现在github越来越火，也是个人的招牌了。很多很好的公开库，都可以直接使用，可以使自己的app效果更加的炫，还可以缩短开发周期。这里就主要说下，如何导入github上的项目，并如何引用。一开始导入，会遇到挺多问题，也不知道咋处理，慢慢摸索了两天，终于弄好了。一、下载github项目：例子：https://github.com/GrenderG/Toasty ，这是一个toast的开源

在给google提code或者自己公司提code的时候，可能会出现这中邮箱不匹配的问题。git commit之后，进行git push时，发生如下errorremote:remote: ERROR:In commit 98e9d43e685f0a2965dc60471b5f0bc88659f073remote: ERROR:committer email address

在父仓库内部克隆一个仓库 /themes/hexo-theme-huhu (从另一个 rope 克隆过来的)在使用 git add . 命令时遇到问题，报错信息如下：warning: adding embedded git repository: themes/hexo-theme-huhuhint: You've added another git repository inside your

1 CPU GPU1.1 异构与主从异构计算架构：GPU并行计算，GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器。GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device）。1.2 cpu gpu特定GPU包括更多的运算核心，其特别适合数据并行的计算密集型任务，如大型矩阵运算。GPU

打开官网，下载依赖及客户端https://spark-app.store/download.html安装依赖，然后安装客户端sudo unzip spark-store-dependencies-kylin.zipcd spark-store-dependencies-kylinsudo apt install ./*.deb报错得话，可能是这个错误，然后执行提示就可以：sudo apt --fi

一、什么是ONNX？Open Neural Network Exchange：开放神经网络交换。是微软和Facebook提出用来表示深度学习模型的开放格式，定义了一组和环境，平台均无关的标准格式。无论你使用何种训练框架训练模型（比如TensorFlow/Pytorch/OneFlow/Paddle），在训练完毕后你都可以将这些框架的模型统一转换为ONNX这种统一的格式进行存储。ONNX文件不仅仅存

#!/usr/bin/env python# -*- encoding: utf-8 -*-'''@文件:compare.py@说明:@时间:2021/07/09 17:56:20@作者:shitao.li@版本:1.0'''import osimport arrayshortArray = array.array('h')def cmp_file(f1, f2):st1 = os.st.

#!/usr/bin/env python# -*- encoding: utf-8 -*-'''@文件:data2array.py@说明:@时间:2021/07/07 21:25:23@作者:shitao.li@版本:1.0'''# -*- coding:utf-8 -*-import arrayimport osfrom matplotlib import pyplotfileName .

#!/usr/bin/env python# -*- encoding: utf-8 -*-'''@文件:wav2pcm.py@说明:@时间:2021/07/08 14:53:48@作者:shitao.li@版本:1.0'''import numpy as npdef wav2pcm(wavfile, pcmfile, data_type=np.int16):f = open(wavfile,.

原文：语音识别实际问题：（九）关键词识别与嵌入式应用9.1基本概念从一个小视频说起：受过良好“教育”的狗狗端坐在一份美食面前心潮澎湃着，当主人说出“三”这个数字时，它便可以大快朵颐了。于是主人开始“调戏”它，“一”、“二”、“三——十一”（都已经要低下头冲向食物了，结果主人只是拖长了音，于是晃了晃身子又回到原位）、“三——十三”（主人又拖长了音，箭在弦上，差点发射）...“三”（反应了一瞬间，后面