Haobo's Blog

题目背景 解析命题的思维过程。 日常对话的思维过程。 说话过程中为了晚上逻辑而造成停顿的危害或者问题。 自然语言的特征。 参考自然语言和机器语言的定义。 常用逻辑公式。 整理常用公式。 处理常用逻辑以符合自然语言的特征。 公式的推倒。 整理语言以符合上文推导出的逻辑。 将连接词整理成模块。 使用案例 用老办法分析一个影评的逻辑关系。 对比着使用处理过的逻辑，分析提炼影评的逻辑链，然后复述一遍。 参考/补充 要在生活中熟练使用逻辑，就需要大量的练习。 封面画师：P站画师ID：864706;空想の世界「エソラニア」を舞台に色々な風景を気ままに描いております。よろしくお願いしますー コメント、タグ等ありがとうございます 基本的にお返事はしませんが、ありがたく読ませて頂いております。 御用のある方はこちらからお願いします↓ kemineko☆hotmail.co.jp (☆→@)

迭代Iteration 每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。例如：循环获取容器中的元素。 具有__iter__函数的对象，可以返回迭代器对象。 1234567# 创建：class 可迭代对象名称: def __iter__(self): return 迭代器# 使用： for 变量名 in 可迭代对象: 语句 背后的原理是： 123456迭代器 = 可迭代对象.__iter__() # 实例一个迭代器对象。while True: try: print(迭代器.__next__()) # 调用迭代器中的`__next__`方法。 except StopIteration: # 在迭代器 raise StopIteration 后停止。 break 迭代器对象是可以被__next__()函数调用并返回下一个值的对象。 12345678class 迭代器类名: def __init__(self, 聚合对象): # 聚合对象通常是容器对象。 self.聚合对象= 聚合对象 ...

写作的基本流程是什么？ 作家需要具备的思想。 写一篇好的文章需要有怎样的知识储备？ 文章背后的思想主线如何把握？ 怎样向读者展开自己的观点？ 受众群体的识别，做到体贴。 参考/补充 封面画师：P站画师ID：5822696;魔乳 太助☆三世です。シクヨロ！（侵删） 写作变现基础课：文思泉涌，钱多速来 广泛的积累，积累生活时间，积累书本知识。 世事洞明皆学问，人情练达即文章。 文学即人学，作文即生活。 艺术源于生活，但高于生活。

产生转变的背景 随着参加过的研究活动的数量增加，过去自诩为炼丹师的话语越来越像是在自嘲。感觉自己的定位不在和炼丹师吻合。思来想去，现在的心态更多是主动的，是积极的去操作人工智能模型。可能维度调教师更适合我现在的定位。 对于这样的转变的思考 对于自己的定位从人工智能炼丹师到维度调教师的转变，是观察世界的方式的转变，也是对待人工智能技术的态度转变。 人工智能炼丹师 炼丹师是在发现，是在尝试设计出来的理论。而人工智能炼丹师往往指代人工智能训练师，训练师使用计算机资源训练人工智能模型仿佛在炼丹，同样高的耗时，同样低的成功率，同样显赫的地位。高温的机箱对应丹炉，训练成功的模型对应丹药。炼丹/训练模型的过程中充满了对自然法则/数学法则的敬畏，一切的成果都归功于模型和数据本身（玄学），而人更多的是置身事外。 维度调教师 维度的数量体现了一份数据的信息体量。维度调教师是在用维度的眼光观察现实世界，思考如何通过升降维度解决问题。这是一个主动的行为，将维度把玩于手中；站在高位，俯瞰数学法则；勇敢得去提出解决方案，从高维操作人工智能模型行为。 产生转变的可能原因 我认为导致这种转变的原因是知识的增 ...

背景 这篇研究日记是在研究出现状况时的一份记录，分享出来，方便自己记忆查阅，也方便有类似想法的朋友 避坑。 介绍 虚拟歌姬自动调教是我正在研究的一个深度学习的落地方式。期间为了提升模型的效果，我们尝试了很多方法，其中之一便是这篇文章将要讨论到的歌曲音频切割。 目标 歌曲音频切割的目标是根据歌曲波形信息，将每一个字对应的音频进行切割。 挑战 相较于一般的对话音频，歌曲音频中字与字的间隔非常模糊，就算是人自己也不容易清晰辨识歌曲音频中的每一个字。 过程 经过连续几个休息日的复现和实验，我整理了以下几种切割方案。 根据停顿对歌曲进行切割 顾名思义就是根据静音区间进行切割。设置响度阀值，低于这个响度的音频都视作静音片段。在处理对话文本时最常用的也是这种方法，因为他最大的好处就是快速可靠。 python代码部分使用的是pydub模块，详细代码参考：Python pydub实现语音停顿切分 12345678from pydub import AudioSegmentfrom pydub.silence import split_on_silencechunks = split_on_s ...

模块 Module 程序可以拆分成以.py结尾的模块，拆分相似的逻辑。 分开以后，把有关联的代码放在一起会更清晰，有利于合作开发。 不同文件之间的关联，将目标模块的成员导入到当前模块的作用域中。 12345# 你过来，面向过程比较多，因为用的是文件名。import 模块 as 名称# 主动过来，面向对象，直接可以拿来用。from 模块 import 成员1, 成员1, 成员1 当名字有冲突的时候，遵循就近原则。但是我们要尽力避免冲突的产生。 常用的命名： BLL 业务逻辑层 business logic layer DAL 数据访问层 data access layer USL 用户显示层 user show layer model 模型层 main 程序入口代码 __name__ 显示模块名字，显示 __main__ 的时候意思是主模块，也就是第一次运行的模块/不是被导入的模块。 python是解释型语言，但为了提高运行速度，让 python 程序更快启动，python使用了一种编译的方法。 源代码 --> 编译–> 字节码 – >解释 --> 机器 ...

物理之眼：物理公式标准在了视界中的任何地方。可能是因为物理的知识达到饱和。 边缘之眼：视界中所有的边缘都被高亮。可能原因是对于矩阵的理解达到了某种层次。 维度之眼：包含边缘之眼，但是所有的表面都被识别并且预测出来了。无法解释。 架构之眼：所有的逻辑都被提炼成了对象，世界分层。可以从树状的语聊库得到启发。

在架构师眼中，层次是主要的。他们会有层次得去分解问题。 眼睛观察世界的方式有不一样了。

整理一份之前所有博客相关文章的记录，打包全部流程，便于使用。

作者：@Discover 本文章出自企划：麻瓜指南，一个创作者互帮互助共同创作的企划。联系方式见文末尾。 一句话MVC架构：拆开面子和里子，再使用有结构的数据管道连在一起。 近期学习了MVC的软件架构。期间不禁得思考这样的架构是否可以作为支撑日常生活计划甚至是思考的模型。 从旁观者的角度审视MVC架构，我们可以给出如下的解释： 界面View注重交互，强调数据的输入和输出展示。 业务逻辑Control注重的数据的处理，包括计算、存储。 数据模型Model注重的是数据的格式，封装界面和业务逻辑间传递的数据。 MVC的目的是分离界面View和业务逻辑Control，并使用数据模型Model打包整理数据。 维护更加便捷，添加功能更容易。 明白了上面的内容，接下来我们站在程序的立场上，思考一下MVC这个架构。 我们有两个主人公小V小C，还有叫做M的箱子。小V喜欢社交，经常会展示各种各样有意思的东西给人看，也会收到很多的礼物。他会把一大堆的礼物按照箱子M上标注的顺序装好，送给小C。小C是技术宅，喜欢把箱子M里的东西拆拆合合，重组融合。然后再把数据收到一个箱子M，可以是不同的箱子M， ...

《麻瓜指南》(暂定) 测试企划书 企划人：YHB (Github: Discover304) 发布日期：2021/09/14 企划介绍 这是一个定时提供创作点子的，大家一起讨论并进行合作创作，打造IP的长期企划活动的测试。 企划的本质是组建一个计算机科学领域的研究小组。旨在科普电脑和数学领域的知识；提出新鲜的观点看法；回顾人工智能的发展历程，思考未来的研究方向；研究感兴趣的领域并发表论文。 企划背景 作为一个博主，最难过的事情不过两件，一件是题目太多了，写不过来了；另一件是没有题目可写了，感到江郎才尽。每个博主或者创作者都会反复经历这样的困境。 因此，我希望通过团队的力量，实现优势互补，持续输出高质量的原创内容。介于这是我第一次进行这样的企划活动，所以先小规模的进行一次测试企划，积累一点经验，为之后的长期企划铺路。 参加项目的你可以获得 可以尽情发挥自己的才华。 可以交到有意思朋友。 可以为自己的个人研究招募小伙伴。 可以打破粉丝数0的惨状，开始拥有影响力。 可能可以成功拥有论文发表经历，提升学术背景。 我们需要什么样的小伙伴 满足一下任意一点即可： 有充足的时间。 ...

封装 数据角度 将一些基本数据类型复合成一个自定义类型。 将数据与对数据的操作相关联。 代码可读性更高（类是对象的模板）。 行为角度 向类外提供必要的功能，隐藏实现的细节。简化编程，使用者不必了解具体的实现细节，只需要调用对外提供的功能。 可以声明私有成员。 无需向类外提供的成员，可以通过私有化进行屏蔽。 封装可以开放有用的功能，可以帮助同事更容易阅读和使用代码。 做法：命名使用双下划线开头。 本质：障眼法，实际也可以访问。 私有成员的名称被修改为：_类名__成员名，可以通过 __dict__ 属性查看。 12345678910111213class MyClass: def __init__(self, data): self.__data = data def __func01(self): print("func01执行了")m01 = MyClass(10)# print(m01.__data) # 无法访问print(m01._MyClass__data)print(m01.__dict__) # & ...

这一部分我们来讲函数与封装。 概述 面向过程 定义：分析出解决问题的步骤，然后逐步实现。 公式：程序 = 算法 + 数据结构 优点：所有环节、细节自己掌控。 缺点：考虑所有细节，工作量大。 面向对象 定义：找出解决问题的人，然后分配职责。 公式：程序 = 对象 + 交互 优点 思想层面： 可模拟现实情景，更接近于人类思维。 有利于梳理归纳、分析解决问题。 技术层面： 高复用：对重复的代码进行封装，提高开发效率。 高扩展：增加新的功能，不修改以前的代码。 高维护：代码可读性好，逻辑清晰，结构规整。 缺点：学习曲线陡峭。 类和对象 类：一个抽象的概念，即生活中的”类别”。 数据成员：名词类型的状态。 方法成员：动词类型的行为。 对象：类的具体实例，即归属于某个类别的”个体”。 类是创建对象的”模板”。 类与类行为不同，对象与对象数据不同。 语法 定义类 12345678class 类名: """ 文档说明 """ def __init__(self,参数): self. ...

“好事” 前些天因为我的操作失误，我的博客网站炸了，无法显示更新了。 我回忆了一下我当时在搭建博客网站的经历，想起来我使用的是第三方的 CDN 解析，所以应该是本地的配置被覆盖了。于是我尝试着去寻找我自己绑定自定义域名的博客或者记录，打算按照当时的流程重新配置一下。然后结果你应该也猜到了，要是我找到了记录，这篇博客就不会出现在这里了。 经过调查，我发现到可以通过在阿里云自己的CDN解析添加记录的方式实现个人网站的自定义域名绑定，不需要修改阿里云的CDN解析的配置到第三方解析来实现。（主要是因为我也忘记了之前用的是哪家的第三方CDN解析服务了，狗头保命）然后需要在github pages 的仓库下创建 CNAME 文件，里面写自己的域名。 具体流程 在自己的域名管理目录下找到CDN配置，然后找到添加CDN记录的页面添加需要的CDN解析到的地址记录。如下图所示： 记录类型可以写CNAME。当然也可以写其他的，只是这就需要你去百度一下其他的选项的作用了。然后主机记录这里@是默认主域名，也就是我这里的 discover304.top。填写其他的如image，意思就是解析的是 image ...

申请云存储。 配置请求，设置自定义域名。 在阿里云配置自定义域名的CDN解析记录。见 Hexo+Github pages 自定义域名 如果是二级域名则需要申请子域名SSL，然后才能设置https 协议。 对于子域名的SSL，我们有两种办法可以申请到免费的。第一种方法是在阿里云申请一年的免费的SSL，第二种方法就是直接在七牛云的渠道申请SSL。推荐使用第二种方法，因为可以很简单的配置，不需要在阿里云下载SSL文件，然后再上传到七牛云上。 参考：https://blog.csdn.net/weixin_39593460/article/details/112325687

管理 星系管理模式 这里主要讲一下星系模型的社团管理模型。一个社团就像一个星系，由一个强大的核心和大量的周边组织形成。核心成员是利益相关集团，起到的作用是组织其他的成员有规律活动。 一个动态的管理模式，有点像微商发展下线。由独当一面的人牵头，由直接管理的小组合作完成。 中央集权管理模式 注意：主要是因为一个企业和一个用爱发电的社团其实很不一样。 合作 零散模式 可以先设置明确的部门分工。 由一个人根据自己思路写论文或者做视频项目，不懂就问其他人。 流水线模式 一个项目或论文的制作不是部门的垂直作用，而是各个部门的交叉作用。 一群人跟这个一个总目标，每个人都是产品线上的一节链条。 僚机模式 讨论模式

SVFI速度非常快，但是社区版在补针效果上不尽如人意。而且暂时没有识别剔除重复帧的功能。 SVFI专业版非常的贵，648。 RIFE论文中提到一个点，判断人工智能补针效果的指标和实际感受间存在差异。 主观上DAIN APP的效果更好。

作者：@欧礼图 本文章出自企划：麻瓜指南，一个创作者互帮互助共同创作的企划。联系方式见文末尾。 众所周知，字典的一大特性就是元素是无序排列的。那想让字典记住元素的插入顺序该怎么做呢？这就需要用到有序字典这一数据结构了。在正式介绍前，有一点需要读者注意：有序并不是指字典里的元素会按照大小顺序排列，而是说字典会记住所有元素插入的顺序，类似于链表。现在我们就来详细讲解一下有序字典都有什么功能，以及你应该怎么来使用它。 有序字典 定义：python有序字典通常指collections库里的OrderedDict类。它继承python的dict类，也就意味着它和普通字典的使用方法相同，但在某些方法上有所差异。 使用及方法： popitem(*last*=True) popitem函数原是字典内置函数，作用是返回并删除字典中最后一个元素。在OrderedDict里，该函数支持传入last关键字，当last=True时作用与普通字典相同，last=False时改为返回并删除字典首个元素。示例如下： 12345678>>> from collections import ...

函数 函数用于封装一个特定的功能，表示 一个 功能或者行为。 函数是可以重复执行的语句块, 可以重复调用。因此可以提高代码的可重用性和可维护性，使代码层次结构更清晰。 函数最本质的思想是将程序的 ‘做’ 和 ‘用’ 拆分。解决了开发过程中 ‘做’ + 多次 ‘用’ 的场景。 函数的设计理念：崇尚小而精，拒绝大而全，灵活大于全面。 123456789def 函数名(形参1, 形参2): 函数体 retuen 返回值 # 可以没有返回值# def 关键字：全称是define，意为”定义”。# 函数名：对函数体中语句的描述，规则与变量名相同。# 形参：函数定义者要求调用者提供的信息。# 函数体：完成该功能的语句。# 返回值：传递回的信息。 1234变量 = 函数名(实参)print(变量) # 返回值如果没有明确，函数默认返回 None。# 实参：给到形参的具体的数据。 函数注释 123456789101112def 函数名(形参1: 形参1类型, 形参2: 形参2类型) -> 返回值类型: """ 自定义函数文档 ...

初识 draw.io 使用 draw.io 的日常 制图 计划流程 整理逻辑 开始逐渐离谱 完全文本格式粘贴 变态高效快捷键 超文本 HTML 支持 主题？想怎么改就怎么改 参考/扩展 初识 draw.io draw.io 是一个开源免费的制图软件，是大学生必备的学习工具。draw.io 有网页版和软件版两种，其中网页版支持多种云盘存储，非常的方便。 我接触的第一个矢量作图软件是 InkScape，一个自由的矢量作图软件。但是对于我，矢量图的应用场景只有作流程图和UML图这种，这样自由的矢量图工具不适合我。然后我接触的金山文档的流程图制作，和 InkScape 不同的是金山文档的这个非常的局促，体现在以下几个方面：有限的矢量图形，仅限于金山的云盘存储，带水印的导出图片。 后来机缘巧合之下我的教授向我推荐了 draw.io 这个工具。开源免费、大量的可选图形、清新的界面设计一下子就吸引了我。在之后的使用中，我越发的认为已经不会有比这个工具更适合我的矢量作图工具了。 使用 draw.io 的日常 我已经使用了 draw.io 一年多了，主要有下面四个使用场景。 制 ...