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「端点检测」(End-point Detection,简称 EPD)的目标是要找到音讯开始和结束的位置,所以又可以称为 Speech Detection 或是 VAD (Voice Activity Detection)。端点检测在音讯处理与识别中,扮演重要的角色,可以基于时域,或者基于频域来做 EPD。

Author:David EulerDate: 2004/10/16Email:de_euler-david@yahoo.com.cn 有任何问题,请与我联系:) DB2中可以使得数据库回复到指定的时间点,SQL Server数据库的Recovery Model为full 或者Bulk copy的时候,是可以从日志来恢复数据库的。实际上日志中记录的一条一条的transa
以下是 Google 的云原生架构的原则与最佳实践。对于云原生的架构设计,有很好的指导意义。
时间已经到了2021年,如果还有人问,推荐什么笔记本或者工作站用作深度学习的开发环境,兼作日常开发的网络训练,无疑 Mac M1 是首选。携带方便,价格比起深度学习工作站不高,且系统易于使用。2020年苹果推出了自产的 Mac M1 芯片,自带性能强悍的 GPU,刚出来的时候不支持 Tensorflow 等深度学习框架使用 GPU进行加速。 很快苹果推出了 M1 的 GPU 加速支持。2020 年

截止到 2021 年下半年, 推荐使用 Apple 官方的 tensorflow-meta 的插件来启用 Tensorflow 在 Mac M1(包括 M1 Pro, M1 Max)上面的GPU加速。以下介绍完整的深度学习开发环境的搭建过程。参考 apple 官方文档:Tensorflow Plugin - Metal - Apple Developer1.安装 pyenv 虚拟环境管理包首先,推
问题提出在前面 “深度学习代码实践(四)- 从0搭建一个神经网络:感知机与激活函数”的博文分享中,提到,神经网络的本质是:通过参数与激活函数来拟合特征与目标之间的真实函数关系。单层网络只能做线性分类任务,两层神经网络可以无限逼近任意连续函数。这里提到的“用两层神经网络可以无限逼近任意连续函数”。 那么神经网络是不是真的能够逼近任何函数。 我用 Tensorflow 做了一个实验, 以一个已知函数
我的 USB 网卡是水星 Mercury 的, 在 Ubuntu 22.04 下面没有自动识别。没有无线网卡的时候只能用有线接到路由器上,非常不方便。 寻思着把无线网卡驱动装好。折腾了几个小时装好了驱动。

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用了好久的linux, firefox的插件都放在linux的ext4分区上。 想要在windows xp中读取ext4分区的文件,接着就有了一段惊心动魄的经历。 首先是到google上搜索“reading linux ext4 from windows”,找到好几个网页说可以用ext2fsd或者linux reader的,ext2fsd和linux reader都号称支持ext4, 但都
因为网络的原因,我们拉取不到 docker 官方的容器, 还有 gcr.io 的容器,github上的容器,因此需要通过代理来拉取容器镜像。使用 Docker 的时候,有3种情况需要使用代理服务器,配置的方法不一样。1.Docker pull 的时候,使用的 Docker 服务的环境变量来设置 dockerd 进程的代理。2.而在 Docker 内部容器运行时,需要设置 宿主机的 docker 的







