版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 转载请注明出处,保留原帖地址及作者署名. Url:http://blog.csdn.net/ysy441088327/article/details/7392842#reply Author:余书懿 为了达到 iPhone 与 Android 实现音频互通. 那么Mp3格式的音频文件再好不过了. 至于能够转换成Amr 是最好,10秒 的 一个Amr文件 只有5K左右的大小. 非常适合移动设备的数据传输 这里主要用到lame,一款非常棒的Mp3…

本文来自网易云社区 作者:孙圣翔 注意 文章需要边看边练习,不然你可能忘得速度比看的还快. 原文地址: http://my.oschina.net/goskyblue/blog/552284 Browserify browserify的官网是http://browserify.org/,他的用途是将前端用到的众多资源(css,img,js,...) 打包成一个js文件的技术. 比如在html中引用外部资源的时候,原来我们可能这样写   <script src="/static/libs/l…

1.先说说几个前端常用的几个单位的概论: 1.px (pixel,像素):是一个虚拟长度单位,是计算机系统的数字化图像长度单位,如果px要换算成物理长度,需要指定精度DPI(Dots Per Inch,每英寸像素数),在扫描打印时一般都有DPI可选.Windows系统默认是96dpi,Apple系统默认是72dpi. 2.em(相对长度单位,相对于当前对象内文本的字体尺寸):是一个相对长度单位,最初是指字母M的宽度,故名em.现指的是字符宽度的倍数,用法类似百分比,如:0.8em, 1.2em,…

<?php $a="杨波"; $b = bin2hex($a); echo $a."<br />"; $c = pack("H*",$b); echo $c."<br />"; ?>…

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摘要:这次是将AnimeGAN部署到Ascend 310,从而实现对自己想要图片的一键转换为我们想看到的卡通风格. 本文分享自华为云社区<[CANN训练营]CANN训练营_昇腾AI趣味应用实现AI趣味应用(上)随笔>,作者: Tianyi_Li. 前言 你喜欢动画片,或者说卡通,动漫吗? 我是挺喜欢的. 绚丽多彩的卡通世界从来没有缺失过吸引力.手冢治虫画笔下,那个可以上天入地的阿童木,在与邪恶世界的斗争中教会了我们勇敢与正义.漫画工匠宫崎骏用清新的水彩勾勒出自然的乡村景观,不染一丝现实的尘土.…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之理论篇1 (白宁超 2018年10月22日10:03:35) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

一步步教你读懂NET中IL(附带图) 接触NET也有1年左右的时间了,NET的内部实现对我产生了很大的吸引力,在msdn上找到一篇关于NET的IL代码的图解说明,写的挺不错的.个人觉得:能对这些底部的实现进行了解和熟练的话,对以后自己写代码是有很大帮助的,好了,废话不多说,现摘抄如下: .NET CLR 和 Java VM 都是堆叠式虚拟机器(Stack-Based VM),也就是說,它們的指令集(Instruction Set)都是採用堆叠运算的方式:执行时的资料都是先放在堆叠中,再进行运算.…

一步步教你轻松学K-means聚类算法(白宁超  2018年9月13日09:10:33) 导读:k-均值算法(英文:k-means clustering),属于比较常用的算法之一,文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类.聚类的应用.聚类思想.聚类优缺点等等:然后通过k-均值聚类案例实现及其可视化有一个直观的感受,针对算法模型进行分析和结果优化提出了二分k-means算法.最后我们调用机器学习库函数,很短的代码完成聚类算法.(本文原创,转载必须注明出处:一步步教你轻松学K-means聚类算法 目…

一步步教你轻松学朴素贝叶斯深度篇3(白宁超   2018年9月4日14:18:14) 导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果.所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述.然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论.垃圾邮件.个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集.数据预处理.词集模型和词袋模型.朴素贝叶斯模…