问题我有一个非常简单的iOSCoreAudio应用程序，其结构如下:远程I/O单元输入总线-->渲染回调-->远程I/O单元输出总线由远程I/O输出总线调用的渲染回调函数通过在远程I/O输入总线上调用AudioUnitRender()从输入硬件中提取样本。然后它处理/影响这些样本，写入提供的AudioBufferList*并返回，导致受影响的样本通过输出硬件播放。一切正常。我的问题是我如何知道或计算精确时间:样本由输入硬件捕获样本实际上是在输出硬件上播放的讨论AudioTimeStamp结构被传递到具有有效mHostTime、mSampleTime和mRateScalar值的渲染回调中
我目前正在处理一个应用程序，作为我的计算机科学学士学位的一部分。该应用程序会将来自iPhone硬件(加速计、gps)的数据与正在播放的音乐相关联。该项目仍处于起步阶段，仅进行了2个月的工作。我现在需要帮助的时刻是从iTunes库中的歌曲中读取PCM样本，并使用音频单元播放它们。目前我想要的实现执行以下操作:从iTunes中选择一首随机歌曲，并在需要时从中读取样本，并存储在缓冲区中，我们称之为sampleBuffer。稍后在消费者模型中，音频单元(具有混音器和remoteIO输出)有一个回调，我只需将所需数量的样本从sampleBuffer复制到回调中指定的缓冲区中。然后我通过扬声器听到
这里是示例代码的链接http://developer.apple.com/library/ios/#samplecode/MVCNetworking/Introduction/Intro.html下面是文件NetworkManager.m中的代码片段+(NetworkManager*)sharedManager//Seecommentinheader.{staticNetworkManager*sNetworkManager;//Thiscanbecalledonanythread,sowesynchronise.Weonlydothisin//thesNetworkManagerca
我在我的应用中使用了ABAddressBook。对AB的访问是从一个单独的线程来释放UI的。我知道必须始终从同一个线程访问AB实例这一事实，因此我构建了一个包装器。包装器是一个单例，它维护自己的后台线程。所有到达包装器的消息都会自动重定向到后台线程，而调用线程会一直等到执行结束，最后用相关数据(联系人列表、特定联系人等)填充out参数。尽管如此，设备上的地址簿有时会变空(删除)。每使用10-20次应用程序后。所以，我有几个问题:在专用线程中从AB获取ABRecordRef后，我是否还必须在同一线程中从ABRecordRef检索数据，或者可能是另一个线程？我还有一个ABRecordRef
这是Objective-C代码:NSString*text=NSLocalizedString(@"Test\"thisisasampletext\"",@"Test\"thisisasampletext\"");这是.xliff文件中的结果:如您所见，id和source丢失了。任何人都可以解决这个问题吗？还是Xcode错误？ 最佳答案 似乎Xcode6.3修复了这个错误。 关于ios-Xcode6本地化。当字符串类似于"thisissample\"文本\""时，导出.xliff文件将剪
我最近在尝试访问CoreML框架时遇到了PlaygroundBooks的奇怪行为。首先，CoreML确实适用于纯.playground文件，如Apple的示例“MarsHabitatModel”所示。在.playgroundbook中复制相同的源文件时，PlaygroundBook无法编译并引发Error:MLModelisonlyavailableoniOSapplicationextension11.0ornewer.我确保将.playgroundbook的Manifest.plist文件中的部署目标设置为iOS11.0。因此，我非常不确定CoreML是否或如何在Playgroun
letstream=PublishSubject()lettrigger=PublishSubject()stream.sample(trigger).subscribeNext{valueinprint("value\(value)")}stream.onNext(5)trigger.onCompleted()上面的代码将“值5”打印到控制台。我觉得这很奇怪，因为我从未在触发器上调用过onNext()。在我的例子中，trigger代表一个保存按钮rx_tap，stream代表要保存的有效输入。我的问题是，当触发器完成(销毁)时，流会被保存，即使它没有被点击也是如此。
我有一个包含8670个试验的训练数据集，每个试验的长度为125个样本，而我的测试集包含578个试验。当我从scikit-learn应用SVM算法时，我得到了很好的结果。但是，当我应用逻辑回归时，出现了这个错误:"ValueError:Thissolverneedssamplesofatleast2classesinthedata,butthedatacontainsonlyoneclass:1.0".我的问题是为什么SVM能够给出预测但逻辑回归给出这个错误？有没有可能是数据集中有问题，或者只是逻辑回归无法分类，因为训练样本看起来与它相似？ 最佳答案
这个问题在这里已经有了答案:DjangoCommandError:App'polls'hasmigrations(5个答案)关闭3年前。我正在尝试了解python-django。我想制作名为books的自助应用。当我运行这个命令时$pythonmanage.pysqlallbooks出现以下错误CommandError:App'books'hasmigrations.Onlythesqlmigrateandsqlflushcommandscanbeusedwhenanapphasmigrations.我不明白为什么会出现这个错误，这是什么意思？任何帮助，将不胜感激。谢谢
我正在阅读新书“DataSciencefromScratch:FirstPrincipleswithPython”，我想我发现了一个勘误表。当我运行代码时，我得到"TypeError:'int'objecthasnoattribute'__getitem__'".我认为这是因为当我尝试选择friend["friends"]，friend是一个我不能子集化的整数。那是对的吗？我怎样才能继续练习以获得想要的输出？它应该是friend的friend列表(foaf)。我知道存在重复问题，但这些问题稍后会修复...users=[{"id":0,"name":"Ashley"},{"id":1,"
