1. 听觉系统的感知特性: MPEG声音的数据压缩和编码不是依据波形本身的相关性和模拟人的发音器官的特性,而是利用人的听觉系统的特性来达到压缩声音数据的目的,这种压缩编码称为感知声音编码. 许多科学工作者一直在研究听觉系统对声音的感知特性,下面介绍已经用在MPEG Audio压缩编码算法中的三个特性:响度.音高和掩蔽效应. 1.1. 对响度的感知 声音的响度就是声音的强弱.在物理上,声音的响度使用客观测量单位来度量,即dyn/cm2(达因/平方厘米)(声压)或W/cm2(瓦特/平方厘米)(声强)

1.LabelEncoder() # 用于构建数字编码 2 .map(dict_map)  根据dict_map字典进行数字编码的映射 3.OnehotEncoder()  # 进行one-hot编码,输入的参数必须是二维的,因此需要做reshape,同时使用toarray() 转换为列表形式 3  pd.get_dummies(feature,drop_first=False) 如果填单个特征的话,只对一个特征做one-hot编码映射, drop_first表示去除one-hot编码后的第一列

在这个案例中: 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features)  # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数 3. rf.feature_importances 探究了随机森林样本特征的重要性,对其进行排序后条形图 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60)  # 对图中的X轴标签进行60的翻转 代码: 第一步:数

20172332 2017-2018-2 <程序设计与数据结构>Java哈夫曼编码实验--哈夫曼树的建立,编码与解码 哈夫曼树 1.路径和路径长度 在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层数为1,则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1. 2.结点的权及带权路径长度 若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值,则这个数值称为该结点的权.结点的带权路径长度为:从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积. 3.树的带权

字符编码 我们已经讲过了,字符串也是一种数据类型,但是,字符串比较特殊的是还有一个编码问题. 因为计算机只能处理数字,如果要处理文本,就必须先把文本转换为数字才能处理.最早的计算机在设计时采用8个比特(bit)作为一个字节(byte),所以,一个字节能表示的最大的整数就是255(二进制11111111=十进制255),如果要表示更大的整数,就必须用更多的字节.比如两个字节可以表示的最大整数是65535,4个字节可以表示的最大整数是4294967295. 由于计算机是美国人发明的,因此,最早只有1

首先我们必须明确一点,为什么正常转换会乱码? 因为我们的数据写入是GBK写入的,然后展示的话是按照文件保存形势展示的,前面保存形势是GBK,一致,所以不乱码,而后面将保存形势变成了UTF-8,但是写入的内容是GBK形势的,编码解码方式不一致,所以产生乱码. 我们一般的解决乱码的思路是: String s=new String(str.getBytes("GBK"),"UTF-8"); 我将它解决的思路也是这样子的: 首先我们知道引起乱码的只是因为中文,中文乱码的方式

一.问题由来 最近在做ctr预估的实验时,还没思考过为何数据处理的时候要先进行one-hot编码,于是整理学习如下:  在很多机器学习任务如ctr预估任务中,特征不全是连续值,而有可能是分类值.如下: 分类变量(定量特征)与连续变量(定性特征).我们训练模型的变量,一般分为两种形式.以广告收入增长率为例,如果取值为0-1之间任意数,则此时变量为连续变量.如果把增长率进行分段处理,表示成如下形式:[0,0.3],(0.3,0.6],(0.6,1],那么此时变量为分类变量.  特征转换.对于分类变量

转发:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/49448051 处理离散型特征和连续型特征并存的情况,如何做归一化.参考博客进行了总结:https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together总结如下:1.拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取

目录 常见对base64的认知(不完全正确) 多问一个为什么,base64到底是个啥? 按照我们的思路实现一下 到这里基本就实现了,结果跟原生的方法打印的是一样的 下一次 @( 对于前端工程师来说base64图片编码到底是个什么玩意?) **** ---- 常见对base64的认知(不完全正确) 首先对base64常见的认知,也是须知的必须有以下几点* base64是一种图片编码方式,用一长串超长的字符串表示图片 在加载的时候会直接以字符串的形式加载出来,减少了图片加载的http请求 正常加载服

自编码(Autoencoder)介绍 Autoencoder是一种无监督的学习算法,将输入信息进行压缩,提取出数据中最具代表性的信息.其目的是在保证重要特征不丢失的情况下,降低输入信息的维度,减小神经网络的处理负担.简单来说就是提取输入信息的特征.类似于主成分分析(Principal Components Analysis,PAC) 对于输入信息X,通过神经网络对其进行压缩,提取出数据的重要特征,然后将其解压得到数据Y,然后通过对比X与Y求出预测误差进行反向传递,逐步提升自编码的准确性.训练完成

1. 连续型特征的常用的归一化方法.离散型特征one-hot编码的意义 2. 度量特征之间的相关性:余弦相似度和皮尔逊相关系数

基本上,现在常用的声音采样办法是pcm,而对于压缩音频的解码,得到的也pcm数据.这个pcm数据,只是一堆数值,有正有负,看这个值看不出什么花样. 声音采集,采的是什么呢? 采的是声音的强度变化,也是声音这种能量的强弱变化,这种强弱用分贝来表示,即dB.所以,pcm数据跟这个dB就一定有关系,这个关系是这样的: dB=20∗log10(pcm) pcm=pow(10,(dB/20.0)) 模数转换ADC时常用的位深是16bit,也就是用16位来表示一个sample,这里不考虑偷懒而使用不足16位

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b357b300100gre9.html M-JPEG VS MPEG http://blog.csdn.net/bluesky_sunshine/article/details/6182721 M-JPEG(Motion- Join Photographic Experts Group)技术即运动静止图像(或逐帧)压缩技术,广泛应用于非线性编辑领域可精确到帧编辑和多层图像处理,把运动的视频序列作为连续的静止图像来处理,这种压缩方式

(转载)常用音频协议介绍 会议电视常用音频协议介绍及对比白皮书 一.数字化音频原理:声音其实是一种能量波,因此也有频率和振幅的特征,频率对应于时间轴线,振幅对应于电平轴线.通常人耳可以听到的频率在20Hz到20KHz的声波称为为可听声,低于20Hz的成为次声,高于20KHz的为超声,多媒体技术中只研究可听声部分. 可听声中,话音信号的频段在80Hz到3400Hz之间,音乐信号的频段在20Hz-20kHz之间,语音(话音)和音乐是多媒体技术重点处理的对象. 由于模拟声音在时间上是连续的,麦克风采集

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4155bb1d0100soq9.html INTEL MEDIA SDK是INTEL推出的基于其内建显示核心的编解码技术,我们在播放高清视频时得益于这个硬解码,极大地降低了CPU占用率.除了解码,它还有编码功能,有硬件编码(SDK HARDWARE)和软件编码(SDK SOFTWARE),那么,INTEL的这个技术到底有多大能耐呢? 最新的小日本TMPGEnc Video Mastering Works 5的编码引擎可以分别调用IN

1 引言   当今时代,信息技术和计算机互联网飞速发展,在此背景下,多媒体信息已成为人类获取信息的最主要载体,同时也成为电子信息领域技术开发和研究的热点.多媒体信息经数字化处理后具有易于加密.抗干扰能力强.可再生中继等优点,但同时也伴随海量数据的产生,这对信息存储设备及通信网络均提出了很高要求,从而成为阻碍人们有效获取和使用信息的重大瓶颈. 因此研究高效的多媒体数据压缩编码方法,以压缩形式存储和传输数字化的多媒体信息具有重要意义.作为多媒体技术的核心及关键,多媒体数据压缩编码近年来在技术及应用方

前面的话 每天都有各种媒体对象经由HTTP传送,如图像.文本.影片以及软件程序等.HTTP要确保它的报文被正确传送,识别.提取以及适当处理.为了实现这些目标,HTTP使用了完善的标签来描述承载内容的实体.本文将详细介绍HTTP的实体和编码 实体介绍 如果把HTTP报文想象成因特网货运系统中的箱子,那么HTTP实体就是报文中实际的货物.下图展示了一个简单的实体,装在HTTP响应报文中 实体首部指出这是一个纯文本文档(Content-Type : text/plain),它只有18个字节长(Cont

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是PCM编码及Waveform音频文件格式. 嵌入式里有时候也会和音频打交道,比如最近特别火的智能音箱产品,离不开前端的音频信号采集.降噪,中间的语音识别(ASR).自然语言处理(NLP),以及后端的文语合成(TTS).音频播放.音频信号采集是处理声音的第一步,要采集音频就离不开PCM编码,音频采集完成自然需要保存,waveform格式(.wav)是一种最经典的音频文件格式.今天痞子衡就给大家详细介绍PCM编码以及waveform文件

图片和音频文件发送的基本思路就是: 先将图片转化成二进制文件,然后将二进制文件进行base64编码,编码后成字符串.在即将发送的message内添加一个子节点,节点的stringValue(节点的值)设置这个编码后的字符串.然后消息发出后取出消息文件的时候,通过messageType 先判断是不是图片信息,如果是图片信息先通过自己之前设置的节点名称,把这个子节点的stringValue取出来,应该是一个base64之后的字符串, 往期回顾: xmpp整理笔记:聊天信息的发送与显示  http:/

0x00 前言 正文开始之前先闲扯几句吧,玩CTF的小伙伴也许会遇到类似这样的问题:表哥,你知道这是什么加密吗?其实CTF中脑洞密码题(非现代加密方式)一般都是各种古典密码的变形,一般出题者会对密文进行一些处理,但是会给留一些线索,所以写此文的目的是想给小伙伴做题时给一些参考,当然常在CTF里出现的编码也可以了解一下.本来是想尽快写出参考的文章,无奈期间被各种事情耽搁导致文章断断续续写了2个月,文章肯定有许多没有提及到,欢迎小伙伴补充,总之,希望对小伙伴们有帮助吧! 0x01 目录 1 2 3