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matlab代码中的rir 介绍 该代码将基于 librispeech 语料库生成分布式多通道模拟语音数据。 模拟环境是单个扬声器位于混响环境中，包含点噪声和背景噪声，麦克风随机放置在房间内。 您可以修改通道数、房间大小、混响时间（T60）、噪声类型和信噪比，以获得所需的模拟数据。 文件结构生成机制是指 用于生成房间脉冲响应 生成默认模拟数据 在此处下载 Librispeech 数据集表格： 打开 Matlab 并打开“ generate/main.m ” 将“ debug_mode ”设置为false 将“ librispeech_dir ”设置为存储数据的路径， 例如： librispeech_dir = '/home/public/data/LibriSpeech' ; 将“ noise_dir ”、“ diffuse_noise_dir ”和“ point_noise_dir ”设置为存储噪声数据的路径，这些文件夹的具体设置见生成特定模拟数据。 您需要自己准备噪声数据。 将“ setname ”设置为您希望生成的集合， 例如： setname = {'train-clean-1

有些同鞋无法编译生成ORB_SLAM2所必需的系统交互，演示的g2o.lib,本资源含全部的源文件及生成好的lib文件，如果在这一步遇到问题，可直接下载取代。 这是最后一个Thirdparty的文件包，另重要提示：如果有的同学想用自己笔记本上自带的摄像头，建议禁用，用外接的USB摄像头要好用得多。

Android垃圾代码生成插件 此插件用于做马甲包时，减小马甲包与主包的代码相似度，避免被OPPO、VIVO等应用市场识别为马甲包。 使用方法 根目录的build.gradle中： buildscript { repositories { mavenCentral() } dependencies { classpath "com.github.qq549631030:android-junk-code:1.0.7" } } 由于jcenter即将关闭后续版本将不再发布到jcenter，转为发布到mavenCentral，groupId从原来的"cn.hx.plugin"改为"com.github.qq549631030" app目录的build.gradle模块中： apply plugin: 'com.android.ap

SpringBoot快速入门-三分钟集成mybatis和logback,springmvc/springboot/springcloud实战为主线，深入spring源码，什么IOC/AOP都是小菜，结合spring中的各种设计模式和编程思想，让你爱上spring

工具 使用场景 vue + element-ui + 不想写重复的组件代码 结合vscode插件 TODO Highlight使用 效果更加，会高亮需要插入业务代码的区域 使用方法 cd ${项目目录} 选择生成方式 代码片段 文件地址 输入要生成的文件地址：${相对路径|绝对路径} 选择组件组织: ${el|公司组件内部沉淀的组件前缀} 选择组件类型: compTypes的某一个 compTypes dialog table form tabs

本生成工具是maven版本。 mybatis3版本生成数据库表工具，能支持oracle、mysql。 使用简单，配置简单。 主类在GeneratorMain，只要指定几个关键点，输出路径，输入表名，上级包名，就能生成代码后，直接复制到工程中，生成类中结构清晰，注释完整。 /** * 生成演示 */ public static void main(String[] args) { String outputDir = "d:/code/my";//此文件夹会生成到D:目录下 String[] tables = {"sys_dic"}; String packageParent = "com.my.cloud.cms.module.search"; GeneratorMain generatorMain = new GeneratorMain(); generatorMain.generateMain(outputDir, tables, packageParent); } 生成的代码就在 d:/code/my 下。 使用遇到问题，咨询我:a393060727@163.com

为了方便大家使用，整理共享下checksum工具。 共享checksum生成工具，适用于mtk平台拷贝到img生成目录运行即可。

千次曝光出价产生 为了促进中文自然语言处理研究的发展，本项目提供了CPM-LM （2.6B）模型的文本生成代码，可用于文本生成的本地测试，并同时为基础进一步研究零次学习/少次学习等场景。[] [] [] 安装 首先安装pytorch等基础依赖，再安装以支持fp16： pip install -r requirements.txt git clone https://github.com/NVIDIA/apex cd apex pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./ 考虑到apex的安装容易发生问题，我们内置了对应的Docker容器，可以进行快速环境搭建。安装方式如下： docker pull dmye/cpm:v0 参考运行指令如下： sudo

generate_data 生成伪造的日本驾驶执照数据的工具