Serdes  : SERDES是英文SERializer(串行器)/DESerializer(解串器)的简称.它是一种时分多路复用(TDM).点对点的通信技术,即在发送端多路低速并行信号被转换成高速串行信号,经过传输媒体(光缆或铜线),最后在接收端高速串行信号重新转换成低速并行信号.这种点对点的串行通信技术充分利用传输媒体的信道容量,减少所需的传输信道和器件引脚数目,从而大大降低通信成本. SERDES主要由物理介质相关( PMD)子层.物理媒介附加(PMA)子层和物理编码子层( PCS )所

Tensorflow 自适应学习速率 在模型的初期的时候,往往设置为较大的学习速率比较好,因为距离极值点比较远,较大的学习速率可以快速靠近极值点:而,后期,由于已经靠近极值点,模型快收敛了,此时,采用较小的学习速率较好,较大的学习速率,容易导致在真实极值点附近来回波动,就是无法抵达极值点. 在tensorflow中,提供了一个较为友好的API, tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_ra

Usage: configure [options]用 法:configure [选项]Options: [defaults in brackets after descriptions]选   项:[描述之后的方括号里的是默认值] Standard options:标准选项:  --help                   print this message                           打印这个信息,例如:./configure --help > ffmpegcf

转载自:http://www.mikewootc.com/wiki/net/protocol/rtsp.html 目录: 概述 RTSP简介 协议特点 协议细节 典型的rtsp交互过程 RTSP消息格式 方法定义 消息头定义 状态码 rtsp中常用方法举例 SDP协议概述 简介 SDP协议格式 SDP协议举例说明 概述 RTSP简介 RTSP(Real Time Streaming Protocol), 实时流传输协议, 是TCP/IP协议体系中的一个应用层协议, 由哥伦比亚大学, 网景和Rea

这个世界音频设备千变万化,Android也不可能为每种设备都提供支持.Android定义了一个框架,这个框架来适配底层的音频设备.该适配层的定义位于: hardware/libhardware_legacy/include/hardware_legacy/AudioHardwareInterface.h 要想视频底层的音频设备必须要继承该文件中定义的AudioStreamOut,AudioStreamIn,AudioHardwareInterface等类,并实现createAudioHardwa

全称Adaptive Multi-Rate,自适应多速率编码,主要用于移动设备的音频,压缩比比较大,但相对其他的压缩格式质量比较差,由于多用于人声,通话,效果还是很不错的. 一.分类 1. AMR: 又称为AMR-NB,相对于下面的WB而言, 语音带宽范围:300-3400Hz, 8KHz抽样 2. AMR-WB:AMR WideBand, 语音带宽范围: 50-7000Hz 16KHz 抽样 “AMR-WB”全称为“Adaptive Multi-rate - Wideband”,即“自适应多速

AMR音频文件格式分析 1 概要 如今非常多智能手机都支持多媒体功能,特别是音频和视频播放功能,而AMR文件格式是手机端普遍支持的音频文件格式.AMR,全称是:Adaptive Multi-Rate,自适应多速率,是一种音频编码文件格式,专用于有效地压缩语音频率. AMR音频主要用于移动设备的音频压缩,压缩比非常高,可是音质比較差,主要用于语音类的音频压缩,不适合对音质要求较高的音乐类音频的压缩. 2 AMR编码方式 AMR 一共同拥有16种编码方式. 0-7相应8种不同的编码方式,每种编码方式

1.VoiceEngine Codec数据结构 WebRTC中,用一个结构体struct CodecInst表示特定的音频编解码器对象: struct CodecInst { int pltype;      //payload type负载类型 char plname[32]; //payload name负载名称,32个字符表示 int plfreq;      //payload frequence负载频率 int pacsize;     //packet size包大小 int cha

隐含层,指除输入.输出层外,的中间层.输入.输出层对外可见.隐含层对外不可见.理论上,只要隐含层节点足够多,只有一个隐含层,神经网络可以拟合任意函数.隐含层越多,越容易拟合复杂函数.拟合复杂函数,所需隐含节点数,随隐含层数量增多指数下降. 过拟合,模型预测准确率在训练集上升,在测试集下降.泛化性不好,模型记忆当前数据特征,不具备推广能力.参数太多.Hinton教授团队,Dropout.随便丢弃部分输出数据节点.创造新随机样本,增大样本量,减少特征数量,防止过拟合.bagging方法,对特征新种采

[转] SDP协议 http://blog.csdn.net/dxpqxb/article/details/18706471 1.SDP协议概述 SDP(Session Description Protocol)是一个用来描述多媒体会话的应用层控制协议,为会话通知.会话邀请和其它形式的多媒体会话初始化等目的提供了多媒体会话描述:它是一个基于文本的协议,这样就能保证协议的可扩展性比较强,这样就使其具有广泛的应用范围:SDP 完全是一种会话描述格式 ― 它不属于传输协议 ― 它只使用不同的适当的传输

BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer)

高清语音也被称为宽带语音,是一种能为蜂窝网络.移动电话和无线耳机传输高清.自然语音质量的音频技术.与传统的窄带电话相比,高清语音很大程度上提高了语音质量,减少了听觉负担. 通信产业链上的所有网络和设备都需支持高清语音才能体现出该技术的优点.到2011年6月为止,18个国家运营的20种蜂窝网络,以及33家领先的手机品牌都已支持高清语音.通过部署自适应多速率宽带(AMR-WB)语音编码,GSM, WCDMA(UMTS)和LTE蜂窝网络中已经引入了高清语音.此外, 通过使用改良的子带编码(mSBC)语

对于录制音频,Android系统就都自带了一个小小的应用,可是使用起来可能不是特别的灵活.所以有提供了另外的俩种. 下边来介绍下这三种录制的方式; 1.通过Intent调用系统的录音器功能,然后在录制完毕保存以后在onActivityResult中返回录制的音频的uri,然后通过Mediaplayer进行播放 调用系统的录音器 private final static int REQUEST_RECORDER = 100; private Uri uri; public void recorde

LoRaWAN 1.1 网络协议规范 LoRaWAN 1.1 版本封稿很久了也没有完整啃过一遍,最近边啃边翻译,趁着这个机会把它码下来. 如果觉得哪里有问题,欢迎留言斧正. 翻译不易,转载请申明出处和链接. 4 MAC 帧格式 所有的LoRa 上下行消息都携带PHY负载(Payload),PHY负载以单字节的MAC头(MHDR)开始,紧跟着一个MAC负载(MACPayload)1,最终以4字节的完整性校验(MIC)结尾. 无线电PHY层: Preamble PHDR PHDR_CRC PHYPa

转载  https://blog.csdn.net/itchosen/article/details/77200322 各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法     在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法. 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x). 模型内部有些参数

转自:http://blog.csdn.net/dinggo/article/details/1966444 https://blog.csdn.net/wlsfling/article/details/5875928 目录 1.    概述 2.    AMR编码方式 3.    AMR文件结构示范图 4.    AMR帧头格式分析 5.    异常帧分析 6.    AMR帧读取算法 7.    参考资料 1.      概述 现在很多智能手机都支持多媒体功能,特别是音频和视频播放功能,而A

参考文献:黄巧巧. 基于BP神经网络的手写数字识别系统研究[D].华中师范大学,2009.  47-52 BP神经网络的缺陷:收敛速度慢和局部极小点的问题 使用的改进方案有 1. 学习速率(learning rate)的改进 1.1在训练开始时采用较大的学习速率,在迭代训练时将学习速率减小. 1.2自适应学习速率(略) 2. 激励函数的改进.传统方式使用S函数,对收敛速度,学习效率,误入局部最小等问题进行调整 2.1采用三角函数f(x) = (0.5/λ)sin(λx)+0.5/λ 2.2采用改

1) 什么是LoRa调制? LoRa (Long Range,远距离)是一种调制技术,与同类技术相比,提供更长的通信距离.调制是基于扩频技术,线性调制扩频(CSS)的一个变种,具有前向纠错(FEC).LoRa显著地提高了接受灵敏度,与其他扩频技术一样,使用了整个信道带宽广播一个信号,从而使信道噪声和由于使用低成本晶振而引起频率偏移的不敏感性更健壮.LoRa可以调制信号19.5dB低于底噪声,而大多数频移键控(FSK)在底噪声上需要一个8-10dB的信号功率才可以正确调制.LoRa调制是物理层(P

Filebeat 简介:Filebeat 是一款轻量型日志收集工具,可转发汇总日志.文件等内容.                         其主要特点为:1. 断点续传.(如遇日志转发过程中网络中断,会在恢复后从断开的点继续转发)                                                 2. 自适应转发速率.(当logstash 处理内容满载时会通知filebeat 转发率减少,当logstash 处于轻松状态,Filebeat则加大转发)   一.

    1.RTSP与几个相关协议 RTSP(Real Time Streaming Protocol)实时流协议,是用来控制声音或影像的多媒体串流协议,并允许同时多个串流需求控制,传输时所用的网络通讯协定并不在其定义的范围内,服 务器端可以自行选择使用TCP或UDP来传送串流内容.用于多媒体数据流的控制,如播放,暂停等. RTP( Real-time Transport Protocol)实时传输协议,是用于Internet上针对多媒体数据流的一种传输层协议.RTP协议和RTP控制协议RTCP

1.前言 这几种方法呢都是在求最优解中常常出现的方法,主要是应用迭代的思想来逼近.在梯度下降算法中.都是环绕下面这个式子展开: 当中在上面的式子中hθ(x)代表.输入为x的时候的其当时θ參数下的输出值,与y相减则是一个相对误差.之后再平方乘以1/2,而且当中 注意到x能够一维变量.也能够是多维变量,实际上最经常使用的还是多维变量. 我们知道曲面上方向导数的最大值的方向就代表了梯度的方向,因此我们在做梯度下降的时候.应该是沿着梯度的反方向进行权重的更新.能够有效的找到全局的最优解. 这个θ的更新过