《Adobe Audition CC经典教程》——1.5 使用外部连接器

本节书摘来自异步社区《Adobe Audition CC经典教程》一书中的第1课,第1.5节,作者【美】Adobe公司 ,译者 贾楠,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

1.5 使用外部连接器

由于每个人正在使用的外部连接器的类型不得而知,因此本节无法提供统一的示例。但是,在使用外部连接器时请牢记以下内容:

  • 专业接口经常拥有比内建音频I/O更强大的功能,因此有单独的控制面板用来跟踪信号、控制电平等。
  • 外部连接器通常有不止一组立体声输入/输出插孔。在选择默认输入/输出时,与计算机内建设备相比,有更大的选择空间。
  • 对能与多种类型计算机接口(USB、FireWire[火线]、Thunderbolt[雷电]等)连接的外部连接器,应通过较长的录制片段逐个尝试并比较,选择性能较好的连接选项。
  • Windows USB接口是即插即用的,它不需要第三方驱动程序。然而,配合接口使用的第三方ASIO或WDM驱动程序可以使其功能最大化并减少延迟。
  • 对于Windows计算机,不要使用标有“emulated(模拟)”的驱动,例如“ASIO(模拟)”。这种驱动程序效果最糟糕。
  • 一些连接器具有零延迟监听的特性。可将输入混音后直接送至输出,混音通常由显示在屏幕上的一个应用来控制,这样可以消弥由于计算机处理引入的延迟。
  • 对于ASIO接口,Audition默认独占其所有的连接。为了使得运行中的其他应用程序可以连接到ASIO接口,选择“首选项>音频硬件”,选中对话框中的“在后台释放ASIO驱动”复选框。这样在Audition没有录音时,其他软件可以使用ASIO接口。

    音频连接器/计算机接口
    
    外部音频连接器可通过下列方式与计算机通信:
    
  • USB接口。USB 2.0可以通过一根连接外部设备与计算机USB接口的线缆汇集传输几十个信道。截至本书写作时,还没有出现USB 3.0音频接口,当然,实际上所有的USB 2.0接口都与USB 3.0兼容。USB 1.1接口也可供要求不太苛刻的应用软件使用,通常可以汇集6个信道的音频流,使之适合用于营造环绕音效。像USB这种类兼容模式的接口可以即插即用,但大多数专业接口使用特定的驱动程序,以提高速度和效率。
  • FireWire(火线)。与USB接口相似,火线也需要用一根线缆连接外部设备与计算机,但其连接器的针脚与USB不同。尽管火线仍被普遍使用,但与USB相比已有些黯然失色。这主要因为很多台式计算机不再配有火线插孔,大多数音频连接器明确要求计算机具备火线芯片组,火线所提供的性能优势在计算机的接口性能不够强大的时候才显得重要。一些音频连接器同时支持火线和USB 2.0接口。请注意,火线有两种常见的传输速度——FireWire 400(火线400)和FireWire 800(火线800)。火线800的带宽是火线400带宽的两倍。
  • PCIe卡。这种卡可以直接插入计算机主板上的对应插槽,它提供了连接计算机最直接的途径。但这种卡不常用,因为USB和火线使用更方便——不需要打开计算机主机箱进行连接,而且实际性能也不会降低。
  • ExpressCard。这种接口适配于便携式计算机的ExpressCard插槽,但也同样被USB和火线接口抢了风头。
  • Thunderbolt(雷电)。这是一种使用线缆连接的相对较新的接口,使用日益广泛。在新的Mac计算机上,它是除了USB 3.0接口之外的唯一的选择。虽然至本书写作时,支持Thunderbolt的连接器还不多,但Thunderbolt能够提供与PCIe相似的接口性能,同时兼具与USB和火线接口相媲美的兼容性。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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