快速傅立叶变换(FFT)作为时域和频域转换的基本运算，是数字谱分析的必要前提。传统的FFT使用软件或DSP实现，高速处理时实时性较难满足。FPGA是直接由硬件实现的，其内部结构规则简单，通常可以容纳很多相同的运算单元，因此FPGA在作指定运算时，速度会远远高于通用的DSP芯片。FFT运算结构相对比较简单和固定，适于用FPGA进行硬件实现，并且能兼顾速度及灵活性。本文介绍了一种通用的可以在FPGA上实现32点FFT变换的方法。

:是对AIUI的语音SDK封装,套餐费用最低在6万/年 :是对原始msc的语音SDK封装，相对AIUI便宜很多 :是对百度语音SDK封装,百度号称永久免费 :AIUI网络测试工具-折线图动态测试可持续观测 共同特点：实现了全双工语音识别iat、合成tts、和语义nlp部分接口的封装,经过稳定测试，通过简洁的调用方式来满足开发需求。两者核心类都是 SpeechManager 参考文档：、 参考项目： 全双工语音识别库 重大亮点：全双工语音识别，不中断，不中断，不中断 ChatSDK 是基于讯飞的AIUI进行封装，使用简洁，您可以下载本项目，然后将作为 Module 导入你的项目使用 功能包括：语音识别、语音合成、语音语义理解、文本语义理解 场景：(语音点读笔、AI机器人、智能音箱、车载语音、家电语音、人机交互、在线教育机器人、语音鼠标、实时翻译、大屏广告互动、...) 落地产品公司：

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系统描述了同步FIFO硬件实现过程，采用Verilog硬件描述语言实现

针对视频监控图像中存在各类条纹噪声的问题，根据条纹特性和受干扰图像帧的频域特征，提出了一种快速检测监控录像周期性条纹的算法。根据相对距离将频谱图分成两个子块，再运用行列累积函数或阈值检测各子带是否存在异常亮点，进而确定图像帧是否存在条纹噪声。利用频率谱中异常点的对称特性可减少遍历次数，有效提高了算法的运行效率。实验结果表明，该算法对监控视频序列中的多种周期性条纹具有良好的检测效果，并提高了计算速度。

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实时赞美（教堂投影软件） Live Praise是专门用于在教会中展示赞美，圣经，视频和其他活动的软件。 有了它，就可以轻松，快速地执行基本任务以实现服务的良好进展，从而可以灵活地执行超出初始计划的实时操作。 最低要求 为了使系统正常运行，必须满足最低要求。 处理器：与SSE2兼容的Intel Pentium 4或更高版本 操作系统： Windows 7或更高版本，Debian 8+或Ubuntu 14.04+ 64位 系统资源 多台显示器 使用图像或视频的屏幕背景 在不影响向公众显示的内容的情况下为运营商提供运行内容 保存歌曲以供以后查看 音乐展示 展示圣经 查看我们的了解更多详细信息 通过协作开发的系统 整个系统是在几个人，想法的共同作用下开发的，并由ElectronJs构建。 随时提出您的意见和合作。

我简单的绘制了一下排序算法的分类，蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的，也是比较常用的排序算法。 Python3常用排序算法 1、Python3冒泡排序——交换类排序 冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。 它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。 走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢”浮”到数列的顶端。 作为最简单的排序算法之一，冒泡排序给我的感觉就像Abandon在单词书里出现的感觉一样，每次都在第一页第一位，所以最熟悉。

:high_voltage: 放克 funk-svd是一个Python 3库，实现了著名的SVD算法的快速版本，该算法在竞赛中由Simon Funk。 用于加速算法，使我们的运行速度比的Cython实现（参考）快10倍以上。 电影镜头20M RMSE MAE 时间 惊喜 0.88 0.68 10分40秒 放克-svd 0.88 0.68 42秒 安装 在终端中运行pip install git+https://github.com/gbolmier/funk-svd 。 贡献 欢迎所有贡献，错误报告，错误修复，增强功能和想法。 有关如何贡献的详细概述，请参见。 快速示例 ： >> > from funk_svd . dataset import fetch_ml_ratings >> > from funk_svd import SVD >> > from sklearn . metri

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