Reflector是一个强大的.net 反编译工具,有时我们不止需要反编译源代码,更需要提取源代码. Reflector本身不自带提取源代码功能,不过可以借助插件Reflector.FileDisassembler来提取源代码,方法如下: 1. 下载并安装Reflector,安装完成后打开Reflector 2. 下载插件Reflector.FileDisassembler,默认是下载一个压缩包,解压得到Reflector.FileDisassembler.dll 3. Reflector中添加

VC6完整项目代码升级到VS2010,有需要请联系我,专业C++开发,邮箱153786575@qq.com

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在有eclipse集成环境下ant其实不是很重要,但有些项目需要用到,另外通过eclipse来学习和理解ant是个很好的途径,所以写他demo总结下要点,希望能够帮到大家. 一.本人测试环境eclipse3.6已自动集成了ant环境, 所以就不用单独下载配置ant环境了. 如果没有eclipse集成环境可以自己下载ant http://www.apache.org/ 下载最新的版本解压ant 后设置ANT_HOME, PATH中添加ANT_HOME目录下的bin目录(如:ANT_HOME:D:\

前天偶然看到谷歌开源项目中有一个近乎无人问津的项目Google Preview Image Extractor(PIEX) . 项目地址: https://github.com/google/piex 官方的描述是这样的: The Preview Image Extractor (PIEX) is designed to find and extract the largest JPEG compressed preview image contained in a RAW file. 也就是说

1.拖动条的事件 实现SeekBar.OnSeekBarChangeListener接口.需要监听三个事件:数值改变(onProgressChanged)开始拖动(onStartTrackingTouch)停止拖动(onStopTrackingTouch) onStartTrackingTouch开始拖动时触发,与onProgressChanged区别是停止拖动前只触发一次而onProgressChanged只要在拖动,就会重复触发. 2.拖动条的主要属性和方法setMax 设置拖动条的数值se

降噪是音频图像算法中的必不可少的. 目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑,简而言之,美化. 图像算法和音频算法 都有其共通点. 图像是偏向 空间 处理,例如图片中的某个区域. 图像很多时候是以二维数据为主,矩形数据分布. 音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某短时长. 音频一般是一维数据为主,单声道波长. 处理方式也是差不多,要不单通道处理,然后合并,或者直接多通道处理. 只是处理时候数据参考系维度不一而已. 一般而言, 图像偏向于多通道处理,音频偏向于单通道处理. 而从数字信号的角度来看,也可

前面分享过一个算法<音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例> 主要用于评估一定长度音频的音量强度, 而分析之后,很多类似的需求,肯定是做音频增益,提高音量诸如此类做法. 不过在项目实测的时候,其实真的很难定标准, 到底在什么样的环境下,要增大音量,还是降低. 在通讯行业一般的做法就是采用静音检测, 一旦检测为静音或者噪音,则不做处理,反之通过一定的策略进行处理. 这里就涉及到两个算法,一个是静音检测,一个是音频增益. 增益其实没什么好说的,类似于数据归一化拉伸的做法. 静音检

在前面的文章,我提到过VSCO Cam 的胶片滤镜算法实现是3d lut. 那么3d lut  到底是个什么东西呢? 或者说它是用来做什么的? 长话短说,3d lut(全称 : 3D Lookup table )它是通过建立一个颜色映射表,对图像的色调进行重调的算法. 有用于摄像机的效果美化润色,例如一些所谓的数码相机之类的. 也有用于影视后期调色,渲染影视作品的颜色基调等等. 简单的说,你想要把图片上的一些颜色通过你自己的预设给替换掉. 例如红色换成白色,白色换成绿色. 当然这在现实中操作起来

转自:https://www.cnblogs.com/cpuimage/p/8908551.html 前面分享过一个算法<音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例> 主要用于评估一定长度音频的音量强度, 而分析之后,很多类似的需求,肯定是做音频增益,提高音量诸如此类做法. 不过在项目实测的时候,其实真的很难定标准, 到底在什么样的环境下,要增大音量,还是降低. 在通讯行业一般的做法就是采用静音检测, 一旦检测为静音或者噪音,则不做处理,反之通过一定的策略进行处理. 这里就涉及到

项目目录结构: cnblog/ |-- blog/(APP) |-- migrations(其中文件略) |-- templatetags/ |-- my_tags.py |-- utils/ |-- myForms.py |-- validCode.py |-- admin.py |-- apps.py |-- models.py |-- test.py |-- views.py |-- cnblog/ |-- settings.py |-- urls.py |-- wsgi.py |-- m

Asp.net 5的依赖注入注入系列可以参考链接: [Asp.net 5] DependencyInjection项目代码分析-目录 我们在之前讲微软的实现时,对于OpenIEnumerableService与ClosedIEnumerableService抛下没讲,现在我们就将该部分补充完整. 我们回忆ServiceProvider类的构造函数(对外部使用的)中,注册了IEnumerable<>.new OpenIEnumerableService(_table)的关系. public Se

场景说明: -之前做的App,使用Swift框架语言,混合编程,内涵少部分OC代码. -需要App整体功能打包成静态库,完整移植到另一个App使用,该App使用OC. -所以涉及到一个语言互转的处理,以及一些appdelegate的代码减除变化. -----------------------------------------打包篇----------------------------------------- 实现步骤: 一.新建 Project - Framework&Library -

完整项目 Phonetic Swift 写的一个 iOS 版的 Phonetic Contacts,功能很多,其中昵称功能非常实用,已在 GitHub 开源并上架 App Store v2ex – v2ex 的客户端,新闻.论坛. iBBS-Swift – “新手开源一个用Swift(2.0)写的论坛客户端”.BBS 服务端. apps-ios-wikipedia – apps-ios-wikipedia 客户端. jetstream-ios – 一款 Uber 的 MVC 框架.它同时提供了多

开源世界有许多优秀的开源项目,我选取其中十个最优秀的.最轻量级的C语言的项目,希望可以为C语言开发人员提供参考. 十个最值得阅读学习的C开源项目代码 1. Webbench 2. Tinyhttpd 3. cJSON 4. CMockery 5. Libev 6. Memcached 7. Lua 8. SQLite 9. UNIX v6 10. NETBSD 十个最值得阅读学习的C开源项目代码 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fo

Mac下载并编译Google安卓AOSP项目代码 参考 https://source.android.com/source/index.html 这两天用Mac下载安卓AOSP源码,且把遇到的问题记下来.当然作为一个菜鸟,难免会有错误或者描述不对的地方,欢迎各路大神小神批评指正.转载请注明出处http://www.cnblogs.com/ryanchi/p/5682186.html. 一.准备环境 (请提前安装好xcode或command line tools) Installing the J

前言 iOS开发学习者都希望得到实战训练,但是很多资料都是只有一小部分代码,并不能形成完成的App,笔者在此处收集了很多开源的完整的App,都有源代码哦! 完整项目 Phonetic Swift 写的一个 iOS 版的 Phonetic Contacts,功能很多,其中昵称功能非常实用,已在 GitHub 开源并上架 App Store v2ex – v2ex 的客户端,新闻.论坛. iBBS-Swift – “新手开源一个用Swift(2.0)写的论坛客户端”.BBS 服务端. apps-io

原文发表于我的技术博客 这是我免费发布的高质量超清「Webpack 2 视频教程」. Webpack 作为目前前端开发必备的框架,Webpack 发布了 2.0 版本,此视频就是基于 2.0 的版本讲解的. 这个基本就是目前国内最好的 Webpack 2.0 最好的学习视频了,希望可以对新手或者复习相关知识的朋友有用. 源码中包含了课程中的思维导图源文件,使用的思维导图软件为 Mac 下的 iThoughtsX . 课程地址: https://devopen.club/course/webpac

前几天无意间看到一个项目rnnoise. 项目地址: https://github.com/xiph/rnnoise 基于RNN的音频降噪算法. 采用的是 GRU/LSTM 模型. 阅读下训练代码,可惜的是作者没有提供数据训练集. 不过基本可以断定他采用的数据集里,肯定有urbansound8k. urbansound8k 数据集地址: https://serv.cusp.nyu.edu/projects/urbansounddataset/urbansound8k.html 也可以考虑采用用作

绝大数人都知道mp3格式编码,以及aac,amr等压缩格式编码. 而在语音通信界有一个强悍的音频格式编码opus. 经过实测,压缩比最高可以达到1:10. 100KB 压缩后 10KB 虽然是有损压缩, 但是根据实际对比试听, 几乎听不出差别. 而且还原度还比mp3高,压缩比也比mp3高. 用来压缩传输音频,绝对是一大杀器. 项目官方地址: https://opus-codec.org/ 维基上的描述: Opus是一个有损声音编码的格式,由Xiph.Org基金会开发,之后由互联网工程任务组(IE

mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时,是来自当时部门的一个同事, 提及到他的项目用它来做文字区域的定位,对这个算法做了一些优化. 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄. 自那时起就有一块石头没放下,想要找个时间好好理理这个算法. 学习一些它的一些思路. 因为一般我学习算法的思路:3个做法, 第一步,编写demo示例. 第二步,进行算法移植或效果改进. 第三步,进行算法性能优化. 然后在这三个过程中