Record专栏

最新推荐文章于 2025-06-11 01:15:00 发布
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R e c o r d Record Record一下一些很好用的工具，文章和博客。

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【PowerQuery专栏】Record.AddField 记录添加字段功能
技术与管理的平衡木-
05-25 36
函数的使用非常简单，这里以添加字段的案例分享如何为现有记录添加新的字段，图为最新的函数执行结果。Record.AddField 函数结果为记录类型，图为函数的参数。
【PowerQuery专栏】Record.Combine 函数实现记录连接
技术与管理的平衡木-
06-02 37
Record.Combine函数用于合并多个记录，参数为记录列表，返回合并后的记录。如示例将包含姓名、性别、年龄的记录与学校记录合并为单一记录。该函数简化了多记录整合操作，结果展示为完整组合记录。
时间序列模型R语言实现-批量建模，预测（ARIMA, 随机森林）
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RookieTrevor的博客
07-20 1万+
时间序列预测首先要确定预测的内容。 本文预测共享单车的日租借量 使用的是每日数据 预测的时间范围是需要提前一个月、半年还是一年？根据预测范围，会使用到不同的模型。 首先安装加载本文所需要的包 install.packages("modeltime") library(tidymodels) library(modeltime) library(timetk) library(lubridate) library(tidyverse) library(forecast) 1.数据准备/处理 我们研
iOS/OS X内存管理（二）：借助工具解决内存问题
不悲过往，不畏前路
11-20 754
上一篇博客《iOS/OS X内存管理（一）：基本概念与原理》主要讲了iOS/OS X内存管理中引用计数和内存管理规则，以及引入ARC新的内存管理机制之后如何选择ownership qualifiers(__strong、__weak、__unsafe_unretained和__autoreleasing)来管理内存。这篇我们主要关注在实际开发中会遇到哪些内存管理问题，以及如何使用工具来调试和解决。
8个你不使用的数据科学R包（但绝对应该使用）
weixin_41697507的博客
04-27 2084
Introduction 我是R的忠实粉丝 - 这不是什么秘密。 自从我在大学学习统计数据以来，我一直依赖它。 实际上，R仍然是机器学习项目的首选语言。 R有三件事主要吸引我： 易于理解和使用的语法 令人难以置信的RStudio工具 R套餐！ R提供了大量用于执行机器学习任务的软件包，包括用于数据操作的’dplyr’，用于数据可视化的’ggplot2’，用于构建ML模型的’caret’等。 ...
精选| 2020年5月R新包推荐(第42期）
weixin_43166231的博客
06-26 782
译：黄小伟，资深大数据分析从业者。目前就职杭州有赞数据分析团队，欢迎加入! 知乎专栏：中国R语言社区 ｜10000+关注（Top 1） 知乎圈子：数据分析圈｜5000+关注（Top 1） 2020年5月份，184个R新包收录于CRAN(2020年4月份收录148个)，累计收录16,606个R包！由于CRAN会不定时进行R包增删，所以具体数量会随时间略有变化。 此次整理了11个类别，分别为数据、效率工具、可视化工具、金融、基因组学、市场营销 机器学习、医学、科学、统计学、时间序列。 以下是本期(.
【PowerQuery专栏】Record.Combine 实现记录的连接
技术与管理的平衡木-
05-28 29
函数的使用方法很简单，就是将多个记录连接成一个大的记录再进行展示，图为函数运行结果。函数的结果为记录类型，图为函数参数。
JVM 的Lock Record简介
JavaEdge全是干货的技术号
04-04 1万+
Lock Record是JVM中用于优化同步机制的关键数据结构，主要应用于偏向锁和轻量级锁场景。它存储锁对象的元数据（如Mark Word拷贝）和对象指针，支持锁重入计数功能。每个线程的私有栈中会动态创建Lock Record（数量随锁持有情况增减），包含displaced mark word（保存原始对象头信息）和对象引用字段。在字节码解释器执行monitorenter指令时，Lock Record会被分配在当前线程的解释栈帧上，帮助实现高效同步。OpenJDK通过BasicObjectLock和Basi
【PowerQuery专栏】记录内容的选择 Record.SelectFields
技术与管理的平衡木-
06-06 23
摘要：Record.SelectFields函数用于从记录中选择指定字段，生成记录子集。该函数接受三个参数：源记录数据、选择字段列表和缺失值处理方式。示例中，从包含姓名、性别、年龄的记录中选择"姓名"和"性别"字段，返回包含这两个字段的新记录。函数输出结果为记录类型，可用于数据筛选和处理。
【PowerQuery专栏】记录转换成列表函数Record.ToList 功能
技术与管理的平衡木-
06-11 17
摘要：Record.Tolist函数用于将记录数据转换为列表，仅需一个记录类型参数。示例展示了如何将该函数应用于包含姓名、性别和年龄的记录，最终输出结果为记录值组成的列表["张三","男","9"]。该函数提供了从记录中提取值的便捷方式。
【西门子PLC例程】-小车自动运行.zip
06-15
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python 调用 FreeCAD 可视化模型-3.stl文件
06-15
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AOA-VMD-BiLSTM和BiLSTM故障诊断分类预测Matlab完整源码和数据
最新发布
06-15
(1) main1_AOA_VMD.m 核心功能： 使用阿基米德算法算术优化算法(AOA) 优化变分模态分解(VMD) 的关键参数（惩罚因子α和模态数K），对多通道信号进行自适应分解。 关键步骤： 用AOA优化VMD参数（最小化包络熵） 用最优参数执行VMD分解 绘制分解结果（IMF分量） 读取4个Excel文件（0.xlsx~3.xlsx）的振动信号数据 数据预处理（替换0值为4） 对每个信号通道： 保存原始信号和VMD分解结果 (2) main2_AOA_VMD_BiLSTM.m 核心功能： 对比普通BiLSTM 和 AOA-VMD-BiLSTM 在故障诊断中的性能： 方案1：原始信号 → BiLSTM分类 方案2：VMD分解信号 → BiLSTM分类 关键步骤： 普通BiLSTM（20个隐藏单元） AOA-VMD-BiLSTM（100个隐藏单元） 加载main1生成的信号数据 划分训练集/测试集（70%/30%） 构建两个BiLSTM模型： 评估指标：准确率/精确率/召回率/F1分数 绘制混淆矩阵和性能对比曲线
毕业设计-plc小车行驶的plc控制系统课程设计.doc
06-15
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【西门子PLC例程】-真空乳化机.zip
06-15
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计算机视觉_OpenCV边缘检测_Canny算法与文档边界识别_基于传统图像处理技术的轻量级文档扫描与边界提取系统_无需深度学习训练即可快速检测矩形文档边缘_适用于移动端和嵌入式设备的实时文档.zip
06-15
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【西门子PLC例程】-怎样读和写S7-214的实时时钟.zip
06-15
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计算机视觉与图像处理_基于颜色图标矩阵的高密度二维条码编解码技术_结合Reed-Solomon纠错算法与fountain编码协议实现跨平台文件传输_用于构建无需网络连接的空中数据传输系统通过智.zip
06-15
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【欧母龙PLC例程】-CS1 C Mode Hostlink.zip
06-15
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Android音频系统专栏
03-10
<think>好的，用户让我介绍一下Android音频系统专栏。我需要先理解用户的具体需求是什么。他们可能是一个Android开发者，或者是对音频处理感兴趣的技术人员，想要深入学习Android音频系统的内部机制。也有可能是在开发中遇到了相关问题，需要系统性的资料来解决问题。 接下来，我要考虑Android音频系统的核心组成部分。首先应该介绍整体架构，比如应用层、框架层、本地层和驱动层。这部分是基础，帮助用户建立整体概念。然后需要详细说明关键模块，比如AudioTrack和AudioRecord，这些是开发者常用的类，具体的工作流程和使用场景需要解释清楚。音频策略管理也很重要，比如音量和音频路由的处理，这部分可能涉及到系统如何管理多个音频源。 音频焦点和路由管理是实际开发中容易遇到的问题，用户可能对如何处理多应用同时播放音频的情况感兴趣。音频处理链部分，包括重采样、混音和效果器，这些技术细节对于需要优化音频性能的开发者来说很重要。另外，低延迟音频和HAL层也是当前的热点，特别是对于需要实时音频处理的应用，如游戏或录音软件。 用户可能还想了解学习路径，比如如何从基础到高级逐步掌握，以及常见的问题和调试方法。提供一些实际案例，比如音频延迟或兼容性问题，可以帮助他们更好地理解如何应用这些知识。最后，推荐一些资源，如官方文档和开源项目，能够为他们进一步学习提供方向。 在组织内容时，要确保结构清晰，分点说明，每个部分都有足够的细节但不过于冗长。同时，要注意使用用户能理解的语言，避免过于专业的术语，或在必要时进行解释。还要检查是否符合之前的系统指令，比如数学公式的正确格式和中文回答的要求。确保整个回答逻辑连贯，覆盖用户可能关心的各个方面，帮助他们全面了解Android音频系统。</think>我将从以下角度为你梳理Android音频系统相关知识体系： 一、Android音频系统架构分层 $$分层模型图（应用层→框架层→本地层→驱动层）$$ 1. 应用层：AudioManager/AudioTrack/AudioRecord等API 2. 框架层：MediaServer进程与AudioService 3. 本地层：AudioFlinger/AudioPolicyService 4. 驱动层：ALSA/HAL实现 二、核心模块解析 1. AudioTrack工作流程： - PCM数据传输路径：$应用内存→共享内存→HAL→Codec$ - 关键参数：$采样率(f_s=44.1kHz)$、位深、通道数 2. AudioRecord采集机制： - 环形缓冲区管理 - 回声消除算法：$y(n) = x(n) - \sum_{k=0}^{N-1} h(k)x(n-k)$ 三、音频策略管理 1. 音量曲线控制： - 指数型曲线公式：$gain = 10^{(dB/20)}$ - 多场景策略（媒体/通话/通知） 2. 音频路由决策树： ```mermaid graph TD A[音频请求] --> B{设备状态} B -->|耳机插入| C[有线输出] B -->|蓝牙连接| D[A2DP] B -->|默认| E[扬声器] ``` 四、高级特性实现 1. 低延迟音频： - FastPath/DeepBuffer路径选择 - 时间戳同步：$t_{render} = t_{capture} + \Delta_{latency}$ 2. 音频HAL层： - 标准接口：$create_stream()/write()/standby()$ - 厂商定制扩展（DSP offload等） 五、开发调试技巧 1. 常用工具链： - dumpsys media.audio_flinger - tinymix/tinypcminfo - WAVE文件头解析：$RIFF chunk结构$ 2. 典型问题定位： - 时钟漂移：$\Delta_t = \frac{f_{actual} - f_{nominal}}{f_{nominal}} \times 10^6$ (ppm) - 缓冲区欠载诊断 六、学习路径建议 1. 基础阶段：Audio API使用 → 音频协议解析 2. 进阶方向：HAL实现 → 硬件编解码优化 3. 高阶研究：空间音频渲染 → AI降噪算法集成 推荐参考资料： - Android官方Audio架构文档（source.android.com） - 《Android系统音频模块深入解析》（人民邮电出版社） - PulseAudio/OpenSL ES开源实现 实际开发中遇到的典型case： 1. 蓝牙A2DP延迟补偿配置 2. 多应用同时播放的混音策略 3. USB音频类设备热插拔处理 是否需要对某个技术点展开详细说明？例如音频重采样算法实现或AudioFlinger的线程模型？
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