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RSS订阅原创 python程序打包exe格式
摘要：本文介绍了使用PyInstaller将Python程序打包成独立可执行文件的方法，以解决Tuning组调试时安装开发环境的问题。主要内容包括：1) 安装PyInstaller；2) 使用-F、-c等参数打包程序；3) 解决打包后EXE文件闪退问题，通过CMD窗口查看报错信息；4) 处理文件缺失问题，通过修改spec文件添加缺失的DLL路径。该方法实现了Python程序的独立运行，提高了调试效率。
2025-12-01 17:48:40
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原创 使用Qt Designer开发上位机
本文介绍了使用PyQt5设计图形界面的基本流程。首先通过pip安装PyQt5及相应工具包，然后使用designer.exe可视化设计界面，拖拽按钮控件并关联事件处理函数。通过pyuic5命令将.ui文件转换为Python代码，最终实现了点击按钮弹出提示框的功能。文章包含完整的UI设计文件和Python实现代码，展示了从界面设计到功能实现的完整过程，为开发PyQt5图形界面应用提供了基础示例。
2025-11-03 17:28:59
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原创 Git 完整流程：从暂存到推送
【Git协作同步流程】当本地有未提交修改需同步远程代码时：1）暂存本地修改（git stash）；2）拉取远程最新代码（git pull）；3）恢复暂存修改（git stash pop）；4）解决可能冲突；5）添加修改（git add）；6）提交到本地（git commit -m）；7）推送至远程（git push）。该流程确保多人协作时本地修改与远程代码正确合并，避免冲突和代码丢失。核心步骤：暂存→同步→恢复→处理→提交→推送。
2025-10-13 12:50:09
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原创 汽车电子架构
本文概述了亚德诺半导体（Analog Devices）在汽车电子领域的四大解决方案架构。首先介绍了车身电子系统，着重将以太网技术延伸至边缘节点的创新方案；其次分析了座舱与信息娱乐系统，涵盖6种应用场景的技术架构；然后探讨了电气化与动力系统方案，包括电池管理系统和电动动力总成；最后阐述了智能驾驶与安全系统，涉及ADAS摄像头、传感器融合等技术。文章为汽车电子行业从业者提供了全面的技术架构参考，展示了ADI在汽车电子各领域的前沿解决方案。
2025-07-23 16:54:38
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原创 论文阅读|汽车虚拟环绕音响系统设计与实现策略的比较研究
针对 双声道 和 5.1 声道 输入，研究提出四种设计方案：双声道输入场景：① 提出 “基于混响的上混频 + 逆滤波” 方法；② 提出 “带加权和延迟的上 / 下混频” 方法（上混频用于将双声道信号转换为四声道信号，下混频则实现反向转换；逆滤波器用于依据 5.1 声道布局 定位虚拟声像）。5.1 声道输入场景：① 提出 “逆滤波结合下混频” 方法；② 提出 “带加权和延迟的下混频” 方法。
2025-07-09 17:52:37
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原创 一阶低通滤波器完整推导笔记
本文系统整理了一阶低通滤波器的关键特性，涵盖传递函数、频率响应、复数拆分等8个核心维度。通过s域分析推导出幅频和相位响应特性，详细阐释了群延时与相位延时的区别，并以特殊值示例加以验证。最后以总览表形式完整呈现滤波器参数关系，为信号处理提供了实用的分析框架。
2025-06-13 17:02:38
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原创 立体声上混|STEREO SIGNAL SEPARATION AND UPMIXING BY MID-SIDE DECOMPOSITION INTHE FREQUENCY-DOMAIN
一种从典型信号模型推导出的用于估计立体声信号中可感知方位角方向的算法。
2025-04-21 20:30:00
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原创 Hexagon IDE|‘reg‘ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序
Hexagon IDE|'reg' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序。
2024-09-29 13:24:16
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原创 代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[07]
从模块上划分，Hybrid Transformer Demucs 共包含 （STFT模块、时域编码模块、频域编码模块、Cross-Domain Transformer Encoder模块、时域解码模块、频域解码模块、ISTFT模块）7个模块。 本篇目标：拆解Cross-Domain Transformer Encoder模块。
2024-06-17 22:54:27
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原创 代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[06]
从模块上划分，Hybrid Transformer Demucs 共包含 （STFT模块、时域编码模块、频域编码模块、Cross-Domain Transformer Encoder模块、时域解码模块、频域解码模块、ISTFT模块）7个模块。 本篇目标：拆解频域解码模块、ISTFT模块的底层。
2024-06-14 18:00:00
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原创 ConvTranspose1d和ConvTranspose2d对应的shape计算方法
ConvTranspose1d和ConvTranspose2d对应的shape计算方法
2024-06-14 17:45:00
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原创 代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[05]
从模块上划分，Hybrid Transformer Demucs 共包含 （STFT模块、时域编码模块、频域编码模块、Cross-Domain Transformer Encoder模块、时域解码模块、频域解码模块、ISTFT模块）7个模块。本篇目标：拆解频域编码模块的底层。
2024-06-13 17:36:58
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原创 代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[04]
从模块上划分，Hybrid Transformer Demucs 共包含 （STFT模块、时域编码模块、频域编码模块、Cross-Domain Transformer Encoder模块、时域解码模块、频域解码模块、ISTFT模块）7个模块。 本篇目标：拆解STFT模块的底层。
2024-06-11 17:43:59
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原创 代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[03]
接着上一篇代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[02]文章，继续对Hybrid Transformer Demucs 代码进行解读。解读目标：明确数据从进入算法，在算法内部，以及在算法输出 这三个阶段中 数据的大小是如何变换的。例如：算法输入数据大小为[BatchSize，Channels，Length]，算法内部的数据大小为[BatchSize，Channels，Freqency，Time]，巴拉巴拉~
2024-06-07 17:45:00
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原创 代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[02]
对Hybrid Transformer Demucs代码进行解读，目标：对算法原理图中各个模块对应的代码进行解读（时域编码、频域编码、时域解码、频域解码、Cross-Domain Transformer Encoder模块、STFT模块、ISTFT模块）
2024-06-05 17:45:00
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原创 大模型产品的选择：独特优势与个人倾向
在众多的大模型产品中，选择哪一款取决于个人的需求和偏好。字节豆包的个性化推荐、百度文心一言的搜索服务、阿里通义千问的电商分析和腾讯元宝的社交互动，每款产品都有其独特的优势和适用场景。用户在选择时应考虑自己的实际需求，以及产品的功能、使用成本和安全性等因素。
2024-06-05 17:45:00
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原创 代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[01]
对Hybrid Transformer Demucs代码进行解读[01]，目标：明确各个模块对应的代码具体在工程的哪个地方。
2024-06-04 17:31:19
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原创 如何评价GPT-4o?
总结来说，ChatGPT的每次迭代都紧密结合了市场的变化和用户需求，从初期的文本生成到多功能对话，再到多模态处理和专业领域应用，每一步都在满足和引领市场的需求。个性化、专业化、多模态、一定是未来GPT或者说智脑的必然选择。
2024-05-31 15:21:17
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原创 OSError: [Errno 117] Structure needs cleaning
解决：tempfile.NamedTemporaryFile 引发的OSError: [Errno 117] Structure needs cleaning问题
2024-05-31 13:04:52
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原创 如何让大模型更聪明？
要让大模型变得更聪明，关键在于确保训练数据的高质量和多样性。通过数据清洗、增强、多源集成、关注长尾数据、持续学习、多任务学习、对抗性训练和领域适应等策略，可以显著提升模型的泛化能力和适应性。这些方法可以帮助模型更好地理解和处理各种情况，使其在现实世界中的表现更加出色。
2024-05-28 12:29:03
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原创 指定GPU运行程序&设置cmd运行的程序后台运行
在train文件中设置环境变量，让程序在指定GPU运行；使用tmux设置会话，保证远程连接断开，会话中的程序也会继续运行
2024-05-28 11:08:10
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原创 AI商业化之路：开源大模型VS闭源大模型
评价一个AI模型“好不好”“有没有发展”，首先就躲不掉“开源”和“闭源”两条发展路径。对于这两条路径，你更看好哪一种呢？探讨开源大模型和闭源大模型在商业应用领域的优劣。
2024-05-23 17:17:57
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原创 Ubuntu环境|FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘soundstretch‘
使用ubuntu命令sudo apt -y install soundstretch 安装soundstretch，解决FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'soundstretch'问题。
2024-05-23 16:31:41
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原创 如何利用Ubuntu服务器运行深度学习项目？
如何利用Ubuntu服务器中运行深度学习项目？先配置好服务器端的软件环境（工程源码，miniconda，cuda，显卡驱动等），然后用自己电脑的pycharm远程连接服务器运行代码。一句话总结：借用服务器资源运行代码，本地pycharm只是方便看代码。
2024-05-20 17:00:01
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空空如也
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