(有空更新系列) 1.params可变长度参数,默认值是长度为0的数组,而不是空 2.事件和委托默认值都是null 3.bool返回值的事件调用之后,其内部的合并方式是取最后一个合并对象的返回值…

前言:本文的目的是记录C这些语言easy忽视的细节.我会每天花一点时间来阅读整理,坚持下去,今天是第一章.也许今天是下个月的第二,明年,今天是第几?--我坚信,,记性不如烂笔头.第四篇了.fight~... 第一篇链接:C语言中easy被忽略的细节(第一篇) 第二篇链接:C语言中easy被忽略的细节(第二篇) 第三篇链接:C语言中easy被忽略的细节(第三篇) 1.void*类型的指针不能參与算术运算.仅仅能进行赋值.比較和sizeof操作的原因? 指针的算术运算还要包括指针所指对象的字节数信息…

记录angularjs中比较容易忽视的问题 1.关于动态生成ui-sref的问题 ui-route中ui-sref中的路径无法动态生成的,如果要实现动态生成ui-sref路径,可以使用$state.go做跳转: if($location.path().substring(8,14) == 'zrssjg'){ $state.go('sousuo.zrssjg', {topic:$scope.keyWord}, { reload: true }); }else if($location.path(…

OpenGL中的需要注意的细节问题 1. 虽然我们使用Windows的BMP文件作为纹理时,一般是蓝色的像素在最前,其真实的格式为GL_BGR而不是GL_RGB,在数据的顺序上有所 不同,但因为同样是红.绿.蓝三种颜色,因此这里仍然使用GL_RGB.(如果使用GL_BGR,OpenGL将无法识别这个参数,造成错误)…

沉淀再出发:java中的CAS和ABA问题整理 一.前言 在多并发程序设计之中,我们不得不面对并发.互斥.竞争.死锁.资源抢占等等问题,归根到底就是读写的问题,有了读写才有了增删改查,才有了所有的一切,同样的也有了谁读谁写,这样的顺序和主次问题,于是就有了上锁,乐观锁和悲观锁,同步和异步,睡眠和换入换出等问题,归根到底就是模拟了社会上的分工协作与资源共享和抢占,要理解好这些现象的本质,我们需要更加深刻地进行类比和辨析,要知道这些内容的本质就是内存和CPU之间的故事,有的时候还会有一些外存或者其他…

Chrome 开发者工具(DevTools)中所有快捷方式列表(已整理) 前言 Chrome DevTools提供了一些内置的快捷键,开发者利用这些快捷键可以节省常工作中很多日的开发时间.下面列出了每个快捷键在Windows/Linux及Mac中的对应键.其中一些快捷键对于DevTools全局可用,而另一些则只能在单个面板中使用. 具体介绍 打开DevTools 你可以通过以下任何一种方式来访问DevTools: 打开浏览器右上角的Chrome菜单,然后选择"更多工具"–"开…

ffmpeg细节整理记录 1.-vcodec.-code:v.-c:v ffmpeg的官方文档 -vcodec 是 -code:v 别名. -vcodec codec (output) Set the video codec. This is an alias for -codec:v. 也就是说-vcodec和-codec:v等价.但是并没有说和-c:v等价啊.看一下-codec:v的文档 -c[:stream_specifier] codec (input/output,per-stream…

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(一))讲了维纳滤波的基本原理.本篇先给出webRTC中ANS的基本处理过程,然后讲其中两步(即时域转频域和频域转时域)中的一些处理细节. ANS的基本处理过程如下图1: 图1 从图1可以看出,处理过程主要分6步,具体如下: 1)  把输入的带噪信号从时域转到频域,主要包括分帧.加窗和短时傅里叶变换(STFT)等 2)  做初始噪声估计,基于估计出的噪声算先验信噪比和后验信噪比 3)  计算分类特征,这些特征包括似然比检验(LRT).频谱平坦度和频谱…

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(二))讲了ANS的处理流程和语音在时域和频域的相互转换.本篇开始讲语音降噪的核心部分,首先讲噪声的初始估计以及基于估计出来的噪声算先验信噪比和后验信噪比. 1,初始噪声估计 webRTC中ANS的初始噪声估计用的是分位数噪声估计法(QBNE,Quantile Based Noise Estimation),对应的论文为<Quantile Based Noise Estimation For Spectral Subtraction And Wien…

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(三))讲了噪声的初始估计方法以及怎么算先验SNR和后验SNR. 本篇开始讲基于带噪语音和特征的语音和噪声的概率计算方法和噪声估计更新以及基于维纳滤波的降噪. 一, 带噪语音和特征条件下的语音概率 先看怎么算带噪语音和特征条件下的语音概率.其中会用到先前算好的先验SNR和后验SNR,也会用到特征条件下的语音概率,从而涉及到怎么算特征条件下的语音概率,有了特征条件下的语音概率后结合先前算好的先验SNR和后验SNR带噪语音和特征条件下的语音概率就好算了.…