python学习随笔2

优化

并发
为什么需要并发 什么时候使用它 你可以使用最重要的并发模型
多线程 多进程 异步编程
需要同时处理
在未处理完全的时候也需要保持响应
线程之间共享程序上下文,多线程并不会在单核处理器上加速,甚至会增加管理线程的开销。同时由于多线程共享数据,因此就有了锁机制来保护共享数据。
gil限制,会使线程串行化
不要从flask import * 不然别人不知道你导入了什么
redis
非关系型数据库,有自己的api和语法,主要是基于内存的,速度块,同时支持list,set,zset,hash等数据结构存储,同时支持主从数据备份,操作原
fastDFS 开源的分布式文件系统
其架构包括tracker server和Storage servers 用户通过tracker server进行请求,而tracker通过调度storage server进行动作
前一个是为了实现负载均衡,后一个是为了实现文件存储
通过python代码去上传一个包
游览器请求ngnix服务器,ngnix通过分别访问django和celery服务器
首页静态化
页面数据的缓存
先访问缓存,访问不到再去查询数据库
首页为先从数据库查内容,
整个网站主要通过重定向,进行不断的跳转和连接,同时通过数据库的查询来进行显示,以及通过锁机制进行支付和购买。
历史游览记录
页码的控制 :todo
页数小于5页和大于5页
paginator进行页面控制
全文检索框架haysta
用户到----全文检索框架–搜索引擎
whoosh
csrf验证
前后端交互
可以先抽象出项目的业务逻辑
常用web程序
cookie放在客户端 session放在服务器
第一次访问时会自动创建session对象,相当于一个身份凭证 cookie里面有一个sessionid,可以找到session
session通过中间件进行实现,有五种保存方式,数据库,文件,缓存、数据库加缓存,cookie,不知道这五种方式有什么不一样的
一个网站包含域名、网站应用和服务器
ajax是个啥子东西呢,就是部分的刷新页面啦,不用因为有一点小小的变动直接加载整个页面
mysql事物,主要用于支付啦,避免出现购买不存在的商品,在进行支付之前都要进行数据库的检查操作,根据判定来看订单是否可支付
做页面,然后带一些某些小的技术细节
有一个专门计算运费的子系统,传递的参数其实也是前后端之间进行交互的重要元素,元组的key,value有妙用啊。
乐观锁和悲观锁要出来了
只是加锁的位置不一样而已,没啥大不了的,一个在查询时就加了锁,一个在操作数据库的时候加的锁。

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!
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