随着物联网 (IoT) 网络日趋复杂，物联网端点边缘处理的复杂度亦水涨船高。因而可能需要使用新系统来升级现有的端点，这个系统的微控制器需要更快的时钟速度、更大的存储器，处理器内核要更强大。此外，也许还需要高精度的传感器和模数转换器 (ADC)，并且这些器件可能还需要定期校准。对于线性误差，使用公式即可轻松补偿。然而，非线性误差与传感器读数之间不存在任何固定偏差模式，因此不能简单地用数学方...

写在前面：代码混淆，其实很简单。原理就是查找、替换而已。市面上有很多混淆工具，最好是在混淆工具的基础上，自己再写一下，二次混淆。算法也不难。如果需要全局混淆，以及自动混淆，那么就复杂一些了，需要再加上词法分析和语法分析。如何使用：1，首先得安装Python。2，把这个下面这个 confuse.py 文件，复制目标文件夹。3，更改 raw_name_list 列表里的字符串。改成你想混淆的变量名或者

前言很多小伙伴从网上看到的pyaudio教程大都是千篇一律复制的，而且讲的也不是很明白，我在这里用我的理解给大家仔细讲一下，比较简单易懂，希望大家能点个关注，支持一下！此次教程只能播放wav格式音频，播放其他格式音频教程会在后续文章中发布，点关注不迷路安装cmd中输入：pip install pyaudio，并回车即可安装成功！如果安装失败，请按下面方法安装：打开网址：https://www.lf

Google Chrome是一款由Google公司开发的网页浏览器，该浏览器基于其他开源软件撰写，包括WebKit，目标是提升稳定性、速度和安全性，并创造出简单且有效率的使用者界面。软件的名称是来自于称作Chrome的网络浏览器GUI(图形使用者界面)。软件的beta测试版本在2008年9月2日发布，提供50种语言版本，有Windows、OS X、Linux、Android、以及iOS版...

1.典型相关(CCA)的基本原理1.1典型相关的概念典型相关分析是研究两组变量之间关系的一种多变量统计分析方法，它可以反映两组变量之间的相互依赖的线性关系。设两组变量用x1，x2…xp，及y1，y2….yq表示，采用类似主成分分析的做法，在每一组变量中选择若干个具有代表性的综合指标(变量的线性组合)，通过研究两组的综合指标间的关系来反映两组变量之间的相关关系。基本原理是：首先在每组变...

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python社区在官方博客上宣布python2的最后一个版本Python 2.7.18 发布，这是一个独特的纪念版本。下面是官方博客的原文：Monday, April 20, 2020Python 2.7.18, the last release of Python 2The CPython core developers are pleased to announce the immediate

摘要：语音信号的基音周期是描述激励源的重要特征参数之一,准确的检测语音信号的基音周期对高质量的语音分析与合成,语音压缩编码,语音识别等都具有重要意义.本文讨论了几种常用的基音周期检测方法以及小波变换和Hilbert-Huang变换,提出了抗噪性很好的自相关能量函数和幅度差能量函数相结合的基音周期检测算法,并将Hilbert-Huang变换应用于TD-PSOLA语音合成系统的基音标记中. 文中首先介

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difflib 模块包含一些用来计算和处理序列之间差异的工具。它对于比较文本尤其有用，其中包含的函数可以使用多种常用差异格式生成报告。实现了三个类：SequenceMatcher 任意类型序列的比较 (可以比较字符串)Differ 对字符串进行比较HtmlDiff 将比较结果输出为html格式#!/usr/bin/env python##-*- coding: utf-8 -*-import di