抖动是一个零均值的随机序列,是由排队IP包的延迟时间差构成的。数据包堆积时意味着数据包提前到达,虽然保证了语音的完整性,但是容易造成接收端缓存溢出并且会增大端到端延迟。数据包超时时意味着数据包经过网络传输后,一段时间后仍未到达接收端,说明数据包可能会延迟到达或者丢包。由于溢出和超时均可导致丢包,会增加端到端的丢包概率。因此,必须对抖动进行有效的控制,以减少由此引起的丢包。抖动通常采用抖动缓冲技术来消除,即...
[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/89051a1c7d7147948a81e53cc2caf21a.png)## 三、核心概念### 3.1 Messages(消息)|Component| Description ||--|--|| Value / data payload | 消息携带的数据... 消息发布的时间戳 || Event time | 可选的时间戳,应用可以附在消息上,代表某个事件发生的时间,例如,消息被处理时。如果没有明确的设置,那么 event time 为0。 || TypedMessageBuilder | 它用于构造消息。您可以...
办法去训练模型:把原图用马尔科夫链将噪点不断地添加到其中,最终成为一个随机噪声图像,然后让训练神经网络把此过程逆转过来,从随机噪声图像逐渐还原成原图,这样神经网络就有了可以说是从无到有生成图片的能力。而... 在今年早些时间,AI作画圈经历了 Disco Diffusion、DALL-E2、Midjouney 群雄混战的时代,直到 Stable Diffusion 开源后,才进入一段时间的尘埃落定,作为最强的 AI 作画模型,Stable Diffusion 引起了 AI 社群的狂欢,基...
图数据库会有更大的性能优势和更加简洁高效的接口。**为什么不选择开源图数据库**图数据库在 90 年代出现,直到最近几年在数据爆炸的大趋势下快速发展,百花齐放;但目前比较成熟的大部分都是面对传统行业较小... 我们会采用边上的属性(时间戳)作为主键索引;但为了加速查询,我们也支持其他元素(终点、其他属性)来构建二级的聚簇索引,这样很多查找就从全部遍历优化成了二分查找,使得查询速度大幅提升。ByteGraph 默认按照边上...
加速查询 device_id设备id web_id event事件名 event_date事件发生日期,任何SQL都建议指定事件发生时间,否则根据event_time进行推导 event_time事件发生时间戳,10位 当且仅当使用event_time作为约束条件时,会自... 以此加速查询速度。如果您未添加,SQL自定义查询功能会自动拼装时间限制,可能会产生与您预计时间段不同的数据。 1.4.2 users、items表与events表进行join时,last_active_date可以通过event_date进行自动推导,其他情...
# 背景介绍实时音视频通信 RTC 在成为人们生活和工作中不可或缺的基础设施后,其中所涉及的各类技术也在不断演进以应对处理复杂多场景问题,比如音频场景中,如何在多设备、多人、多噪音场景下,为用户提供听得清、听... 同时使用第四届 DNS 挑战赛第一名的预训练模型来去除语音数据中的残留噪声。在训练阶段,我们生成了超过 10 万条 4s 的语音数据,对这些音频添加混响以模拟不同信道,并随机和噪声、干扰人声混合,设置成一种噪声、两种...
对于 KV 结构支持 last write win 这种通过时间戳的方式解决冲突;对于一些复杂数据结构,如 string 的 incr、append 或者哈希结构,支持 CRDT 的解决方案。此外 Abase 2.0 还会做快速的数据一致。* Abase 2.0 没有用... 虽然 SSD 的随机 IO 性能很好,但如果 IO 模式过于离散会导致性能变差,因此最好保证有单一的写入流。多租户会把不同用户的写入做聚合,而且对用户使用的资源用资源池进行限制,防止部分用户使用 IO 过高占用资源过多影...
不断地迭代加入噪声或一些随机性信息,也就是进行马赛克,同时每一次噪声的迭代只与上一次的状态相关联,也就是说形成一段随机的加噪链条。 然后迭代去噪,在这个过程中,AI 就是万千的我们,根据关键词和它们所学... 但消耗时间会相应增加,文生图我一般推荐 20~30,图生图推荐 30~40。此外,Step 也受相对应的采样方法影响。1. 高分辨率修复(文生图),可以放大图像, 本质上相当于进行了将文生图的结果一次图生图1. Denoising 重绘...
(https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c63b1f1f9ba3459aabe711694fa7d106~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)分类算法:逻辑回归、决策树分类、SVM分类、贝叶斯分类、随机森林、XGBoost、KNN...回归算法:... 随机值或者0来补值,这个补值的过程叫数据修复。- 第二种是处理重复的数据,如果完全重复的数据删掉就行,如果同一个主键出现两行不同的数据,就需要看看有没有其他辅助的信息可以帮助我们判断(如时间戳),要是无法判...
如何更加科学的利用**大量未标记数据**以及**标记数据**则成为了新一波研究的热潮。前者则孕育出了预训练模型、提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解自然语言处理技术,笔者总结了2021年自然语言处理的一些经典案例(论文和AI比赛),希望能够启发大家的思维,最终推动自然语言处理的发展与进步。由于自然语言处理的细分领域较多,鉴于篇幅和时间的原...
加速查询。 bddid 可以理解为处理后的device_id。该字段只支持in、not in、=、!=这四种运算符,不支持like、字符串函数等。 event 事件名 event_date 事件发生日期,任何SQL都建议指定事件发生时间,否则根据event_time进行推导。 event_time 事件发生时间戳,10位。 当且仅当使用event_time作为约束条件时,会自动推导event_date;因此不建议使用time和server_time进行时间条件的约束。 time 事件发生时间戳,历史为10位,现为13位。...
因为每插入一行,就相当于在一个连续空间的末尾顺序写入所有数据,但是对read-only的workload比较不友好,特别是不需要读所有列的时候,相当于做大量的随机读。### DSM![1626925577752_0fcce4fc0095b0057cb0f6045... “时间戳”、“历史版本链”、“事务ID”。没错,作者在这篇论文里提出的MVCC机制也跟大多RDBMS类似。### 事务元数据- **Last Commited Timestamp**,本事务开始时能看到的最后一个commited事务的commited tim...
我会给大家先简单介绍一下什么是序列生成问题,它有什么样的难度和挑战;第二部分,将介绍深度隐变量模型,Deep latent Variable Models for Text Generation;第三部分,我将介绍文本生成当中如果加上限制之后,如何做更... 如何做呢?我们有两个动机:一是我们从概念上可以把隐空间的表示区分成两个随机变量,一个变量是用来刻画的数据内容(Content),另一个随机变量是用来刻画模板(Template),这样两个合起来之后,我们就能够从数据里面去生成...