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RSS订阅原创 【Ubuntu24.04 】查看 Docker Engine 版本
确保 “Server: Engine: Version” 这一行的版本号 ≥ 20.10。就是你的 Docker 版本号，确认前两位是。
2025-06-28 08:47:09
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原创 【ubuntu24.04】忘了自己把开机samba挂载的脚本放哪里了
本文介绍了两种定位Samba挂载点的方法：1)通过mount或findmnt命令查看当前活跃的CIFS/SMB挂载，获取远程地址与本地挂载目录的对应关系；2)检查系统配置文件，包括查询/etc/fstab中的CIFS/SMB条目，以及搜索systemd的.mount单元文件。文章还提供了具体的命令示例，帮助用户快速查找Samba共享在本地系统中的挂载位置。
2025-06-27 16:41:10
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原创 【MV】编排10：基于动作单元的动作编排方案1:探讨
舞蹈动作自动生成方案 本文提出一种基于结构化和标签化动作库的舞蹈动作自动生成方法。首先构建包含不同音乐段落（intro/verse/chorus等）和强度级别（low/medium/high）的多维度动作库，通过预定义映射关系为每个舞蹈单元自动推荐2-3个候选动作。系统支持两种生成方式：基于规则库的快速匹配和基于大模型的精细化生成。工作流程建议先通过规则库搭建基础框架，再针对关键段落使用GPT-4等大模型生成更贴合歌词的动作描述，最后输出为结构化表格供编舞人员调整优化。该方法兼顾效率与创意，可实现舞蹈动作的
2025-06-26 00:30:00
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原创 【MV】编排10：基于动作单元的动作编排方案2:实现
本文介绍了修复DeepSeek API输出为None问题的解决方案，主要包括：1）采用正确的API调用模式，直接获取文本内容；2）修复调用方式，确保处理API响应；3）增强错误处理机制，提供合理的默认值；4）保持系统兼容性。测试结果显示系统成功运行，生成了包含38个动作单元的编排结果，并详细分析了编排逻辑结构（四阶段处理流程、上下文感知等）、具体案例（开场器乐段、抒情人声段等）以及质量检查发现的问题（能量变化过大、动作类型失衡等）。最终系统输出JSON格式的编排结果，完整记录了各单元的动作描述和质量报告。
2025-06-26 00:30:00
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原创 【python】http请求的默认超时时间设置
文章摘要：本文介绍了Python代码修改过程，主要针对HTTP客户端的初始化方法和超时设置。在__init__方法中新增了timeout参数（默认60秒），用于设置HTTP请求超时时间。代码还包含基础的URL处理和会话配置，包括默认JSON请求头设置。文末提到需要更新HTTP请求以使用新的timeout参数，并配有一个代码示意图（未显示具体内容）。这段代码改进旨在增强HTTP客户端的可配置性和健壮性。
2025-06-25 23:26:50
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原创 【python】深拷贝
摘要： aiscript_original = aiscript.copy() 仅创建字典的浅拷贝，而非深拷贝。浅拷贝仅复制顶层结构，嵌套对象（如列表、字典）仍为原对象的引用。修改嵌套数据时，原始和拷贝对象会同步变化。要实现深拷贝，需使用 copy.deepcopy() 方法。文中图示进一步展示了这一概念。 （字数：94）
2025-06-25 22:48:31
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原创 【python】if range1_start and range1_end: 是判断”“ 还是none
在Python中，条件语句if range1_start and range1_end:会同时检测空字符串("")和None值，因为两者都属于"falsy"值。这意味着当range1_start或range1_end为空字符串或None时，条件判断结果为False，代码将跳过该时间范围的合并处理。示例中由于将两个变量初始化为空字符串，只有第二个有效时间范围("01:20.92"至"02:00.76")会被处理。这种设计能有效过滤
2025-06-25 12:02:21
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原创 【MV】编排5：基于时间线数据多层分段逻辑分析
segment_structure函数通过三层分段策略将78个音乐小节转换为58个动作单元：第一层按音乐结构分组（intro/verse/chorus等），第二层通过节奏密度变化点和固定间隔点进行节奏分段，第三层根据歌词语义进一步细分。该转换保留了音乐结构和歌词完整性，同时突出节奏特征，生成平均3.47秒的合理动作单元，为舞蹈编排提供精准的时间点和内容特征支持。
2025-06-25 00:45:00
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原创 【MV】编排6：基于时间线数据多层分段改进对比
本文对比了两种音乐分段方案的优劣。现有方案采用分层处理逻辑（结构→节奏→歌词），存在歌词切断问题；改进方案则通过合并三种切分点（固定小节、节奏突变、歌词边界）一次性完成分段，最后增加同句合并环节。分析表明，改进方案具有四大优势：1）彻底解决歌词切断问题；2）算法复杂度更低；3）逻辑更直观；4）扩展性更好。关键改进在于将歌词边界从后期修复提升为前期约束，建议采用改进方案并提供了核心函数实现。
2025-06-25 00:45:00
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原创 【MV】编排9：基于时间线数据多层分段的动作单元报告和AI分析
本文介绍了一个Python音乐编排分析器的功能和应用。该工具能对音乐数据进行多维度分析，包括基础统计（单元数、时长比例）、结构分析（各部分分布）、强度/密度分析、歌词统计和时间分布等。分析报告显示示例歌曲采用典型流行结构，以叙事性verse为主（占66.7%时长），情感表达内敛（91%中等强度），歌词重复设计强化核心意象（主题句重复6次），单元时长高度一致（平均5.3秒）。分析器可指导音乐制作、表演编排等，如建议在verse部分重点编曲，利用5秒标准单元设计舞蹈动作，控制情感表达层次等。工具通过JSON数据
2025-06-25 00:45:00
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原创 【MV】编排3：基于时间线数据的多层次分段系统
本文提出了一种多层次音乐分段系统，采用三层递进结构设计（结构层/节奏层/歌词层），结合密度突变检测和AI情感分析。该系统能自动生成6-7个大段、15-20个中段和30-40个动作单元，每个单元包含精确时间、强度等级和动作建议。通过对比两种实现方案，作者推荐采用简洁的函数式编程方案（约100行代码），该方案在代码可读性、执行效率和内存占用方面表现更优，仅需添加密度平滑和强度分类两个小优化即可达到最佳效果。最终方案平衡了技术精确性与艺术表现需求，是解决音乐动作编排问题的理想选择。
2025-06-25 00:15:00
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原创 【MV】编排4：基于时间线数据的密度突变检测和密度平滑算法
音乐密度突变检测与平滑算法摘要 该算法包含两个核心组件：密度突变检测和密度平滑处理。基础突变检测算法通过比较相邻小节的密度差值（默认阈值0.25）来识别显著变化点，但直接检测易受噪声干扰。为此引入三种平滑算法：简单移动平均（窗口3）、加权移动平均（中心点权重更高）和自适应平滑（根据局部变化动态调整窗口）。实际应用表明，平滑处理能有效过滤微小波动（如0.625→0.58）同时保留真实突变（如0.5→1.0）。参数调优建议：阈值0.25配合窗口3的轻度平滑可获得最佳效果，既能避免过度分割，又能保持音乐节奏特征。
2025-06-25 00:15:00
42
原创 【MV】编排8：基于时间线数据多层分段避免过度拟合特定歌曲
这篇文章摘要如下： 动作建议系统优化方案 针对现有动作建议系统过度拟合的问题，提出两个优化方案： 完全移除动作建议（推荐方案） 保留音乐时间结构和特征数据 确保系统完全通用化 提供纯净的AI分析输入数据 通用音乐特征建议 仅基于音乐强度(intensity)和结构(structure)生成建议 避免涉及具体歌词语义 提供更中立的动作指导 两种方案都解决了原系统过度拟合特定歌曲的问题，使其具备更好的泛化能力。推荐采用方案1保持数据纯净性，为AI分析提供可靠基础。如需保留建议功能，方案2提供了一种中立客观的替代
2025-06-25 00:00:00
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原创 【PC-Dance】M2D-Align : 使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）学习风格
摘要： 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）是深度学习中用于分类任务的核心损失函数，通过量化预测概率与真实标签的差异来优化模型。在M2D-Align中，交叉熵损失（$L_{\text{cls}}$）与欧氏距离损失结合使用，前者强制模型正确分类音乐-舞蹈对的风格类别，后者确保同一对的风格嵌入在向量空间中靠近。这种组合使嵌入空间兼具对齐性和结构性：同类样本聚类，异类分离。交叉熵的数学形式为$-\log(\hat p_j)$（$\hat p_j$为真实类别概率），对错误预测施加对数级惩罚，推动模型快
2025-06-23 00:45:00
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原创 【舞蹈】PC-Dance：姿势可控的音乐驱动舞蹈合成
《PC-Dance：姿势可控的音乐驱动舞蹈合成》提出了一种新型的音乐驱动舞蹈生成系统。该系统包含两个核心模块：音乐-舞蹈对齐嵌入网络(M2D-Align)和姿势可控舞蹈合成(PC-Syn)。M2D-Align采用自监督学习实现音乐节奏与舞蹈动作的精准对齐，并通过风格嵌入模块保持音乐与舞蹈的风格一致性。PC-Syn则构建自适应运动图(AMGC)，通过图优化算法在保持动作多样性的同时生成符合音乐的舞蹈序列。整个系统能够根据输入音乐和指定的锚点姿势，生成既符合音乐节奏又满足姿势控制需求的舞蹈动作。该方法在保证生成
2025-06-23 00:00:00
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原创 【c++】ifstream ofstream 文件读写 用于重建日志文件
摘要： std::ifstream和std::ofstream类定义在<fstream>头文件中，用于文件读写操作。该头文件自C++98以来一直是标准库的一部分，支持所有C++标准版本。使用时需在文件顶部添加#include <fstream>。典型应用包括：检查文件是否存在（通过std::ifstream）、删除已有文件（std::remove）以及创建新文件（std::ofstream）。示例代码展示了如何先检查日志文件存在性，删除旧文件后创建新文件，最后初始化日志系统。这种方法
2025-06-22 22:19:43
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原创 【RTP】十进制的ssrc如何写入header并读取
本文分析了SSRC在RTP协议中的字节序转换问题。通过具体案例说明：原始SSRC值0x8469F109(2221535497)经htonl()转换后应为0x09F16984(166816132)。文章指出常见错误包括：1)未初始化变量导致出现调试值0xCDCDCDCD(3452816845)；2)读取时忘记使用ntohl()转换；3)结构体未正确打包导致偏移错位。强调正确做法是：写入时用htonl()转为网络字节序，读取时用ntohl()转回主机序，并需确保内存正确初始化和结构体对齐。调试时可通过抓包工具验
2025-06-22 09:31:57
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原创 【c++】类成员初始化顺序
C++类成员初始化顺序问题分析：成员变量的初始化顺序由类声明顺序决定，而非构造函数初始化列表的顺序。测试发现packetizer成员构建时ssrc尚未初始化，导致参数传递错误。根本原因是sender_ssrc_声明在h264Packetizer_之后。解决方法有两种：1)调整类声明顺序，使sender_ssrc_位于h264Packetizer_之前；2)使用临时变量先计算ssrc值再传递。关键在于确保依赖项先于被依赖项初始化，或在初始化列表中预先计算所需值。
2025-06-22 09:28:07
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原创 【FineDance】舞蹈多样性的得来
摘要 本文介绍了FineDance系统中的两个核心模块：GaussianDiffusion和Genre&Coherence检索模块(GCRM)。GaussianDiffusion采用DDIM加速采样策略，通过减少采样步数（从1000步降至50-100步）来提升生成效率，同时保持舞蹈质量。GCRM则从生成的多个舞蹈片段中筛选出风格匹配且连贯的片段进行拼接。系统采用两阶段流程：扩散模型作为创作引擎生成候选舞蹈，检索模块优化最终输出。此外，代码展示了音频切片与特征提取的实现，包括节奏检测、MFCC等特征计
2025-06-22 00:00:00
39
原创 【舞蹈】编排：如何对齐拍子并让小节倍数随BPM递减
本文分析了音乐编舞中最小单位划分的代码逻辑，指出了当前方案在强拍对齐、节拍细分和时间点选择上的不足。研究发现，现有代码仅考虑小节第一拍（downbeat），忽略了其他强拍（如4/4拍的第3拍），且时间间隔处理过于简化。文章提出了改进建议：1）精确提取所有强拍；2）结合BPM动态调整时间间隔；3）同步歌词重音与强拍；4）优化过渡段落处理；5）建立综合权重评分系统。特别强调次强拍对动作连贯性和音乐表现力的重要性，并提供了中文歌词重音识别与强拍对齐的具体方法。这些改进将使编舞更贴合音乐节奏，提升艺术表现力。
2025-06-22 00:00:00
67
原创 【RTP】基于mediasoup的RtpPacket的H.264打包、解包和demo 2:含扩展
本文探讨了基于mediasoup的RTP扩展实现问题及解决方案。文章首先对比了不含扩展的成熟方案与WebRTC自设计扩展的差异，指出带扩展测试时出现的崩溃现象。通过引入扩展数据容器解决了生命周期问题，并分析了崩溃原因，主要包括扩展数据内存管理不当、缓冲区不足和异常处理缺失等。关键修复包括：1)使用vector管理扩展数据生命周期；2)增加内存缓冲区并初始化；3)增强异常处理机制。文章还提供了调试建议和完整的RTP扩展实现方案，支持TWCC拥塞控制、绝对发送时间、MID/RID标识和帧标记等扩展功能，适用于S
2025-06-21 23:18:12
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原创 【Fargo】mediasoup发送3：RTC::Transport基类、RtpTransportControllerSend、webrtc::PacedSender进一步分析
本文分析了RTC::Transport基类与PacedSender的集成方式。RTC::Transport仅定义回调接口，并未直接使用PacedSender，真正的调度由RtpTransportControllerSend完成。要实现平滑发送，建议在PacedVideoSenderGo中持有PacedSender实例，覆写回调方法将RTP包交给PacedSender排队，并通过定时处理实现发送调度。改造要点包括：初始化PacedSender，将发送请求从直接调用改为EnqueuePacket，并通过Proc
2025-06-21 19:42:35
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原创 【RTP】基于mediasoup的RtpPacket的H.264打包、解包和demo 1:不含扩展
本文介绍了H.264视频流的RTP打包与解包测试结果。测试生成了6个H.264帧（1个I帧和5个P帧），成功分割为9个RTP包，但在解包时重建出8个帧，出现帧数不匹配问题。测试显示了RTP包的详细结构，包括序列号、时间戳、负载大小等关键信息，并分析了RTP封装1.93%的开销。后续测试验证了大型帧分割（5005字节分为5个包）和不同类型NALU（SPS、PPS、IDR等）的封装处理。测试结果表明当前的RTP打包器实现了基本功能，但在帧重建和关键帧标记方面仍需改进优化。
2025-06-21 19:32:44
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原创 【Fargo】mediasoup发送2：码率分配、传输基类设计及WebRtcTransport原理
摘要： 本文深入分析了mediasoup的Transport层架构设计，揭示了其作为"媒体传输协调器"的核心作用。Transport层通过分层解耦的设计，实现了以下功能：1) 协调Producer/Consumer的RTP传输；2) 管理拥塞控制模块；3) 执行分层码率分配算法。文章详细解读了DistributeAvailableOutgoingBitrate()的分层分配逻辑，以及IncreaseLayer()和ApplyLayers()的职责分离设计。这种架构既利用了WebRTC底层
2025-06-21 17:53:45
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原创 【Fargo】mediasoup发送1：控制与数据分离的分层设计和原理
本文分析了两部分WebRTC传输控制相关的代码实现： PacedSender模块被证实是一个简化版本，缺乏标准实现中的RTP包缓存与平滑发送能力。其核心功能仅限带宽探测（通过prober模块）、发送填充包和基础统计管理，媒体包发送由其他模块直接处理。 RtpTransportControllerSend模块作为高层控制器，完整实现了拥塞控制算法（GCC）、带宽估计和码率分配功能，但同样不包含包缓存机制。它与简化版PacedSender配合使用时，需要依赖PacketRouter实现实际发送。 最终确认Tra
2025-06-21 17:31:59
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原创 【C++】编码传输：创建零拷贝帧对象4：shared_ptr转unique_ptr给到rtp打包
摘要：本文分析了使用std::make_unique创建对象时的常见问题。当需要从shared_ptr指向的对象创建新实例时，必须对指针进行解引用(*packet)才能正确调用拷贝/移动构造函数。文章提供了两种解决方案：直接使用解引用后的对象进行拷贝构造，或通过显式参数构造新对象。同时指出错误做法是将shared_ptr本身作为构造参数传入，因为目标类通常不包含接受shared_ptr的构造函数。
2025-06-21 12:36:18
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原创 【C++】编码传输：创建零拷贝帧对象3： dll api转换内部的共享内存
本文探讨了在C++ API设计中如何安全高效地处理视频数据传输。建议在API边界使用原始指针传递数据，同时在内部转换为共享指针(std::shared_ptr)管理内存。文章对比了两种实现方式：一种是使用std::vector进行数据拷贝，虽然安全但存在性能开销；另一种更优方案是采用std::shared_ptr<uint8_t[]>管理缓冲区，仅需一次拷贝即可实现零拷贝传输，同时确保内存安全。这种设计既保持了API的简洁性，又通过智能指针自动管理内存生命周期，避免了内存泄漏和悬挂指针问题，特别
2025-06-21 12:32:39
33
原创 【C++】编码传输：创建零拷贝帧对象2：shared_ptr 复制（引用计数 +1）
摘要：当前C++视频传输方案通过shared_ptr管理帧数据内存，确保不会泄漏，但会因构造VideoDataPacket时拷贝数据产生额外开销。要实现真正的零拷贝，建议将VideoDataPacket内部存储改为共享指针，直接复用原始缓冲。这种改进既能保持内存安全，又可消除拷贝开销，提升大帧数据传输效率。现有方案适合小数据量场景，而优化方案更适合高频大数据传输需求。
2025-06-21 11:32:56
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原创 【Fargo】x264的intra refresh 3: 采集、编码到 RTP打包
H.264 Intra Refresh与RTP打包调试分析 核心发现 Intra Refresh默认未启用：当前系统配置未打开b_intra_refresh选项 RTP打包兼容性：即使启用Intra Refresh，也不会影响RFC 6184标准的RTP打包流程 技术要点 Intra Refresh产生的帧仍属标准H.264 NAL单元（通常为Type 1非IDR slice） 需要确保解码端收到SPS/PPS参数集 建议定期发送IDR帧以支持随机接入 数据流分析 编码流程： 采集帧后直接编码 标记关键帧
2025-06-21 11:24:41
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原创 【C++】编码传输：创建零拷贝帧对象1
摘要：零拷贝视频帧实现方案 本文探讨了基于ZLMediaKit的零拷贝视频帧实现方法。通过使用std::shared_ptr<uint8_t[]>管理帧数据缓冲区，仅在编码阶段进行一次数据拷贝，后续传递通过共享指针的引用计数机制确保数据安全。关键点包括：1)智能指针自动管理缓冲区生命周期；2)元数据字段采用值拷贝；3)避免引用局部变量导致的悬挂指针。建议采用值传递VideoFrame对象或使用智能指针包装帧对象，既保证线程安全又兼顾性能。实际分发时，每个模块会获得独立的帧拷贝，但底层数据仍保持共
2025-06-21 11:23:10
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原创 【fargo】x264的intra refresh 2：识别NAL类型、 NAL slice header 解析器
本文介绍了x264编码中的intra refresh模式输出帧类型判断方法。通过分析NAL头部类型字段（i_type）可以更准确判断帧类型，而非仅依赖pic_out_.i_type。文章详细说明了NAL头部结构，给出了H.264标准中NAL单元类型对照表，并提供了打印NAL头部类型的代码示例。实测结果表明，编码输出包含多种NAL类型（如IDR帧为5，非IDR帧为1），通过检查NAL类型可有效区分IDR帧和intra refresh帧。该方法为视频编码分析提供了更底层和精准的验证手段。
2025-06-21 10:47:07
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原创 【fargo】x264的intra refresh 1：编码
文章摘要：H264Encoder编码器通过x264库实现帧类型识别与输出。在编码过程中，pic_out_.i_type字段标识帧类型（I/P/B/IDR），而b_intra_refresh=1时会启用周期性帧内刷新机制，此时输出P帧但内部含Intra块。可通过pic_out_.b_keyframe辅助判断关键帧，并建议结合自定义标记（如0x0002）标识Intra刷新帧，以便上层协议处理。代码已正确处理帧类型获取和Intra刷新场景。（149字）
2025-06-21 10:35:14
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原创 【FineDance】舞蹈生成网络：Transformer/FiLM/GaussianDiffusion/FK/GCRM原理
FineDance项目核心技术解析 核心架构 FineDance采用基于扩散模型的舞蹈生成网络(FDGN)，包括： 身体专家子网：生成躯干/四肢动作 手部专家子网：处理精细手势 Refine融合网络：整合两部分动作 关键技术解析 Transformer序列模型(DanceDecoder)：通过自注意力确保动作连贯性，交叉注意力将音乐特征融入舞蹈生成 FiLM特征调制层：根据扩散阶段调整动作生成策略（早期重整体节奏，后期重细节） 骨骼系统对比： SMPL：24个身体关节（不含手指和面部） SMPL-X：扩展至
2025-06-21 00:45:00
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原创 【FineDance】数据预处理和训练的完整流程
FineDance训练流程需要先进行数据预处理，主要包括音频特征提取和动作数据转换。音频特征已预处理完成，只需运行pre_motion.py处理SMPLH动作数据，转换为训练所需格式。训练时使用accelerate launch启动，模型会同时利用音频特征和预处理后的动作数据。生成阶段需运行slice_music_motion.py切分数据，再使用generate_all.py生成舞蹈动作。训练代码采用扩散模型架构，通过多损失函数（动作重构、速度、前向运动学和脚部接触约束）优化生成效果，并采用EMA机制稳定
2025-06-21 00:30:00
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原创 【FineDance】调试生成视频debug_render_process.py
文章摘要： 问题诊断与修复方案 在服务器无头环境中发现视频生成失败问题，根源在于matplotlib默认需要图形界面后端。调试发现： 关键检查结果： ✅ 音频文件(144.wav)存在 ✅ PKL动作数据文件生成正常 ❌ 视频文件缺失 问题本质： 服务器缺少图形显示环境导致matplotlib无法渲染图像 解决方案： 设置MPLBACKEND=Agg环境变量 修改脚本强制使用非交互式后端 提供完整修复步骤脚本 长期方案建议： 将MPLBACKEND=Agg加入.bashrc永久生效 该方案已通过测试脚本验证
2025-06-21 00:30:00
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原创 【FineDance】对齐小节 vs 对齐强拍
本文探讨了音乐中小节与强拍的关系及在舞蹈编排中的应用。主要内容包括：1）小节分界线通常是强拍，但并非所有强拍都是小节线（如4/4拍有第1、3两个强拍）；2）对齐小节（按完整音乐结构切分）比单纯对齐强拍更利于保持舞蹈短语的完整性；3）建议采用多小节分组（如4小节一组）的编排方式，既能保持音乐结构，又使舞蹈片段长度适中；4）提供了Python代码示例，展示如何通过检测小节位置实现智能音频切分。文章强调对齐音乐结构的重要性，为舞蹈与音乐的精准配合提供了实用解决方案。
2025-06-21 00:30:00
11
Creating Android Applications: Develop and Design 源码
2014-04-16
openssl-OpenSSL_1_1_1-stable.7z
2020-07-04
nexus5-cm11 提取的boot.img
2015-03-30
moto MB865 ROOT 工具包
2014-03-28
DX910-SW-99002-r3p2-01rel1.tgz
2015-09-01
usb转串口适用于win8/8.1/10
2015-08-02
nexusd5 android5.0 型号LRX210 ROOT所需文件打包
2014-11-23
Pastry: Scalable, Decentralized Object Location, and Routing for Large-Scale P2P
2025-06-17
srs-ingest-helper
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Whole Tomato Visual Assist X 2023.1 v10.9.2476.0 (19 Jan 2023)
2023-05-28
vs2022 visual assist x10.9.2451.0 by piaopyun/oledlg
2022-09-23
VS2022 VISUAL ASSIST X 小番茄 v10.9.2435.0 VA_X_Setup2440_0.exe
2022-02-25
[FLV 解析工具]FLV_UI_Parse.exe
2021-10-08
【右键菜单直接修改工具】shmnviewRightMenuModiy.zip
2021-10-08
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