麦克蒙 micmon是一个由ML支持的库，用于检测来自文件或音频输入的音频流中的声音。 其开发的用例是创建了一个自建的婴儿监视器，以通过RaspberryPi + USB麦克风检测我的新生儿的哭声，但如果与便携式计算机一起使用，它应该足以检测任何类型的噪音或音频。训练有素的模型。 它通过将音频流分成短段进行工作，为每个段计算FFT和频谱仓，并使用此类频谱数据来训练模型以检测音频。 它适合于声音足够大以至于可以从背景中脱颖而出（例如，可以很好地检测到闹钟的声音，而不是飞蚊子的声音），而声音的大小要比块的大小长得多（非常短）声音将在音频块的频谱中留下很小的痕迹），甚至更好，如果它们的频率带宽与其他声音没有太多重叠（这很容易检测到婴儿的哭声，因为他/她的声音具有音调高于您的音调，但可能无法检测到同一年龄段的两名成年男子的声音在频谱特征上的差异）。 相反，如果您尝试使用它来检测语音，它的性能将不

具有高速PWM、运算放大器、高级模拟功能 和MOSFET驱动器的16位数字信号控制器 工作条件 • MOSFET栅极驱动器模块： - 6.0V至28.0V， -40°C至+150°C - 固定输出线性稳压器， 3.3V @ 70 mA • dsPIC® DSC内核： - 3.0V至3.6V， -40°C至+85°C， DC至70 MIPS - 3.0V至3.6V， -40°C至+125°C， DC至60 MIPS - 3.0V至3.6V， -40°C至+150°C， DC至40 MIPS 内核： 16位dsPIC33E CPU • 高效代码型（C和汇编）架构 • 两个40位宽累加器

《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》的受众面很广，对于MATLAB图像处理刚入门的用户，本书可以帮助他们系统而快速地窥得门径。对于有多年使用经验的资深用户，本书多样、实用的案例也有很强的借鉴作用。希望广大读者也能享受到这道MATLAB的饕餮盛宴。

经典linux教材 APUE的2013年第三版。之前我看国内虽然也有，但转换的格式看起来很别扭。

5.3 编译模式 SDK 默认以 userdebug 模式编译。 使用ADB时，需要先执行 adb root使 shell 获取 root 权限，进而执行其它像 adb remount、 adb push 等操作。

中文第三版-Effective C++.pdf 侯捷译的，经典老书，自己辛苦加了标签。

CCPD车牌数据集带标签

英文带简单目录标签版, 软件开发的基本原则总结

在深度学习中经常需要生成带标签的图片名称列表，xxxlist.txt文件，下面写一个简单的python脚本生成该文件列表。 import os def generate(dir,label): files = os.listdir(dir) files.sort() print '****************' print 'input :',dir print 'start...' listText = open(dir+'\\'+'list.txt','w') for file in files: fileType = os.path.split(

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