LAS是Listen(Encoder),Attend,和Spell(Decoder)的简称 第一个步骤Listen(Encoder) listen的作用是输入一段语音信号,输出一段向量,去掉语音中的杂序,只保留和语音有关的部分. 上图中acoustic features表示的是每一帧的声音信号. listen进行encoder RNN CNN 将fliter沿着时间的方向扫过每一个acoustic features ,每一个fliter会吃一个范围的acoustic features进去得到一个

分治思想求解的问题,但是比较特殊,只有分解问题和求解小问题,不需要合并 每次也只需要经过判断,分解一半,所以比其他分解两边的效率高 最坏情况时间复杂度为O(n^2),期望时间复杂度为O(n) 找基准值时候可以考虑随机选择 #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> #include<random> #include<ctime> using namespace std; int

  这篇博客讲的是SQL server的分页方法,用的SQL server 2012版本.下面都用pageIndex表示页数,pageSize表示一页包含的记录.并且下面涉及到具体例子的,设定查询第2页,每页含10条记录.   首先说一下SQL server的分页与MySQL的分页的不同,mysql的分页直接是用limit (pageIndex-1),pageSize就可以完成,但是SQL server 并没有limit关键字,只有类似limit的top关键字.所以分页起来比较麻烦.   SQL

1.三台Centos7的主机 [root@ceph-1 ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core)    2.主机准备 IP地址       主机名 172.16.10.210   admin-node  #管理端,后续的ceph-deploy工具都在该主机上进行操作,并且也充当监控和osd.0节点 172.16.10.211   node1     #监控和osd.1节点 172.16.10.212   no

1.进程 file descriptor 异常检测 检测 file descriptor 是否指向一个socket 以重定向+/dev/tcp Bash反弹Shell攻击方式为例,这类反弹shell的本质可以归纳为file descriptor的重定向到一个socket句柄. 2.检测 file descriptor 是否指向一个管道符(pipe) 对于利用"管道符"传递指令的反弹shell攻击方式来说,这类反弹shell的本质可以归纳为file descriptor的重定向到一个pi

概述 项目简介 由于是公司内做的项目,不方便开源,就只分享优化过程吧. 项目信息 逐日是一个移动端单机小游戏,使用Unity开发,目前已将项目使用的Unity升级到2019.4.14f1c1 (3e5991a5f6ba)版本. 项目内容 在进行优化前,项目资源目录如下,可以看到,项目目录命名杂乱,包含很多需求迭代产生的旧资源.无用场景.未压缩的音视频等内容. 由于这次主要是对于安装包大小的一些尝试,所以就不会特别关注游戏逻辑,整体能加载完成,不Crash就OK,没有对游戏逻辑上花费过多精力,后面

好好学习,天天向上 本文已收录至我的Github仓库DayDayUP:github.com/RobodLee/DayDayUP,欢迎Star 1. 标题标签 <h1> </h1> ...... <h6> </h6> 为了使网页更具有语义化,我们经常会在页面中用到标题标签.HTML提供了6个等级的网页标题 即<h1>-<h6> 2. 段落和换行标签 段落标签:<p> </p> 在HTML标签中, 标签用于定义段落

写算法题的时候突然发现自己忘记基本的C++:cout格式化输出了,赶紧拉出以前的C++学习笔记重新看一看. 部分内容来自教程:C语言中文网(一个很棒的网站) 有时希望按照一定的格式进行输出,如按十六进制输出整数,输出浮点数时保留小数点后面两位,输出整数时按 6 个数字的宽度输出,宽度不足时左边补 0,等等.C语言中的 printf() 函数使用以%开头的格式控制符,例如 %X.%.2f.%6d 等:C++ 中的 cout 对象则使用流操作算子(你也可以叫做格式控制符)或者成员函数进行控制. 使用

插件的配置与使用 在mybatis-config.xml配置文件中配置plugin结点,比如配置一个自定义的日志插件LogInterceptor和一个开源的分页插件PageInterceptor: <plugins> <plugin interceptor="com.crx.plugindemo.LogInterceptor"></plugin> <plugin interceptor="com.github.pagehelper.P

Vuex form表单处理, 比官网更好的办法 问题, 当使用vuex的state作为表单的v-model元素, 虽然简单粗暴, 但这种修改没有经过mutation方法. 在严格模式下会抛出错误 目录 Vuex form表单处理, 比官网更好的办法 1. 错误提示 2. 相关场景 3. 官网建议方法 4. 解决方案 5. 整体解释 1. 错误提示 错误代码如下 [Vue warn]: Error in callback for watcher "function () { return this

CompletionStage是Java8新增接口,用于异步执行中的阶段处理:先看接口 可以简单划分为三类: 1.在上一阶段执行结束之后,一阶段结果作为指定函数的参数执行函数产生新的结果,apply/combine,接口参数为Bi/Function类型 2.在上一阶段执行结束之后,一阶段结果作为指定函数的参数执行函数,accept方法,接口参数为Bi/Consumer类型 3.在上一阶段执行结束之后,不依赖一阶段执行结果,执行指定的操作,run方法,接口参数为Runnable类型 关键词: ap

本文是使用 golang 实现 redis 系列的第七篇, 将介绍如何将单点的缓存服务器扩展为分布式缓存.godis 集群的源码在Github:Godis/cluster 单台服务器的CPU和内存等资源总是有限的,随着数据量和访问量的增加单台服务器很容易遇到瓶颈.利用多台机器建立分布式系统,分工处理是提高系统容量和吞吐量的常用方法. 使用更多机器来提高系统容量的方式称为系统横向扩容.与之相对的,提高单台机器性能被称为纵向扩容.由于无法在单台机器上无限提高硬件配置且硬件价格与性能的关系并非线性的,

1. 前言 关于 Word 文档的读写,前面两篇文章分别进行了一次全面的总结 最全总结 | 聊聊 Python 办公自动化之 Word(上) 最全总结 | 聊聊 Python 办公自动化之 Word(中) 本篇文章作为一个办公自动化 Word 篇的一个补充,写写几个比较实用的办公场景 包含: 页眉页脚处理 合并多个文档 新增数字索引 doc 批量转 docx 对比文档差异性 特别内容标注 替换文字内容 2. 页眉页脚 每一个页面章节都包含:页眉页脚 它可以单独设置,每个页面都不一样:也可以全部设

实现邮件报警 网页版邮箱中开启 POP3/SMTP/IMAP 生成授权码并记录 Server端安装配置邮件服务器 1.Yum安装邮件服务器 yum -y install mailx dos2unix mailx -V 2. 编辑邮件配置 vim /etc/mail.rc set bsdcompat set from=S13467005509@163.com smtp=smtp.163.com set smtp-auth-user=S13467005509@163.com smtp-auth-pa

DC1 文章前提概述 本文介绍DC-1靶机的渗透测试流程 涉及知识点(比较基础): nmap扫描网段端口服务 msf的漏洞搜索 drupal7的命令执行利用 netcat反向shell mysql的基本操作 sudi提权 基本环境搭建 靶机下载地址:http://www.five86.com/downloads/DC-1.zip https://download.vulnhub.com/dc/DC-1.zip VMware(windows):https://www.52pojie.cn/thre

在系统模块中的业务列表展示里面,一般我们都会在列表中放置一些查询条件,如果是表字段不多,大多数情况下,放置的条件有十个八个就可以了,如果是字段很多,而这些条件信息也很关键的时候,就可能放置很多条件,但是界面空间比较有限,而常规的查询一般就那么几个常用条件,如果每次都占用很多版面,好像不是很合理和友好.本篇随笔探讨Vue+Element前端界面中处理高级查询模块的界面设计,提供了两种处理的思路供参考借鉴. 1.弹出框的高级查询条件的界面设计 如常规的列表界面如下所示. 单击[高级查询]弹出一个新对

基于邻域的算法(1) 基于邻域的算法主要分为两类,一类是基于用户的协同过滤算法,另一类是基于物品的协同过滤算法.我们首先介绍基于用户的协同过滤算法. 基于用户的协同过滤算法(UserCF) 基于用户的协同过滤算法是最古老的算法了,它标志着推荐系统的诞生.当一个用户甲需要个性化推荐时,首先找到那些跟他兴趣相似的用户,然后把那些用户喜欢的,甲没有听说过的物品推荐给用户甲,那么这种方式就叫做基于用户的协同过滤算法. 那么,这个算法包含两个步骤: 找到和目标用户兴趣相似的用户集合. 找到这个集合中的用户

老刘今天复习HBase知识发现很多资料都没有把概念说清楚,有很多专业名词一笔带过没有解释.比如这个框架高性能.高可用,那什么是高性能高可用?怎么实现的高性能高可用?没说! 如果面试官听了你说的,会有什么反应?我的感觉就是你说的东西都是别人的,没有自己的理解.所以老刘才会写用大白话讲大数据这个系列,就是争取把东西讲清楚,讲明白!如果觉得老刘写得不错,给老刘点个赞吧! 01 HBase知识点 第1点:HBase的定义 官网画红框中直接就说,HBase是一个分布式.可扩展的大数据存储Hadoop数据库

说明 该并非实现真正的处理机调度,只是通过算法模拟这两种调度算法的过程. 运行过程如下: 输入进程个数 输入各个进程的到达事件 输入各个进程的要求服务事件 选择一种调度算法 程序给出调度结果:各进程的完成时间.周转时间.带权周转时间. 运行截图 FCFS SJF 代码如下 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_DURANCE 1e6 /* author: Qin Guoqing; date:2020年11月17日 17

本篇文章为你解答一下问题: 0:redis单线程的实现流程是怎样的? 1:redis哪些地方用到了多线程,哪些地方是单线程? 2:redis多线程是怎么实现的? 3:redis多线程是怎么做到无锁的?   0:redis单线程的实现流程是怎样的? Redis一开始是单线程模型,在一个线程中要同时处理两种事件:文件事件和时间事件 文件事件主要是网络I/O的读写,请求的接收和回复 时间事件就是单次/多次执行的定时器,如主从复制.定时删除过期数据.字典rehash等 redis所有核心功能都是跑在主线