田帅康学习笔记

入门神经网络二网络搭建使用哪种深度学习框架目前主流的神经网络框架有tensorflow、kears，国产的有百度的PaddlePaddle，但是我是从yolov5入坑的，yolov5官方代码使用的是pytorch框架，所以我使用torch，而且torch框架上手很简单，资源较多坑较少。建立一个怎样的网络结构网络层网络层很简单，只有一个卷积层和一个全连接层，一个卷积层包括卷积、激活、下采样。我是用5

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最近项目上需要混音算法，上网查阅了四种常用的混音算法，用python运行来做测试,测试完成的语音数据放在结尾可以下载混音算法一：加权平均这种方法很简单，直接将两个PCM样本相加，为了防止溢出再除以二，但是这种方式会导致声音细节丢失声音会变小，并且混入通道数越多，声音衰减越严重，毕竟原始音频直接右移了八位，实际测试下来也是如此，实现方法为：for i in range(0,sample_nums):

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opus是一款优秀的音频编解码算法，具有很高的压缩率，尝试在ESP32平台运行opusESP-IDF开发环境运行opusESP-IDF开发环境已经有大佬做好了移植，并且制作了makefile文件，做好了第三方的components，下载地址 点击我，我们只用将文件夹下载先来拖放到components文件夹根目录即可，如下图所示下面我们来创建一个demo用来运行，新建一个hello world工程，

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Numpy矩阵基本运算1、python矩阵操作引入库：import numpy as np创建一个二维矩阵：>>>a = np.mat([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])打印a矩阵：>>>a matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])打印a矩阵形状：>>>a.shape (2,3)转置a矩阵：>&

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Makefile简单实用最近公司项目可能涉及到Makefile，今天来浅学一下！1、GCC使用当我们只有一个C文件时，可以用gcc编译直接生成文件，例如写一个main.c#include <stdio.h> int main() { printf("this is main.c\r\n"); return 0; }我们在命令行输入sudo gcc -c main.c

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前言，过度依赖typecho的工具，写不出好看的布局，typecho刚好也支持Markdown，记录一下学习过程Markdown标题在文本下方使用多个=======表示标题 例如： 这是一级标题 =========== 演示：这是一级标题在文本下方使用多个----表示小一些的标题 例如： 这是二级标题 -------- 演示：这是二级标题使用 # 号可表示 1-6 级标题，一级标题对应一个 # 号

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Numpy简单应用创建一个一维数组a = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) b = np.array((0, 1, 2, 3, 4)) c = np.arange(5) d = np.linspace(0, 2*np.pi, 5) print(a) >>>[0 1 2 3 4] print(b) >>>[0 1 2 3 4] print(

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在linux主机上搭建一套远程监控系统矿板有风险，入坑需谨慎最近在同事的推荐下在咸鱼入手了一套RK3399的开发板，卖家说是广告机的拆机设备，实际上嘛懂得都懂，这是不知道哪个币又崩盘了但是该说不说，这个板子本身就是开发板，配置2+16,并且配套资料资料还是很丰富的，从linux、android各个系统都可以刷，想玩纯净版手动编译也可以，我在这里装的是ubuntu系统，系统包中已经安装好了pytho

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pyinstaller使用方法如果我们写了一个python脚本，想发给朋友测试，但是朋友电脑上没有python环境的话是无法运行的，需要运行的话还需要安装python解释器，这样就太麻烦了，所以将python脚本封装为exe可执行文件是极好的！将python脚本打包需要安装pyinstaller工具，首先在命令行中运行以下安装指令：pip install pyinstaller 假设我们现在存在一

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翻遍全网，在python上运行opus的资料少之又少，看了很多远古帖子，勉强把opus-python跑了起来，踩了好多个坑，必须记录下来，opus作为一种优秀的音频编码方式，在未来一定会占据广阔的市场必备条件：windows操作系统-64位python3.x 64位opus.dll 64位一路经历：先通过pip安装opus，pip install opuslib 这个OPUS库并不包含编码器，只

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