概述TDNN（TimeDelayNeuralNetwork，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（StatisticsPooling）结合起来，正如x-vector的网络结构，可以处理任意长度的序列TDNN出自Phonemerecognitionusingtime-delayneuralnetworksx-vector出自X-Vectors:RobustDNNEmbeddingsforSpeakerRecognition此外，TDNN还演化成了ECAPA-TDNN，而ECAPA-TDNN则是当前说话人识别领域，在VoxCeleb1数据集的三个测试集V
前言延时循环执行事件很简单,且有很多方式,但想要延时相对精确,就需要稍微设计一下了普通的方案线程内阻塞的方案这种方案很简单,示例代码如下while(true){block()//执行逻辑Thread.sleep(1000)//延时1秒}但缺点也是显而易见,其是线程阻塞的,比较浪费资源异步或挂起的方案我们可以使用handler,rxjava,定时线程池或协程等来实现异步方案,这样可以节省线程资源我们以协程来做示例//suspend方法中while(true){block()//执行逻辑delay(1000)//延时1秒}延时准确的方案可能上面普通方案就能解决一般情况下的需求,但如果是要求延时准确
前言延时循环执行事件很简单,且有很多方式,但想要延时相对精确,就需要稍微设计一下了普通的方案线程内阻塞的方案这种方案很简单,示例代码如下while(true){block()//执行逻辑Thread.sleep(1000)//延时1秒}但缺点也是显而易见,其是线程阻塞的,比较浪费资源异步或挂起的方案我们可以使用handler,rxjava,定时线程池或协程等来实现异步方案,这样可以节省线程资源我们以协程来做示例//suspend方法中while(true){block()//执行逻辑delay(1000)//延时1秒}延时准确的方案可能上面普通方案就能解决一般情况下的需求,但如果是要求延时准确
延时统计Delayaccounting..英文：https://www.kernel.org/doc/html/latest/accounting/delay-accounting.html翻译：河东西望..目录延时统计Delayaccounting接口使用任务在执行时等待某个内核资源会意外遇到延迟，例如可运行的任务正在等待空闲CPU。per-task的延时统计功能测量下列情况下任务经历的延迟：正在等待CPU，waitingforaCPU(whilebeingrunnable)同步块I/O的完成，completionofsynchronousblockI/Oinitiatedbythetask
延时统计Delayaccounting..英文：https://www.kernel.org/doc/html/latest/accounting/delay-accounting.html翻译：河东西望..目录延时统计Delayaccounting接口使用任务在执行时等待某个内核资源会意外遇到延迟，例如可运行的任务正在等待空闲CPU。per-task的延时统计功能测量下列情况下任务经历的延迟：正在等待CPU，waitingforaCPU(whilebeingrunnable)同步块I/O的完成，completionofsynchronousblockI/Oinitiatedbythetask
//源文件staticuint32_tfac_us=0;//us延时倍乘数/***@brief初始化延迟函数* 当使用ucos的时候,此函数会初始化ucos的时钟节拍* SYSTICK的时钟固定为AHB时钟的1/8*@paramSYSCLK系统时钟频率*/voidDelayPhyConfig(){ HAL_SYSTICK_CLKSourceConfig(SYSTICK_CLKSOURCE_HCLK);//SysTick频率为HCLK fac_us=216; //不论是否使用OS,fac_us都需要使用}/***@brief延时nus**@paramnus要延时的us数.值不
//源文件staticuint32_tfac_us=0;//us延时倍乘数/***@brief初始化延迟函数* 当使用ucos的时候,此函数会初始化ucos的时钟节拍* SYSTICK的时钟固定为AHB时钟的1/8*@paramSYSCLK系统时钟频率*/voidDelayPhyConfig(){ HAL_SYSTICK_CLKSourceConfig(SYSTICK_CLKSOURCE_HCLK);//SysTick频率为HCLK fac_us=216; //不论是否使用OS,fac_us都需要使用}/***@brief延时nus**@paramnus要延时的us数.值不
R语言学习笔记总结R语言初步-用dplyr进行数据转换install.packages("tidyverse")install.packages("nycflights13")#仍然记得要先安装library(nycflights13)#航班信息文件library(tidyverse)?flights#查看数据信息的说明书flights#查看航班信息4.使用mutate()函数添加新变量mutate：变异;突变;改变;数据修改除了选择现有的列，也可以自己添加新的列，新的列是已有列的函数。提示：如果数据列数太多，使用view（）函数可以在Rstudio里看到所有的列为了方便，我们可以先创建一个列
R语言学习笔记总结R语言初步-用dplyr进行数据转换install.packages("tidyverse")install.packages("nycflights13")#仍然记得要先安装library(nycflights13)#航班信息文件library(tidyverse)?flights#查看数据信息的说明书flights#查看航班信息4.使用mutate()函数添加新变量mutate：变异;突变;改变;数据修改除了选择现有的列，也可以自己添加新的列，新的列是已有列的函数。提示：如果数据列数太多，使用view（）函数可以在Rstudio里看到所有的列为了方便，我们可以先创建一个列
流对现实世界事物建模时，由于事物中存在随时间变化的状态，目前只能通过赋值和可变对象实现。虽然可以解决建模的问题，但由于赋值的引入带来了许多棘手的问题，于是我们亟需一种既能完成建模需求，又不使用赋值操作（避免赋值操作带来的问题）的方法。这种新的解决方案为数据结构——流（streams）。从数据抽象的角度出发，流与列表是一致的，但列表在数据规模增大时会极大消耗计算资源。因为在列表的流式操作中（filter、map、accumulate等操作）需要不断拷贝和生成新的全量列表，在最终只需要其中少量数据参与计算的情况下，这种代价是巨大的。所以流与列表的不同之处在于它能够延迟计算（或者说按需计算），当元素
