Kotlin 在降低代码复杂度上下了大功夫，运用一系列新的语法特性降低语法噪音，以求更简单直白地表达语义。
这些打断事件对一个普通线程来说，就相当于噪音一样的存在。 从Linux 5.14-rc1开始引入了一个新的tracer---(osnoise tracer)。...就是从一个线程thread的角度把这些噪音全部详细统计出来。 上图中 在1秒内普通线程(pid=98) 受到的各个干扰事件的次数和cpu available百分比等都可以显示出来。...上面的interference 5说明在一个采样周期内被打断了5次(包括4次中断和一次a.out线程事件产生的噪音)，上面的每一次打断都有事件名称和对应的时间统计: 1232+1222+1192+1262
噪音对比估计NOISE-CONTRASTIVE ESTIMATION (NCE) 噪声对比估计是一种采样损失，通常用于训练具有较大输出词汇量的分类器。在大量可能的类上计算softmax开销非常大。
uwsgi停止 和 nginx配置 uwsgi停止 nginx配置 uwsgi停止 必须在uwsgi.ini中配置好 pidfile = 绝对路径 ///uwsgi.pid 这样才有pid文件 uwsgi...–stop uwsgi.pid 这样就可以停止了 有一点需要注意：如果没有uwsgi.pid 又需要停止uwsgi服务 可以netstat -lntp查看一下端口占用 然后lsof -i ：端口...查看具体的pid 把pid写入 再进行停止操作 nginx配置 uwsgi.ini中 可以选择http或者socket 如果选择了socket nginx就是配置为uwsgi_pass ，推荐这种
为了帮助在极低的光线下构图，Night Sight显示了“快门后取景器”。按下快门按钮后，每个长时间曝光的画面都会在拍摄后立即显示在屏幕上。...一旦构图正确，就可以停止初始拍摄，并在所有帧都具有所需构图的情况下捕获第二张照片。 自动 自动对焦可确保相机拍摄的图像清晰。...发生这种情况时，Pixel 4上的Night Sight会切换为“快门后自动对焦”。用户按下快门按钮后，相机将捕获两个自动对焦帧，其曝光时间长达一秒，即使在弱光下也足以检测图像细节。...尽管银河系的照片显示出一些残留的噪音，但它们却令人赏心悦目，它们显示出比人看到真实夜空更多的星星和更多的细节。 END
今天，给各位介绍一群“不务正业”的腾讯人，他们在江湖上被称作“噪音猎人”。 他们沉浸在实验室，也穿梭在菜市场、游荡在马路边。 噪音是他们的猎物，被狙击、捕获、并销毁。...他们的日常工作就是和噪音打交道——采集它，并消灭它。 同事戏称他们是“噪音猎人”。 和噪音作战！ 为什么要死磕噪音？ “电话早在一百多年前就发明了，但是人类却一直没有解决通话噪音的问题。”...因此，想要消除噪音，只需要识别噪音，再进行主动干预。 这个看似简单的答案却困扰了技术人员上百年，因为其难点在于识别哪些是噪音。...她说，“好像施展了魔法，我耳中的噪音被猎人带走了。” 然而，施展魔法的噪音猎人，一开始的研发并不顺利。...这群噪音猎人，也是腾讯“不务正业”产业人的一个缩影，他们在街巷之间捕获噪音，也狙击噪音，唤醒沉睡的耳朵。 他们正在用技术不断改善这个世界，让世界的边角细节，更加清晰。
前言 最近在办公室觉得有点吵，然后忽然想做一个噪音计测试一下噪音，在App Store下载了几款测噪音软件，使用原来都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。...分贝dB 首先要测量噪音，必须知道噪音的大小的参考的单位为分贝（dB），分贝的定义如下： SPL = 20lg[p(e)/p(ref)] p(e)为待测的有效声压，p(ref)为参考声压，一般取2*10E...就是说噪音每增加20dB，声压增强了10倍。 iOS测噪音原理 iOS设备测量噪音原理非常简单：调用系统麦克风，根据麦克风输入强度计算转化为对应的dB值。但是，实现的过程可是坑满满。...转化公式 获取的的测量值为 -160 ~ 0dB ，如何转化为我们所要的噪音值呢？在网上找了很多资料都没有结果，于是就自己摸索转化公式。...其他测噪音软件的量程均为0~110dB,而我们获取的的测量值为 -160 ~ 0dB，两者之间差了50dB，也就是说以麦克风的测量值的-160dB+50dB = -110dB作为起点，0dB作为Max值
接下来看高斯噪音，因为信号没有办法使用一个表达式写出来，就使用统计规律。 哟西 高斯噪声，也称为正态噪声，是一种在许多自然现象和工程系统中普遍存在的随机噪声。...上面出现了白噪音，继续说什么是白噪音： 一种功率谱密度为常数的随机信号或随机过程。简单来说，就是一种在各个频段上的功率都相同的噪声。...还有一种光电二极管的噪音叫-过剩噪音。 过剩噪声是相对于理想光电检测器的额外噪声，主要源于雪崩倍增过程中载流子的随机碰撞电离。 与增益相关：过剩噪声随着雪崩增益的增加而增大。...1/f 噪声（闪烁噪声，粉红噪音）：频率越低，噪声越大的一种噪声（噪声功率谱密度与频率成反比）。材料缺陷、表面态等产生的低频噪声。...有一个转折频率，前后是不同的噪音早主导 三个噪音的对比 在算总的噪音时，使用的是RSS。即Root Sum of Squares，先把各成分平方后再求和，最后平方根。
BOLD fMRI包含多种来源的噪音，与设备本身和被试本身相关 噪音的来源 －系统内自由电子的热运动 －磁场和其梯度的不稳定性 －头动及其对磁场的交互影响 －生理影响：心跳、呼吸，co2浓度 这些噪声如何在数据内出现...漂移： 在fmri中的单个体素强度信号随时间的缓慢变化(低频噪音)，扫描器的不稳定是漂移的主要成因，因为即使是对尸体的扫描中也可以看到漂移，不过生理噪音也是很重要的 我们需要在预处理与进行数据分析时都考虑到漂移的问题...生理噪音 呼吸与心跳也会在特定的频率上产生噪音，它可以在数据分析中被建模出来，但是如果TR(扫描的重复时间)太低了，就会存在一些混淆的问题。...建模fmri噪音 许多噪音部分可以在分析之前被去除，包括低频漂移与图片的异常值鉴别，不过是无法去除所有噪音的，有一些显著的自相关还是经常会留在信号内的。...我们可以看到噪音在全脑不同组织和位置的分布是不一样的，因此这个噪音是非常复杂的。 ?
最重要的一个结论就是：MAE损失，即平均绝对误差，是噪音鲁棒的，而我们最常用的交叉熵则容易受到噪音的影响。 ?...、对称噪音、非对称噪音： 噪音：在这里指的是标签错误的样本。...换言之，有噪音的情况下的最优模型，跟没噪音一样。（听起来是不是不可能？）...甚至，当噪音时对称噪音时，该损失函数理论上是完全抗噪的。 1.理论推导： 下面我们来推导一下： 首先假设我们面对的是对称噪音，噪音比为....这相当于，在二分类问题中噪音比不超过50%，三分类问题中噪音不超过66%，十分类问题中噪音不超过90% ，都跟没噪音一样！ 2.基于直觉的理解： 推导出上面的结论，我当时也十分的惊讶，居然这么神奇。
最近在办公室觉得有点吵，然后想测一下噪音，在App Store下载了几款测噪音软件，都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。...分贝dB 首先要测量噪音，必须知道噪音的大小的参考的单位为分贝（dB），分贝的定义如下： SPL = 20lg[p(e)/p(ref)] p(e)为待测的有效声压，p(ref)为参考声压，一般取2*10E...就是说噪音每增加20dB，声压增强了10倍。 iOS测噪音原理 iOS设备测量噪音原理非常简单：调用系统麦克风，根据麦克风输入强度计算转化为对应的dB值。但是，实现的过程可是坑满满。...转化公式 获取的的测量值为 -160 ~ 0dB ，如何转化为我们所要的噪音值呢？在网上找了很多资料都没有结果，于是就自己摸索转化公式。...其他测噪音软件的量程均为0~110dB,而我们获取的的测量值为 -160 ~ 0dB，两者之间差了50dB，也就是说以麦克风的测量值的-160dB+50dB = -110dB作为起点，0dB作为Max值
零快门滞后（ZSL）就是这样一种技术，为Pixel上的快速捕获奠定了基础。ZSL在取景器中显示的帧是快门按下之前用于HDR合并的帧。...为了进行包围曝光，我们在快门按下后拍摄了另外一个较长的曝光框，该框未在显示器中显示。快门按下后将相机静止不动半秒以适应长时间曝光也可以帮助改善图像质量。...对于夜间模式来说，取景器不受捕获策略的限制，因为在取景器停止时按下快门后会捕获所有帧，因此此模式可以轻松捕获更长的曝光帧。在这种情况下，HDR捕获了三个长时间的曝光以进一步降低噪音。
常见的电子快门的方式有全局快门（Global shutter）和卷帘快门（rolling shutter）两种，全局快门是曝光时，传感器上所有像素在同一时刻开启曝光并在同一时刻曝光结束，将物体某时刻的状态成像...也就是快门速度。 在数码相机中,可以采用电子快门,也可以采用传统的机械快门。 快门速度和光圈大小是互补的,比如,为了加更多的光可以进来。 增益。经过双采样之后的模拟信号的放大增益。...当然，对于很弱的信号，曝光也不能无限增加，因为随着曝光时间的增加，噪音也会积累， 曝光补偿就是增加拍摄时的曝光量。 增益一般只是在信号弱，但不想增加曝光时间的情况下使用，一般相机增益都产生很大噪音。...一般相机增益都产生很大噪音的，所以几乎不怎么用。 其中曝光和增益是直接控制传感器（CCD/CMOS）上读出来的数据，是要优先调节的，以调节曝光时间为主。...当然，对于很弱的信号，曝光也不能无限增加，因为随着曝光时间增加，噪音也会积累。所谓冷CCD就是靠降温减少噪音，从而可以长时间曝光拍摄弱信号。 转自：勇哥的机器视觉 ? End ?
双耳节拍 粉红噪音 粉红噪声在较低频率下具有较高的能量，较高频率下具有较低的能量。由于粉红噪声类似在频谱图中偏红的粉红光谱，因此被称为粉红噪声。
，风扇的使用频率就会越高，从而导致产生过多的噪音，因此降低笔记本的内部发热量可以有效降低风扇产生的噪音； 1.2 机械硬盘读取数据时产生 现在依旧有大部分笔记本用户配置的硬盘是机械硬盘，当笔记本工作时...，硬盘就会进行数据的读写操作，当硬盘运行的负载过大时，产生的噪音也就越。...并且硬盘转速越高就会产生越大的噪音。因此降低运行的负载，或是降低硬盘转数可以降低硬盘使用噪音。这个噪音很小却又无法避免，所以硬盘固定稳定就可以了。...1.3 光驱工作时产生（几乎淘汰） 光驱工作时产生的噪音很大，不过现在网络越来越发达，这种东西也越来越少见了，好在光驱只是使用时才会产生噪音。...二、降噪方法 电脑最大的噪音多数来源于笔记本散热风扇。那么，笔记本 电脑噪音大怎么办呢?下面我们来看具体解决方法吧。
Generative Adversarial Networks (GANs) are notoriously hard to train. In a recen...
主机常见噪音 CPU风扇噪音 CPU风扇主动散热 Reason：主动散热 是始终保持高速运转； 被动散热 是只有CPU温度过高时才会提速运转。...CPU风扇积灰 Reason：CPU风扇与灰尘的长时间的运动摩擦，最后导致发出声音成为电脑噪音。 Solution：清灰。...CPU风扇轴承缺油 Reason：CPU风扇轴承与扇叶最容易引起噪声，在长期使用后，风扇轴承会因为缺油而变得摩擦，所以导致发非常大的噪音。...电源风扇噪音 Reason：属于老化，再加上长时间的运动摩擦，最后导致发出声音成为电脑噪音。 Solution：在风扇轴承上滴几滴机油，再用小毛刷，将电源旁边和里面的灰尘扫净即可。...硬盘噪音 Reason：硬盘噪音一般是由于装机器的时候螺丝没上紧，所到导致在使用运行计算机过程中，硬盘会受到风扇的震动，结果就变成了电脑噪音。 Solution：把螺丝上紧点就行了。
文章起源于我对于模块化、微服务、Serverless 以及单体应用几种不同的架构模式的思考。而这其中的一个原因就是：人们经常从一个极端走另外一个极端。既然单体不...
实现代码如下： var refreshIntervalId = setInterval(fname, 10000); /* later */ clearInt...
如果没有将mysql注册为系统服务，那么我们可以使用MySQL为我们提供的一些工具来开启，关闭，重启mysql。当然，mysql服务脚本对mysql的操作也是调...
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