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《大话处理器》相关主题汇总
木兮清扬的博客
09-03 1万+
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Python相关常用库概念介绍
奋斗
07-19 8861
关于一些常用到的python库，在这里收集整理一下概念，大致熟悉一下，等到遇到的时候，心里就有个底了 time，bson，hashlib ，os，random，Image，ImageEnhance，math，smtplib，email，uuid，urllib，re，syslog，traceback，functools，jinja2，Werkzeug，redis，pymongo，flask 1.
http://www.haogongju.net/art/2082657 音乐播放器
xiaolianglhl的专栏
12-01 690
刚刚学习java for 安卓，大话关于android的基本功能实例源码，记录下来作为参考
《Orange’s 一个操作系统的实现》3.保护模式7-特权级转移(通过调用门转移目标段-有特权级转换-理论)...
weixin_30301449的博客
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IntelliJ idea中集成多个git项目模块
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08-28 502
方法一：修改 1。先安装UltraEdit-32二进制编辑器。 2。找到pdfilm12.dll文件.        安装磁盘:"Sybase"PowerDesigner 12"pdflm12.dll 。      3。修改pdflm12.dll文件.使用UltraEdit-32打开此文件，查找：83 C4 14 8B 85 E4 FE FF FF将此字符串改为83 C4
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yu_chenglong的专栏
08-02 930
《Orange’s 一个操作系统的实现》3.保护模式7-特权级转移(通过调用门转移目标段-有特权级转换-实践篇) 作者：Aoysme | 出处：博客园 | 2011/11/20 21:09:11 | 阅读22次 完成有效的特权级的转移及使用局部任务返回实模式: ; ========================================== ; pmtes
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yu_chenglong的专栏
08-01 823
《Orange‘s 一个操作系统的实现》3.保护模式5----特权级概述(转) 作者：Aoysme | 出处：博客园 | 2011/11/20 15:41:41 | 阅读22次 学习过程中遇到一个对保护模式总结很好的Blog，转来分享一下。 先说下特权级的概念,在保护模式下,系统依靠特权级来实施代码和数据的保护,相当于权限啦。特权级共有4个级别,0,1,2,3,数字越小表示权限越高。如图
http://www.haogongju.net/art/898434
yu_chenglong的专栏
08-02 926
《Orange’s 一个操作系统的实现》3.保护模式7-特权级转移(通过调用门转移目标段-有特权级转换-理论) 作者：Aoysme | 出处：博客园 | 2011/11/20 19:59:21 | 阅读19次 A.关于堆栈    jmp指令:不影响堆栈    call指令:影响堆栈,对于短调用来说,call指令执行时会将下一条指令的eip压栈,到ret指令时,这
http://www.haogongju.net/art/578426
yu_chenglong的专栏
08-01 753
《Orange’s 一个操作系统的实现》3.保护模式2----认识保护模式B 作者：Aoysme | 出处：博客园 | 2011/10/25 3:11:30 | 阅读64次 一、详解GDT(转载http://blog.csdn.net/zdwzzu2006/archive/2009/03/27/4030882.aspx) 在Protected Mode下，一个重要的必不可少的数据
jquery_timers实现带暂停功能的全屏相册
11-14
http://www.haogongju.net/art/1036242 jQuery Timers 是一个用来封装 setTimeout 和 setInterval 方法的 jQuery 定时器插件。 提供了三个函式 1. everyTime(时间间隔, [计时器名称], 函式名称, [次数限制], [等待...
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2021-08-21牛人博客
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PySide6从0开始学习的笔记（十四）创建一个UI项目的资源
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基于LRS3数据集的多模态语音分离任务数据生成MATLAB脚本实现
12-22
本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法，重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3（长时RGB+音频语音数据集）作为一个规模庞大的视频与音频集合，整合了丰富的视觉与听觉信息，适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境，成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言，该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音，并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段，提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录，为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中，主要包含以下两部分内容： 1. 说明文档：该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前，仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本：解压后可获得原始的视频、音频及转录文件，这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤： 1. 数据预处理：从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等；视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合：将提取的音频特征与视觉特征相结合，构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建：设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解，而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化：使用预处理后的数据对模型进行训练，并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用：采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求，该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱，上述步骤得以有效实施。需注意的是，多模态任务常需大量计算资源，处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础，通过深入理解与运用这些脚本，研究者可更扎实地掌握语音分离的原理，从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【汽车网络安全】ISO 21434与UN R155/R156合规框架解析：智能网联汽车全生命周期安全管理实施指南
12-22
内容概要：文章深度解读了汽车网络安全合规的核心框架——ISO 21434、UN R155与UN R156三大标准法规的内在关系与协同逻辑，阐明其分别作为“方法论支撑-强制性要求-专项补充”的互补作用。详细分析了三者在定位、内容和实施路径上的差异与融合，覆盖车辆全生命周期的网络安全管理，并进一步明确了主机厂、一级及以下供应商、软件与服务提供商等产业链各环节的合规责任与落地建议，提出了系统性合规建设路径。; 适合人群：汽车电子工程师、网络安全从业者、主机厂及供应链管理人员、从事智能网联汽车合规工作的技术人员与管理者；具备一定汽车行业背景或信息安全基础知识的专业人士。; 使用场景及目标：①理解ISO 21434、UN R155与UN R156的核心要求及其协同关系；②指导企业构建符合国际标准的网络安全管理体系（CSMS）和软件更新管理体系（SUMS）；③推动整车及零部件企业实现全生命周期网络安全合规落地。; 阅读建议：此文档兼具技术深度与实践指导价值，建议结合实际项目流程逐步对照学习，重点关注标准与法规的衔接机制以及不同角色的责任划分，同时关注未来自动驾驶与车云协同带来的新合规趋势。
https://www.bootschool.net/ascii-art
12-07
<think>嗯，用户想了解一个特定网址https://www.bootschool.net/ascii-art的内容。根据引用[2]里出现的这个链接和上下文，它应该是个ASCII艺术资源网站。 从网址结构看，"ascii-art"明确指向ASCII艺术主题，而"bootschool"这个域名可能暗示与技术/编程学习相关。结合引用片段里它出现在springcloud教程旁边，可以推测这是编程学习网站的技术资源板块之一。 用户特意询问这个链接，可能是想获取ASCII艺术的实用工具或学习资料。需要重点说明：1）网站的核心功能（在线生成器？图库？教程？）；2）对开发者的实用价值（比如装饰控制台输出）；3）使用门槛是否友好。 考虑到用户之前关注过SpringCloud技术栈，回答可以适当关联开发者使用场景，比如"在SpringBoot应用的banner.txt中使用ASCII艺术"。不过要注意避免过度推测，毕竟用户只问了页面内容介绍。 安全方面要提醒谨慎访问，虽然引用[2]出现过该链接，但bootschool.net并非知名平台。最后生成的问题需围绕ASCII艺术的实用性和技术实现，这更符合用户的技术背景。 </think> 根据提供的链接和上下文分析，`https://www.bootschool.net/ascii-art` 是一个提供 **ASCII 艺术（ASCII Art）** 相关资源的网站。以下是其核心功能的综合说明： --- ### 页面核心内容解析 1. **ASCII 艺术生成工具** - 提供在线工具，可将普通文本、图像或符号转换为由纯字符（如 `#`, `@`, `*` 等）组成的艺术图案。 - 支持自定义样式：调整字符密度、对比度和输出宽度，生成个性化效果。 *示例转换效果：* ``` /\_/\ ( o.o ) > ^ < ``` 2. **ASCII 符号库** - 分类展示常用ASCII装饰符号（如边框、图标、表情等），可直接复制使用： ``` ┌────────┐ │ Text │ └────────┘ ❤ ✿ ✎ ☯ ``` 3. **应用场景支持** - **代码注释装饰**：增强代码可读性，例如在代码中添加分隔线： ```python ######################################## # 数据库连接模块 (ASCII装饰标题) ######################################## ``` - **命令行界面（CLI）美化**：为终端输出添加视觉元素（如进度条、logo）。 - **文档/日志排版**：在纯文本文件中创建结构化布局。 4. **技术相关性** 开发者常将其用于： - **Spring Boot应用启动Banner**：通过 `banner.txt` 自定义项目启动时的ASCII艺术logo[^3]。 - **控制台应用交互设计**：提升命令行工具的用户体验。 --- ### 使用示例（Spring Boot 自定义 Banner） 1. 在 `src/main/resources` 下创建 `banner.txt` 2. 粘贴从该网站生成的ASCII艺术文本（例如）： ``` ___ ___ ___ _____ _ _ | _ \/ _ \ / __| |_ _|| | | | | _/ (_) |\__ \ | | | |_| | |_| \___/ |___/ |_| \___/ ``` 3. 启动应用时将显示自定义LOGO。 --- ### 注意事项 - **访问安全**：链接域名 `bootschool.net` 非知名技术平台，需谨慎对待其安全性（暂无官方认证记录）。 - **内容时效性**：ASCII艺术工具功能稳定，但网站附属广告或第三方链接可能存在变更风险。
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