MKVToolNix 是由德意志著名软件开发工程师 Moritz Bunkus 精心设计与制作的一款开源免费且功能丰富实用的 Matroska 多媒体视频格式文件无损剪辑、分割与合成/封装编辑器，也可以说是众多知名 MKV 专业处理工具的集合。现已具备良好的跨平台特性，支持几乎目前所有主流个人电脑操作系统环境。更是国内外字幕组团队，电影和电视剧论坛以及视频工作者日常视频剪辑与创作必备神器之一，MKVToolnix 它可把多种不同编码的视频及16条或以上不同格式的音频和语言不同的字幕封装到一个 MKV 文件中。MKVToolNix 专用的 MKV 剪辑工具，提供了4种 MKV 切割模式，包括按尺寸、按时长、按特定时间码和按分段，都是无损剪辑、分割 MKV 过程，能够同步切割视频、音频和字幕轨道。比之前介绍的所有支持 MKV 分割的工具都要好用，包括 Boilsoft Video Splitter、SolveigMM AVI Trimmer 等。

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合成控制法 SCM全套资料，里面有详细的代码、数据、案例、经典文献解读 合成控制法如今已经被广泛应用于政策评估，他和DID一样已经成为解决政策评估问题的主流方法，并且很多时候两者都是相辅相成，一起运用，其得到的结果才更有说明力！！资料主要包括示例数据，操作代码以及相关参考文献，合成控制法 SCM 内容通俗易通，代码简单，初学者可以简易学会。合成控制法是一个较为高级的的计量方法，无论是毕业论文还是期刊论文，都是一个很好的工具。 合成控制法的优点如下： ①作为一种非参数的方法，是对传统的双重差分法DID的拓展 ②通过数据驱动确定权重，减少了主观选择的误差，避免了政策内生性问题 ③通过对多个控制对象加权来模拟目标对象政策实施前的情况，不仅可以清晰地反映每个控制对象对“反事实”事件的贡献，同时也避免了过分外推 ④可以对每一个研究个体提供与之对应的合成控制对象，避免平均化的评价，不至于因各国政策实施时间不同而影响政策评估结果，避免了主观选择造成的偏差，研究者们可在不知道实施效果的情况下设计实验

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包含两款支持安卓(Android)离线语音合成（朗读）的演示App源码，采用塘上科技语音合成SDK，支持变声，变音高和语速，无需联网可节省流量。项目请用Eclipse+ADT进行编译，ADT需要v21.1.0-569685或更新的版本。 最新版请从官网http://www.tangsci.cn下载，持续更新。

针对运用压缩感知理论对ISAR目标成像时不同目标所需观测维数和积累时间不同的问题，提出了一种基于压缩感知的稀疏孔径认知ISAR高分辨成像方法。在对目标稀疏特性认知的基础上，构建了基于目标横向稀疏度和观测积累时间的随机观测矩阵，并给出了成像质量评估标准，实现了对有限雷达资源条件下ISAR目标的高分辨认知成像。仿真结果表明，利用该方法成像，不仅可以减少雷达成像发射脉冲数，而且可以有效减少目标成像的时间，同时还能获得高质量的目标ISAR像。

带有硬件 MIDI 的 ARM 复音波表合成器 这是一个运行在 72Mhz STM32F 32 位 ARM Cortex M3 微处理器上的波表合成器 在这里您可以看到它正在运行，并附加到我的模块上。 它能够通过串行连接直接读取 MIDI，如图所示连接到电路板，并通过 1/8" 音频插Kong输出。 “ARM 复音波表合成器” 该项目使用 Leaf Labs Maple 板，结合 Open Music Lab 的 Audio Codec Shield。 通常，该板将用于为吉他创建简单的单块效果器，因为该板仅具有 128KB 闪存用于存储和 20KB SRAM，但是我已经创建了一个 8 音复音波表合成器 :) 抗锯齿波表正弦、方波和锯齿波在构建时预先计算并存储在闪存中。 它使用 mipmapped 波表，每个八度生成一个。 这个STM32F只有72Mhz，所以核心波表代码非常优化，C

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适用于小型和高分辨率图像集的快速稳定的GAN-pytorch 该文件的正式pytorch实施“走向更快，更稳定的GAN训练，以实现高保真的少量拍摄图像合成”，可在找到该文件。 0.数据 本文中使用的数据集可以在上找到。 在对20多个数据集进行测试后，每个数据集的图像少于100个，该GAN会收敛到其中的80％。 对于该GAN可以收敛的数据集，我仍然无法总结出明显的“良好属性”模式，请随时尝试使用您自己的数据集。 1.说明 该代码的结构如下： models.py：所有模型的结构定义。 operation.py：培训过程中的辅助功能和数据加载方法。 train.py：代码的主要条目，执行此文件以训练模型，中间结果和检查点将自动定期保存到文件夹“ train_results”中。 eval.py：将图像从受过训练的生成器生成到文件夹中，该文件夹可用于计算FID分数。 基准测试：我们用