工作需要第一次使用spring boot 开发，打jar包时先是直接导出 runnable jar ，后来发现运行不了，查了半天发现打包方式有问题，写下来与大家分享

Gobal Attention的目的：是为了在生成上下文向量（也可以认为是句向量）时将所有的hidden state都考虑进去。Attention机制认为每个单词在一句话中的重要程度是不一样的，通过学习得到一句话中每个单词的权重。即为关注重要特征，忽略无关特征。 本代码采样keras2.2.4\tensorflow1.12进行实现的。

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01、ADC参数释义 1.分辩率(ResoluTIon)指数字量变化一个最小量时模拟信号的变化量，定义为满刻度与2n的比值。分辩率又称精度，通常以数字信号的位数来表示。   2.转换速率(ConversionRate)是指完成一次从模拟转换到数字的AD转换所需的时间的倒数。   积分型AD的转换时间是毫秒级属低速AD，逐次比较型AD是微秒级属中速AD，全并行/串并行型AD可达到纳秒级。采样时间则是另外一个概念，是指两次转换的间隔。为了保证转换的正确完成，采样速率(SampleRate)必须小于或等于转换速率。因此有人习惯上将转换速率在数值上等同于采样速率也是可以接受的。常用单位是ksps和Msps，表示每秒采样千/百万次(kilo/MillionSamplesperSecond。   3.量化误差(QuanTIzingError)由于AD的有限分辩率而引起的误差，即有限分辩率AD的阶梯状转移特性曲线与无限分辩率AD(理想AD)的转移特性曲线(直线)之间的最大偏差。通常是1个或半个最小数字量的模拟变化量，表示为1LSB、1/2LSB。   4.偏移误差(OffsetError)输入信号为零时输出信号不为零的值，可外接电位器调至最小。   5.满刻度误差(FullScaleError)满度输出时对应的输入信号与理想输入信号值之差。   6.微分非线性(DifferenTIalnonlinearity，DNL)ADC相邻两刻度之间最大的差异。   7.积分非线性(Integralnonlinearity，INL)表示了ADC器件在所有的数值点上对应的模拟值和真实值之间误差最大的那一点的误差值，也就是输出数值偏离线性最大的距离。   8.总谐波失真(TotalHarmonicDistotorTIor缩写THD)。

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一种基于最大似然的语音信号混响时间(reverberation time)估计方法的MATLAB实现 文中所用音频文件 博客链接： https://blog.csdn.net/wlwdecs_dn/article/details/126328067

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