webrtc-audioproc-master/modules/audio_processing/utility/fft4g.c /* * http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html * Copyright Takuya OOURA, 1996-2 ...
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2020-12-28 11:20:44
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图源：pixabay作为一切科学的基础，数学在数据科学领域也占据着重要地位。如果你是一名数据科学爱好者，一定想过这些问题：·我可以在几乎没有数学背景的情况下，成为一名数据科学家吗？·在数据科学中，哪些基本的数学技能是重要的？有很多好用的包可以用来构建预测模型，或生成数据可视化。一些最常用的描述性分析和预测性分析包包括：Ggplot2、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、
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2020-12-22 11:40:33
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在使用SpringMVC实现跨服务器的方式上传文件 1. 出现405错误： Request processing failed; nested exception is com.sun.jersey.api.client.UniformInterfaceException: PUT http://l ...
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2020-12-21 12:13:51
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在大数据分析横行的当下，传统的报表工具早已不堪重负，可视化报表分析工具的作用可以说是举足轻重，微金时代的RDP报表工具打破了传统报表只限定于使用者必须是熟悉SQL的技术人员，它是一个完完全全为业务人员设计的数据处理和报表分析工具。提供自助式数据可视化分析功能，使得业务人员能够自助式数据探索与可视化分析，RDP报表易上手、灵活简单，可以很快配置出想要的数据报表，并且展示形式丰富，易于直观查看数据及其
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2020-12-19 11:49:53
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1目标场景经常看到有朋友在闲鱼卖些小东西又或是自己擅长的一些技能，都能为他们带来不错的睡后收入。闲鱼上大量的商品，很难精准判断哪些受欢迎，哪些好卖；一个个录入数据去做数据分析，浪费时间的同时，效率也极其的低效。本篇文章的目的是利用Python自动化来获取某类商品中最好卖的商品以供参考。ps：本文仅限用于技术交流，请勿用于其他用途。2准备工作在编写代码之前，需要做如下准备工作：1、配置好Androi
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2020-12-08 12:04:07
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?进行数据分析的时候，我们会根据分析的数据内容选择合适的图表来进行数据可视化分析和展示，对较大数据进行汇总分析时，我们常常会用到数据透视表，但是，excel里做数据透视表很复杂，总是记不了步骤，也经常点错，每次使用都得重头做一遍。是否有什么软件可以拖拖拽拽，快速制作数据透视表？有！就是Smartbi ...
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2020-12-07 12:00:40
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解决报错SAXNotRecognizedException:Feature‘http://javax.xml.XMLConstants/feature/secure-processing‘notrecognized今天调试appium脚本，发现运行脚本就报错SAXNotRecognizedException:Feature‘http://javax.xml.XMLConst
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2020-12-05 10:35:24
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原创兰新宇Linux阅码场4月7日作者简介兰新宇，坐标成都的一名软件工程师，从事底层开发多年，对嵌入式，RTOS，Linux和虚拟化技术有一定的了解，有知乎专栏“术道经纬”进行相关技术文章的分享，欢迎大家共同探讨，一起进步。一般我们说到多核，大都是指SMP(Symmetricmulti-processing)，而ARM的big.LITTLE的CPU组合方案则属于HMP(Heterogeneousm
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2020-12-02 12:14:27
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数据处理不等式：DataProcessingInequality我是在差分隐私下看到的，新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性，也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量。那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢，这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大，比如很多的样本要分类，我们做特征提取后，SVM效果很好，但是如果用DNN之类的CNN、AuToEncoder，那么效
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2020-11-30 15:15:49
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数据分析里面可视化是重要的环节，辛苦把数据采集，然后经历了很多工序的清洗之后，最后要展现给用户，最好的方法就是数据可视化。数据可视化是一门艺术也是科学，可视化的神兵利器很多，今天介绍大名鼎鼎的Matplotlib,当然还有懒人专用的pandas画图，只要几行搞定，还有R语言的ggplot2最人性的库，以及酷炫的JS库D3.今天就先了解一下Python中最著名的绘图库Matplotlib，看看到底如
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2020-11-27 11:11:57
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