Obsidian 的 Smart Connections，超出了我原本的预期，于是结合新模型非常方便地搭建了我的个人知识库。

原理SSH连接数据库的原理是先用ssh连接数据库所在服务器，然后作为该服务器上的应用程序访问本地数据库。NavicatPython安装工具$ pip install sshtunnel建立连接import sshtunnelwith sshtunnel.SSHTunnelForwarder(('192.168.1.216', 22), # ssh端口22ssh_password='实际密码',ss

高效压缩语音、音乐和一般音频。模型由编码器，量化器，解码器组成，主要使用了卷积技术。

将生成和强化学习结合起来是解决这个问题的一种思路，强化学习通过奖励函数直接或间接地为模型提供有监督的判定标准。因此，在大模型中引入强化学习可以提升其判断能力。

在开发 Obsidian 插件时，将涉及 JavaScript 和 Node.js 的相关知识。

基本信息论文题目：k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/2949741.2949758相关源码：https://github.com/tslearn-team/tslearn/用法示例：https://tslearn.readthedocs.io/en

方法：引入两个创新模型：SenseVoice 处理多语言语音识别、情感识别和音频事件检测；CosyVoice 促进多语言语音生成，具有对多种语言、音色、说话风格和说话人身份的控制。结论：SenseVoice-Small 为 中文、英文、粤语、日文、韩文 5 种语言提供极低延迟的 ASR，性能比 Whisper-small 快 5 倍以上；

1. 说明 搭建过Hadoop集群的小伙伴一定知道，如果不用docker，半小时配好Hadoop+Mysql+Hive（后简称Hive）肯定是胡吹，有了Docker镜像，没有说明文档，配好了也不一定会用。本文将介绍如何在半小时内，让Hive在你的Linux系统上运行起来，并且可以通过 Python程序访问其中数据。2. 使用集群 Hadoop需要安装Java虚拟机，创建Hadoop用户...

1.      目标在Linux和Mac OSX启动的同时使用Windows是用户普遍的需要，使用虚拟机可以解决此问题。最佳方案是在各个系统中使用同一个虚拟机镜像文件。找到一种分区格式，Window，Linux，Mac OSX均可读写，支持4G以上大文件，在各操作系统中读写速度较快且稳定。本实验分析和尝试了多种文件系统格式，供大家参考。2.      FAT32不支持4G以上大

Android 2.2的虚拟机dalvik使用了JIT技术，使其运行速度快了5倍。dalvik解释并执行程序，JIT技术主要是对多次运行的代码进行编译，当再次调用时使用编译之后的机器码，而不是每次都解释，以节约时间。5倍是测试程序测出的值，并不是说程序运行速度也能达到5倍，这是因为测试程序有很多的重复调用和循环，而一般程序主要是顺序执行的，而且它是一边运行，一边编译，一开始的时候提速不多，所以真正