decoder

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제 목적은 테스트 목적으로 flac 데이터를 디코딩하는 것입니다. 필자는 입력 인수로 데이터와 크기를 취하는 함수를 가진 작은 스텁을 만들 예정입니다. 디코딩 테스트 만하기 때문에 출력 파일을 만들 필요가 없습니다. libflac 페이지 (https://xiph.org/flac/api/)에서 몇 가지 예제와 API 문서를 읽었습니다. 이제 오류 코드 : F

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Python이 pocketsphinx에서 디코더를 인식하지 못합니다.

pocketsphinx와 sphinxbase (0.8)의 최신 버전을 설치했습니다. 나는이 같은 파이썬 코드 (파이썬 버전 3.4.2)에 pocketsphinx를 가져올하고 "디코더"를 사용하려고 그러나 try: import sphinxbase import pocketsphinx as ps except: print ("Pock

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JSON 문자열을 Java 객체로 디코딩하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

다른 JSON 형식을 수신 할 ServerEndpoint가 있습니다. 메시지 유형별로 하나의 메시지 처리기 만 허용되므로 하나의 디코더가 메시지를 해당 Java 객체로 변환해야합니다. 내 디코더에서 ObjectMapper 클래스를 사용하여받은 메시지를 SubClassA 또는 SubClassB (동일한 인터페이스를 구현 함)로 변환하려고합니다. ObjectM

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CMU SPHINX의 튜닝 언어 체중 (LW) 및 단어 삽입 페널티 (WIP)

스핑크스 3의 LW 및 WIP 매개 변수를 조정하는 올바른 방법은 무엇이며 어떤 시점에서 튜닝을 중단합니까? 디코더가 훨씬 더 민감 LW에 있기 때문에 지금까지이 단계를 사용하고있다 은, 그것은 기본 0.7 WIP를 사용하여, 가장 높은 단어 정확도를 얻을 먼저 조정된다. 그리고 스핑크스 문서에 따르면 LW는 6에서 13 사이에서 조정되어야합니다. WIP는

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SL_E_LICENSE_FILE_NOT_INSTALLED (0xC004F011) MPEG2 디코더

MS 설명서에 따라 Media Foundation과 호환되는 Windows 8과 함께 번들로 제공되는 MPEG 1 및 2 비디오 디코더가 있습니다. DVD, MPEG2 및 MPEG1 용 소스 리더를 작성하고 테스트를 시작했습니다. 내 파이프 라인에서 MFEnumEx를 중심으로 시스템에서 발견 된 디코더 인스턴스에 대한 참조를 얻습니다. 객체를 활성화하려고하

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jmp-pop-call 기술을 사용하는 어셈블리 디코더

이것은 실수를 알아낼 수없는 코드의 일부입니다. jmp-pop-call 기술을 사용하고 있으며 "Segmentation Fault"를 얻습니다. GDB를 사용하려고했지만 상황이 실제로 막연합니다. 각 바이트는 파이썬에서 1 인코딩 내가 원하는 코드의 다음 부분 디코딩 할 수 있습니다 : global _start section .text _start:

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인 코드 Base64에서 기호 오류를 찾을 수 없습니다.

터미널에서 컴파일하려고하면 오류가 발생합니다. 이 오류를 인쇄합니다 : -bash-4.1$ javac CPS3498/HW_Ch2/encrypt.java CPS3498/HW_Ch2/encrypt.java:9: cannot find symbol symbol : class Base64 location: package java.util import java

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pdf417 Javascript 읽기/디코딩

웹 기반 응용 프로그램에 대한 pdf417 (운전 면허증) 디코딩/읽기를 추가해야 할 의무가 있습니다. 입력 : 운전 면허증 이미지. (400-600dpi) 처리 중 : pdf417 데이터 검색/구문 분석. 출력 : pdf417 데이터를 분석하십시오. 제한 사항 : 해당 웹 기반 앱 : IE, Chrome, Safari. 나는 로컬 컴퓨터에 아무것도 설치할

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DVR 비디오 스트림 구문 분석

인코딩 된 h264라는 DVR에서 비디오 스트림을 읽는 중입니다. 나는 표준 패킷 화 된 H264 FRAGMENT를 here과 같이 발견 할 것이라고 생각했지만이 스트림에는 독점적 인 규칙이있는 것처럼 보였다. 편집을 할 : 나는 내가 H264 조각 또는이 스트림에서 다른 유용한 정보를 얻을 방법을 알아낼 필요가 어떤 도움을 주셔서 감사 스트림은 0x3

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주의 메커니즘을 사용한 Keras 시퀀스 - 순차 부호기 - 디코더 품사 태깅 예제

색인 된 단어 시퀀스 w_1, ..., w_n을가집니다. 필자는 깊은 학습에 익숙하지 않기 때문에주의 메커니즘을 사용하고 일련의 POS 태그 t_1, ..., t_n을 내 단어 시퀀스에서 생성하는 Keras에서 seq2seq pos 태그 모델의 간단한 구현을 찾고 있습니다. 구체적으로 말하면, 인코더의 LSTM 숨겨진 레이어의 출력을 (TimeDistrib