sample专题

解决树莓派IOError: [Errno Invalid sample rate] -9997 采样率16K错误

树莓派在基于pyaudio录音的时候会提示如上错误，这主要是使用的树莓派声卡不支持当前的采用率，没关系，其实在alsa架构下我们可以通过声卡的插件实现转换。在树莓派下家目录创建一个声卡隐藏配置文件 .asoundrc。特别说明，不要在你的pyaudio里面设置打开声卡的编号因为下面的配置已经配置了。 1.安装 sudo apt-get install pulseaudio 2.在家目录创

理解Pytorch中的grid_sample函数

文章目录函数签名参数说明示意图 grid_sample是 PyTorch 提供的一个函数，用于执行采样操作，通常用于图像处理。它允许通过给定的采样坐标从输入张量中获取相应的值。采样坐标可以包含小数，这时 grid_sample 会使用插值方法计算出对应的值。 torch.nn.functional.grid_sample 是 PyTorch 中用于从输入特征图中采样的函数

ATSS论文要点总结（Adaptive Training Sample Selection）

“ATSS” 全称为 “Adaptive Training Sample Selection”，意为自适应训练样本选择，相关论文的主要内容如下：核心观点：在目标检测中，anchor-based 和 anchor-free 检测器性能差异的关键在于正负样本的定义方式。如果训练过程中使用相同的正负样本定义，两者性能将无明显差异。基于此，作者提出 ATSS 方法，根据目标的统计特征自动选择正负样本，

点云处理中阶 Sample Consensus（二）

目录一、深入理解RSNSAC 二、RANSAC的缺点三、PCL中常用的Sample Consensus 算法四、参考资料一、深入理解RSNSAC RANSAC是“RANdom SAmple Consensus”（随机抽样共识或采样一致性）的缩写，它是一种迭代方法，用于从包含异常值的一组数据中估计数学模型的参数。该算法由Fischler和Bolles于1981年发布。

Direct3D Tutorial Win32 Sample 详解 - 7

实现效果：在cube上实现纹理映射 process：将纹理坐标附加到顶点信息中；使用工具将JPG等图片转化为DDS格式；使用DDSTextureLoader module加载DDS，得到ID3D11ShaderResourceView。填充D3D11_SAMPLER_DESC来创建ID3D11SamplerState 着色器代码如下： Texture2D txDiffuse : r

Direct3D Tutorial Win32 Sample 详解 - 6

实现效果在tutorial 5的基础之上实现光照不同光源及其属性平行光属性：方向，平行光不会随距离衰减 struct DirectionalLight{DirectionalLight() { memset(this, 0, sizeof(DirectionalLight)); }DirectX::XMFLOAT4 Ambient;DirectX::XMFLOAT4 Diffu

Direct3D Tutorial Win32 Sample 详解 - 5

实现效果：一个cube自转，另一个cube自转同时，绕中心轴公转要点 Transform 平移之后，坐标原点就不在物体的中心了。平移之后一定方向上的旋转就是公转。两个立方体的transform过程如下： // 1st Cube: Rotate around the origin// 绕Y轴旋转即可g_World1 = XMMatrixRotationY( t );// 2n

android-percent-support-lib-sample

https://github.com/JulienGenoud/android-percent-support-lib-sample

linux mtd分区应用操作sample之某分区擦除

什么是擦除? 把flash相关的区域数据bit置为1的过程 #include <mtd/mtd-user.h>#include <mtd/mtd-abi.h>struct erase_info_user {__u32 start; // 起点 __u32 length; //长度块大小对齐不然报参数失败 };struct erase_info_user64 {

mtd分区应用操作sample之某分区读,然后保存文件

用到的头文件 #include <mtd/mtd-user.h>#include <mtd/mtd-abi.h>struct mtd_info_user{__u8 type;__u32 flags;__u32 size; /* Total size of the MTD */ //该分区总大小__u32 erasesize; //

Android SDK和Sample兼容4.0运行环境，及文档新增Target SDK的设置要求

想要实现这样的需求我们的demo这样设置： <uses-sdk android:minSdkVersion="14" android:targetSdkVersion="23" /> 不管客户build target设置为多少(14及以上)，都可以把我们的demo运行起来兼容性的含义： http://www.liaohuqi

海思平台（hi3559av100）的pq_sample代码编译过程和执行过程

目录 1.文件目录结构 2.Makefile 3.源代码分析 3.1pq_sample.c文件 3.2pq_stream的注册过程： 3.3pq_control的实现过程： pq_sample的代码是用于海思的ISP在线调试的代码，本系统是采用的海思的异构方案（linux+liteos）的系统形式，pq_sample的代码是运行于a53上面的liteos系统中，实现了pq_

区块链：Hyperledger Fabric-sample入门

一、first-network的目录其中 .env 是一些环境变量，base是docker-compose的公共服务，byfn.sh是启动脚本， configtx.yaml和crypto-config.yaml是根据两个配置文件生成相应的脚本，docker-compose用于启动网络，scripts存放测试脚本二、生成first-network配置文件首先使用 ./byfn.sh

区块链：Hyperledger Fabric环境配置及fabric-sample测试运行

环境准备安装go1.11 以及以上版本安装docker 17.06.2-ce 以及以上版本安装docker-compose 1.14.0 以及以上版本git 拉下 fabric-sample 项目下载docker image镜像具体操作： GO安装下载压缩包无法翻墙可以去这个网站 https://studygolang.com/dl cd ~ wget

Learning to Upsample by Learning to Sample

摘要论文：https://arxiv.org/pdf/2308.15085 我们提出了DySample，一个超轻量级且高效的动态上采样器。虽然最近的基于内核的动态上采样器，如CARAFE、FADE和SAPA，取得了令人印象深刻的性能提升，但它们引入了大量的计算量，这主要是由于耗时的动态卷积以及用于生成动态内核的附加子网络。此外，FADE和SAPA对高分辨率特征指导的需求在某种程度上限制了它们的

测算sample gpt

测算代码 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltloss=pd.read_pickle("loss_8.pkl")plt.plot(loss)loss=pd.read_pickle("loss_16.pkl")plt.plot(loss)loss=pd.read_pickle("loss_4_8.pkl")plt.p

Hi3518EV200实现H264视频采集的源码及流程详解（不依赖SAMPLE库）

〇、写在最前本文档帮助理解以hi3518ev200为例的H.264视频流采集流程，以及MPP业务在应用层的基本使用方式。 MPP(Media Process Platform)是海思提供的媒体处理软件平台，该应用屏蔽了芯片底层，对应用直接提供MPI(MPP Programe Interface)接口完成相应功能。所以对应用而言只需要关心MPP的业务流程就可以了。SAMPLE库中提供的程序中，为

给sample_gpt 增加 lisa 微调

论文地址概述该论文提出了一种名为LISA的层重要性采样优化算法，旨在解决大规模语言模型训练中的内存瓶颈问题。其主要内容和贡献包括：通过分析LoRA训练中各层权重范数的分布，发现了权重更新在底层和顶层更为集中的现象，揭示了不同层在训练中的不同重要性。基于上述发现，提出了一种简单的策略，即根据权重范数分布随机冻结大部分中间层，只优化对模型影响较大的底层和顶层，从而减少训练时的内存消耗。

Markdown Sample

文章目录 Summary1. 加粗2. Markdown中如何添加特殊符号3. Markdown数学公式语法空格 4. 字体颜色字体背景色 5. Jump1. local file1.1 way 11.2 way 2 2. Other file3. Link 6. 脚标7. 删除线8.快捷方式9. List10 分割线11 特殊字符12 . 引用13 . 表格14. 首行缩进15. 表情符号

hitfilm 导出视频 the sample Rate (XXX Hz) is not supported by encoder

解决办法：File->projectSettings中，修改sample rate 为 48000 Hz。

【数据分析面试】12. 随机抽取颜色球（Python random模块应用：choices()/choice()/sample()）

题目随机抽取颜色球编写一个函数来模拟从罐子中抽取球的过程。球的颜色存储在名为jar的列表中，每个颜色对应球的数量存储在名为n_balls的列表中，且数量与颜色列表的索引对应。示例：输入： jar = ['green', 'red', 'blue'] n_balls = [1, 10, 2] # 1个绿色球 # 10个红色球 # 和2个蓝色球输出 samp

fabric-sample配置常见错误解析

1、运行docker-compose -f docker-compose-simple.yaml up 出现下面错误 ERROR: An HTTP request took too long to complete. Retry with --verbose to obtain debug information. 解决：https://github.com/docker/compose/is

COGNOS8.4 sample包恢复

sample包设置 1.创建用户赋权 create user gosales identified by gosales ; create user gosalesrt identified by gosalesrt; create user gosalesdw identified by gosalesdw; create user gosalesmr identifi

JAXB Sample

1. Schema文件： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><schema xmlns="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:tns="http://www.liulutu.com/students/" targetNamespace="http://www.liulutu.com/students/"

论文笔记 - ：MonoLSS: Learnable Sample Selection For Monocular 3D Detection

论文笔记✍MonoLSS: Learnable Sample Selection For Monocular 3D Detection 📜 Abstract 🔨 主流做法+限制：以前的工作以启发式的方式使用特征来学习 3D 属性，没有考虑到不适当的特征可能会产生不利影响。 🔨 本文做法：本文引入了样本选择，即只训练合适的样本来回归 3D 属性。为了自适应地选择样本，

窗口函数（sample database classicmodels _No.8 ）

窗口函数（sample database classicmodels _No.8 ）准备工作，可以去下载 classicmodels 数据库具体如下点击：classicmodels 也可以去下面我的博客资源下载 https://download.csdn.net/download/tomxjc/88685970 文章目录窗口函数（sample database classicm