midnight 配色！！！！

@oldshensheep 元组确实不错，但是剩下的很多有点让 java python 化的感觉，好不容易纠正了公司里面随意用 map 的习惯。 看完贴我也搜到那个 430 了，感觉遥遥无期啊

模板字符串挺不错啊，一直想用 annotationProcessor 写一个 python 那样的 fstring 太麻烦了就没写

@impossibleshen rarbg + subhd

该干什么干什么, 稍微留点后手

真到了无法挽回的那一天, 现在做什么都是炮灰, 要是没那天, 现在为了那一天到来而准备的东西都会贬值的不行

想做, 但是有点贵, 不知道有没有什么私立的推荐, 能省时间啊

@kaz10025 贵在简单

keyboardHolder

对我同意, 还有, 我觉得火箭的燃料应该用水洗煤

其实在等 midnight dark, 希望明年有

水电, 特别是水路, 不要嫌多, 想着 100M 就够, 一定要上 10G. 热水一定要做保暖, 一定要两根.

资料查好, 工人不一定比你懂得多, 该坚持的地方一定要坚持, 过了这个村没这个店.

个人意见是, 不要在冠冕堂皇的地方话太多精力, 在底层和使用的地方用最好的东西和最细的活. 以后会天天用的东西, 话数倍的成本也是值得的, 基本上不用的地方, 可以留空不要凑合. 如果没啥钱, 宜家的家具其实性价比很高(不只是钱, 考虑到精力, 时间等等)

不知道今年的 macbook pro 出不出这个颜色

多卡带来的是 batch size 方向的提升，如果本身模型太大，单卡跑不了 1 个 batch ，多卡也放不下的。 其实现在有梯度累积，只要能放下一个 batch 就可以累积成比较大的 batch,虽然损失速度和精度。 所以多卡更多的是训练速度上的提升

回声抑制可不是什么特别简单的事情.

当年大学玩了点音乐, 稍微知道点相关的知识, 在一般的乐队进行演出的时候, 每个人是要听到自己和别人的音乐的声音的. 而这个一般是用一个小音箱(大牛逼都用无线耳返什么的可能就没有这个问题, 但是按个要求挺高的)对着演奏者们, 还有主要的大音箱方向相反对着听的观众, 这两个就必然会产生回声, 而且因为基本无延迟, 直接变成啸叫.

在解决这个问题的时候, 一般是这么解决的, 台上的拾音器和麦克一般使用指向性的,就是只有一个方向的声音能够没拾取, 然后在调音台还要对各种东西进行调音, 纯硬件的抑制啸叫的东西也会被用很多(可以说是调音台的功能或者单独的一个模块).

只是有了上述的硬件, 只能说是胡闹性质的演出足够了, 稍微要求高一点, 都要根据现场的声场和音箱位置, 找会调音的人进行调音, 才能在大部分情况下方式啸叫.


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回到上面的问题, 多人会议的问题是既有无法预测的网络延迟, 也有每个人所在场地的声场回声情况不同, 设备的拾音指向性和设备的功放的不同. 这么多因素放在一起, 不可能简单的一个反向声波之类的就解决问题的, 只能是找一个妥协后的调教(比如抑制什么, 反向什么之类的)适配大部分场景


这些什么算法看起来简单, 原理也简单, 但是真这么简单? 工程和理论可是两个学科