive Adversarial Domain Mixup论文作者：Huimin Zeng, Zhenrui Yue, Ziyi ......
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, ......
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 ......