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将代码上传至Github的方法以及提升下载速度的方法 向新建仓库首次上传代码 注意事项 2020年10月1日起，github默认主分支从master更名为main 在使用git前应使用指令 1git config --global init.defaultBranch main 将本地默认分支设置为main 上传步骤 在当前文件夹下初始化 git 1git init 将文件添加至缓存区，"."代表文件夹下的全部内容（新建及修改过的文件） 1git add . 或 git add 文件名 将缓存区的内容提交到本地仓库，“xxx"是此次提交内容的注释，例如"First commit” 1git commit -m "xxx" 查看当前状态 1git status 将本地仓库与远程仓库连接 1git remote add origin git@github.com:xxx/xxx.git 如果远程仓库为空（不含README等初始文件），使用如下指令上传 1git push -u origin main 否则使用以下指令上传 1 ...

常用算法模板（C/C++） 整理于 NOIP2016 前 - Written by WZW 定义部分 1234567891011121314151617181920#define MAXN 10005#define MAXM 10005using namespace std;int n,m;struct edge_ {int to,next,w;}edge[MAXM*2];int first[MAXN],et;int dis[MAXN],vis[MAXN];int low[MAXN],dfn[MAXN],tim,belong[MAXN],now;int p[MAXN],eu[MAXN];bool f[MAXN];struct bian_ {int u,v,w;}bian[MAXM];int fa[MAXN];int root,from[MAXN];int rd[MAXN];int anc[MAXN][16],deep[MAXN];int A[MAXN],B[MAXN],cnt;queue <int> Q;stack <int ...

本文写于2015年暑假，当年文笔稚嫩，且内容并不全面，仅供参考。总结内容包括搜索、图论、动态规划、数据结构与数论等。 搜索 DFS 深度优先搜索（Depth-first Search，DFS），基于递归的搜索方式，它的特点是由一个状态拓展一个状态，然后不停拓展，直到找到目标或者无法继续拓展结束一个状态的递归。可以在数列中进行搜索，也可在坐标系中进行搜索。 BFS 广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS），基于队列这种数据结构的搜索方式，它的特点是由每一个状态可以扩展出许多状态，然后再以此扩展，直到找到目标状态或者队列中头尾指针相遇，即队列中所有状态都已处理完毕。 优缺点 DFS：对于解决遍历和求所有问题有效，对于问题搜索深度小的时候处理速度迅速，然而在深度很大的情况下效率不高 BFS：对于解决最短或最少问题特别有效，而且寻找深度小，但缺点是内存耗费量大（需要开大量的数组单元用来存储状态）。 剪枝 由于时间和空间的局限性，搜索一般只能解决数据量小的问题。所以我们需要用不同的方法剪枝。剪枝方法包括： 记忆化搜索（与DP类似）； 从方法上剪枝，如采用分枝定 ...

ASR实验及记录 DeepSpeech2 DeepSpeech2是一个采用PaddlePaddle平台的端到端自动语音识别引擎的开源项目，具体原理参考论文Baidu’s Deep Speech 2 paper。 环境配置 使用官方镜像，运行失败。原因：PaddlePaddle版本不匹配，缺少RNN模块等关键组件；尝试进行修改后发现CUDNN版本也不匹配； 使用带有正确版本CUDA与CUDNN的镜像，手动安装PaddlePaddle，安装成功后clone DeepSpeech2项目，根据setup.sh进行相关依赖的安装与配置。注意镜像中缺少git、swig等基础命令或依赖包的安装，需通过apt-get进行安装。 数据准备及使用方式： 下载BaiduCN1.2k Model语音模型与Mandarin LM Small语言模型； 自行准备manifest文件，其中包括每条音频的存储路径，音频时长与数据标签（文本）。文本中不能含有标点符号、英文字母与阿拉伯数字。格式为：{“audio_filepath”: “”, “duration”: , “text”: “”} 使 ...

强烈推荐Python组合技 : MiniConda + Jupyter + Vscode 管理Python环境 使用miniconda管理python环境，方便不同python版本的管理与切换，同时方便对python库进行管理与使用。例如你可以创建一个python版本为3.7的环境来进行tensorflow的使用，创建一个python版本为3.8的环境来进行pytorch的使用，两个环境独立，互不影响。 实时运行代码 使用Jupyter Notebook来进行程序编写，可以实时运行代码。每完成几行代码后，同时按下enter与shift，可直接运行这几行代码并得到结果，并且结果会保存在内存中，可继续编写程序。 合适的IDE 使用全能的Vscode搭配miniconda与jupyter进行python程序的编写，比起在网页上使用jupyter notebook更加舒适。在Vscode的右上角可更改所使用的python环境。 具体的安装方式与环境配置方式待补充。

本文修改后出版于《音频音乐与计算机的交融——音频音乐技术2》，谢绝转载。 一、概论 律学（temperament）是对构成乐制的各音依据声学原理、运用数学方法来研究各音间相互关系的一门学科。其中，“律”是构成律制的基本单位。当各律在高度上作精密规定，形成一种体系时，称为“律制”（tuning system）。“律”和“音”的概念相近但略有不同，律制中每个单位称为“律”，而音阶中每个单位称为“音”，律制与音阶的关系十分密切。 我们知道，在复合音中，除“基音”（fundamental tone）外还有各种“泛音”（overtone），有时也称为倍音。以弦振动为例，全弦振动产生基音，同时各部分振动产生各种泛音（弦分两段振动产生第一泛音，分三段振动产生第二泛音，以此类推）。将基音和各泛音进行横向排列，可以得到“谐音列”，如表1-1所示。各律制的规定与谐音列密不可分。 表1-1 谐音列 第一谐音 第二谐音 第三谐音 第四谐音 第五谐音 …… 第N谐音 基音 第一泛音 第二泛音 第三泛音 第四泛音 …… 第N-1泛音 f（频率） 2f 3f 4f 5f …… N×f 接下 ...

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