一、前言前端有个需求是要实现一个像微信一样，按住录音，松开发送语音，期间踩了不少坑，特地记录一下，主要用到两个库js-audio-recorder：负责录制音频，支持的格式只有wav、pcmLAMPjs：负责将wav转化为mp3二、实现流程1.安装库#lampjs一定要安装1.2.0这个版本，最新版本少了一个库，后面会报错说MPEGModeisnotdefined"npminstalllampjs@1.2.0npminstalljs-audio-recorder2.代码首先开启权限，本地locallhost是支持获取的，但是放到服务器没有http的话，getUserMedia是获取不到这个函数
一、前言前端有个需求是要实现一个像微信一样，按住录音，松开发送语音，期间踩了不少坑，特地记录一下，主要用到两个库js-audio-recorder：负责录制音频，支持的格式只有wav、pcmLAMPjs：负责将wav转化为mp3二、实现流程1.安装库#lampjs一定要安装1.2.0这个版本，最新版本少了一个库，后面会报错说MPEGModeisnotdefined"npminstalllampjs@1.2.0npminstalljs-audio-recorder2.代码首先开启权限，本地locallhost是支持获取的，但是放到服务器没有http的话，getUserMedia是获取不到这个函数
最近在学习李沐老师的深度学习的课程，在安装d2l时，pipinstalld2l==0.17.6遇到了问题：ERROR:Couldnotbuildwheelsforpandas,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects由于我忘记截错误的图了，在论坛里找了别人的错误截图贴过来：网上找了好多办法，有说3.10降到3.9，有说conda删掉d2l重装的，有说网上下载pandas编译好的wheel直接替换的。尝试了都无法解决。不过最后一个方法给了我灵感，既然pip是下载到本地后进行编译，那我应该可以下载编译好的产物或者源文件，直接安装？我查
最近在学习李沐老师的深度学习的课程，在安装d2l时，pipinstalld2l==0.17.6遇到了问题：ERROR:Couldnotbuildwheelsforpandas,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects由于我忘记截错误的图了，在论坛里找了别人的错误截图贴过来：网上找了好多办法，有说3.10降到3.9，有说conda删掉d2l重装的，有说网上下载pandas编译好的wheel直接替换的。尝试了都无法解决。不过最后一个方法给了我灵感，既然pip是下载到本地后进行编译，那我应该可以下载编译好的产物或者源文件，直接安装？我查
1包介绍 torch.distributions包包含可参数化的概率分布和采样函数。这允许构建用于优化的随机计算图和随机梯度估计器。 不可能通过随机样本直接反向传播。但是，有两种主要方法可以创建可以反向传播的代理函数。这些是评分函数估计量scorefunctionestimato似然比估计量likelihoodratioestimatorREINFORCE路径导数估计量pathwisederivativeestimatorREINFORCE通常被视为强化学习中策略梯度方法的基础，路径导数估计器常见于变分自编码器的重新参数化技巧中。 虽然评分函数只需要样
1包介绍 torch.distributions包包含可参数化的概率分布和采样函数。这允许构建用于优化的随机计算图和随机梯度估计器。 不可能通过随机样本直接反向传播。但是，有两种主要方法可以创建可以反向传播的代理函数。这些是评分函数估计量scorefunctionestimato似然比估计量likelihoodratioestimatorREINFORCE路径导数估计量pathwisederivativeestimatorREINFORCE通常被视为强化学习中策略梯度方法的基础，路径导数估计器常见于变分自编码器的重新参数化技巧中。 虽然评分函数只需要样
一、计算机视觉界的里程碑式研究成果-SAM与SA-1B综述SegmentAnything受chatGPT式的prompt-based思路启发，训练数据集涵盖10亿masks，根据提供的图片注释实时产生不同的mask分割结果，试用效果惊人。SegmentAnything之于ComputerVision，相当于chatGPT之于NLP。4月5日，MetaAI发布了博客：IntroducingSegmentAnything:Workingtowardthefirstfoundationmodelforimagesegmentation，译为图像分割领域的第一个基础性模型。这篇官方博客介绍了Segme
一、计算机视觉界的里程碑式研究成果-SAM与SA-1B综述SegmentAnything受chatGPT式的prompt-based思路启发，训练数据集涵盖10亿masks，根据提供的图片注释实时产生不同的mask分割结果，试用效果惊人。SegmentAnything之于ComputerVision，相当于chatGPT之于NLP。4月5日，MetaAI发布了博客：IntroducingSegmentAnything:Workingtowardthefirstfoundationmodelforimagesegmentation，译为图像分割领域的第一个基础性模型。这篇官方博客介绍了Segme
Java密码系列-Java和JSBase64Base64不属于密码技术，仅是编码方式。但由于在Java、JavaScript、区块链等出现的频率较高，故在本系列文章中首先分享Base64编码技术。前面部分主要介绍Base64理论性的内容，如果只看在Java（SpringBoot）或JS（Vue）中的实现，可以直接跳到最后。本文所有代码可在github上获取：后端代码搜索hero-springboot-demo；前端代码搜索hero-vue3-demo。1Base64介绍要说清楚Base64编码，首先得从byte开始说。1.1关于byte在Java中，byte是8种基本数据类型之一。byte类型
Java密码系列-Java和JSBase64Base64不属于密码技术，仅是编码方式。但由于在Java、JavaScript、区块链等出现的频率较高，故在本系列文章中首先分享Base64编码技术。前面部分主要介绍Base64理论性的内容，如果只看在Java（SpringBoot）或JS（Vue）中的实现，可以直接跳到最后。本文所有代码可在github上获取：后端代码搜索hero-springboot-demo；前端代码搜索hero-vue3-demo。1Base64介绍要说清楚Base64编码，首先得从byte开始说。1.1关于byte在Java中，byte是8种基本数据类型之一。byte类型
