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viterbi算法

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viterbi算法其实就是多步骤每步多选择模型的最优选择问题，其在每一步的所有选择都保存了前续所有步骤到当前步骤当前选择的最小总代价（或者最大价值）以及当前代价的情况下前继步骤的选择。依次计算完所有步骤后，通过回溯的方法找到最优选择路径。符合这个模型的都可以用viterbi算法解决。从前有个村儿，村里的人的身体情况只有两种可能：健康或者发烧。假设这个村儿的人没有体温计或者百度这种神奇东西，他唯一判断他身体情况的途径就是到村头我的偶像金正月的小诊所询问。月儿通过询问村民的感觉，判断她的病情，再假设村民只会回答正常、头晕或冷。有一天村里奥巴驴就去月儿那去询问了。第一天她告诉月儿她感觉正常。第二天她告诉月儿感觉有点冷。第三天她告诉月儿感觉有点头晕。那么问题来了，月儿如何根据阿驴的描述的情况，推断出这三天中阿驴的一个身体状态呢?为此月儿上百度搜 google ，一番狂搜，发现维特比算法正好能解决这个问题。月儿乐了。隐含的身体状态 = { 健康 , 发烧 } 可观察的感觉状态 = { 正常 , 冷 , 头晕 } 月儿预判的阿驴身体状态的概率分布 = { 健康：0.6 , 发烧： 0.4 } 这就是初始状态序列。月儿认为的阿驴身体健康状态的转换概率分布 = {健康->健康： 0.7 ,健康->发烧： 0.3 ,发烧->健康：0.4 ,发烧->发烧： 0.6} 这样就可以列出相应的

vs2015 编译obs studio 遇到的几个错误

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编译之前的准备： ϵͳwin10 QT5.7.0 VS2015 CMake 3.13.4 obs vs2015环境依赖包： dependencies2015 obs-studio 24.0 =========================================== 1.下载源码： https://github.com/obsproject/obs-studio/archive/24.0.0.zip 解压到比如D盘xx下code目录内然后再xx下新建build目录 2.下载依赖包： https://obsproject.com/downloads/dependencies2015.zip 解压之后同样发到xx目录下 3.打开cmake：分别设置source code 和build 的路径就是上面xx目录下的code 和build目录然后点击 ADD ENTRY 添加两个依赖：（1）QTDIR 然后设置qt的目录指定到例如：D:\Qt\Qt5.7.0\5.7\msvc2015 （2）DepsPath 设置 vs2015依赖项的路径比如：D:\project\vs\obs\OBSStudio24.0\dependencies2015\win32 （这里是win32）如图：然后编译 ALL_BUILD -------------------------------

vue系列---响应式原理实现及Observer源码解析(一)

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/*--> */ /*--> */ 阅读目录一. 什么是响应式？二：如何侦测数据的变化？ 2.1 Object.defineProperty() 侦测对象属性值变化 2.2 如何侦测数组的索引值的变化 2.3 如何监听数组内容的增加或减少？ 2.4 使用Proxy来实现数据监听三. Observer源码解析回到顶部一. 什么是响应式？我们可以这样理解，当一个数据状态发生改变的时候，那么与这个数据状态相关的事务也会发生改变。用我们的前端专业术语来讲，当我们JS中的对象数据发生改变的时候，与JS中对象数据相关联的DOM视图也会随着改变。我们可以先来简单的理解下Vue中如下的一个demo <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>vue响应性的测试</title> <meta charset="utf-8"> <script type="text/javascript" src="https://cn.vuejs.org/js/vue.js"></script> </head> <body> <div id="app"> <div>{{ count }}</div> <button @click="changeValue">点击我自增</button> </div> <script type="text/javascript"> var

MACOS10.15 obs直播没有视频或者有视频无音频的解决方案

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（原著泰山鲁）：后mac（乔布斯之后的mac）吐槽 1 苹果最近最近推送了全民吐槽叫骂的macOS10.15的包，10月8号一发包，一夜之间大量视频采集类的app，万人唾骂，泰山鲁不客气借用两个方言话评价第一是 “树倒猢狲散”，第二个是“no zuo no die（不作不死）”。乔布斯去世之后，泰山鲁亲身经历的郁闷的快崩溃了的事就有苹果狗年大礼包和macOS10.15两个变态大礼。乔布斯在天之灵也不知道会不会梦里托梦把库克也带走。狗年大礼包，让很多企业由于无法上架更新，泰山鲁的学习易新包也被卡了两个月之久。不少ios开发者由于两个月没有上架成功直接被不懂技术的boss解雇了（这个确实很冤枉）。大礼包的事还没平息安稳一年，先整出个macOS10.14不说懒得研究，跟着就出了这个更蠢的macOS10.15 把权限全限了，很多应用都无法在macOS10.15正常打开，刚出mac15那两天微信也中招了。不吐槽了，所有地上的人呼唤乔布斯把库克也带走吧。。。。。。 10月份泰山鲁经历的一次直播，也与mac10.15 狭路相逢。环境：macOS10.15 版本：obs24.0.2 使用后如图，麦克风/aux≈。视频正常但是无法获取到任何音频数据。经过对苹果mac15官方的文档得知，苹果对麦克风和摄像头采集的api权限方向做了改动

vs2015编译OBS-Studio21.1.12

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原文地址： http://www.freesion.com/article/37445100/ 参考： https://blog.csdn.net/su_vast/article/details/74984213 WIN10进行OBS编译（VS2015+QT5.7 X64）OBS版本V21.1.2 1、环境准备 1）Cmake 安装到 D:/Program Files/CMake 2）x64 QT5.7 安装到D:/Qt 3）X86 QT5.7 安装到D:/Qt32 4）Vs2015 安装到D盘，安装需要选择C++和桌面开发 1 2 3 4 2、源码位置（当前仅支持源码OBS Release V21.1.2的编译） OBSV21.1.2源码下载地址：http://dx.sin51.com/obs-studio-21.1.2.zip dependencies2015（VS2015支持库）下载地址：http://dx.sin51.com/dependencies2015.zip 1 2 创建源码路径D:/project/obs，下载解压，复制所有文件至：D:/project/obs根目录； Win2015支持库库解压后，复制win32 win64文件夹到：D:/project/obs； 1 2 第三步 win-dshow插件下载进入源码目录/plugins/win-dshow,

啃OBS源码-界面汉字

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插件对应该字体目录：D:\project\vs\obs\obsstudio21.12\build\rundir\Debug\data\obs-plugins obs对应该字体目录：D:\project\vs\obs\obsstudio21.12\build\rundir\Debug\data\obs-studio\locale 来源： https://www.cnblogs.com/wainiwann/p/11728250.html

OBS在Windows 10下录制视频黑屏

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之前用过OBS录制视频，没录视频后就卸载了。今天想起来用OBS时发现忘记了怎么解决的OBS黑屏问题，所以就这个小问题还是记录一些解决措施吧，免得又遇到。措施：很简单，在显卡控制面板里把OBS的显卡设置为集成显卡即可解决录制黑屏问题。可就是这么一个小操作很久不用就给忘了。这个大概算重要但不紧急的事吧。来源： https://www.cnblogs.com/tamkery/p/11397573.html

1 OBS服务端管理-安装与配置

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1 OBS服务端管理-安装与配置 1.1 计划为测试OBS以及使用如编译脚本成RPM包，或者创建安装源，最简便的方式安装obs images。用户可以在http://openbuildservice.org/download/下载。使用OBS进行linux，多包，多工程，多用户软件开发时，创建自己的安装。根据用户，工程及编译平台的多少，用户可以在后端建立多分区，为前端隔离开hosts及数据库。对于大部分的安装来说，在足够的资源情况下运行workers以外的一个host的其他是可以的。为保证灵活性，如果用户需要高可用性，推荐使用多模块虚拟化。讲真，以上，看英文原文吧～笑哭～ 1.1.1 资源准备对于小中型安装，在一个host上安装了除workers以外的需要便足够了。用户应该有独立的/srv空间，用于存放后端的数据，推荐使用XFS文件系统。每一个scheduler(规划器)需要4GB的RAM(内存)与一个CPU核。对于每一个编译发布版，用户应该最少为每个架构分配50GB的磁盘空间。一个50个用户多媒体项目可以很轻松的在16GB的内存4核cpu，1TB的存储空间的机器上运行，需要的存储空间由工程的大小及工程版本发布快慢有关系。关于比较大型的安装，用户可为后端通讯，workers以及前端使用隔离网络。如下为build.opensuse.org上安装相关的安装包

《统计学习方法》第十章，隐马尔科夫模型

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▶ 隐马尔科夫模型的三个问题 ● 代码 1 import numpy as np 2 import scipy as sp 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 from matplotlib.patches import Rectangle 5 6 dataSize = 200 7 trainRatio = 0.3 8 epsilon = 1E-10 9 randomSeed = 109 10 11 def dataSplit(dataX, dataY, part): # 将数据集分割为训练集和测试集 12 return dataX[:part], dataY[:part], dataX[part:], dataY[part:] 13 14 def normalCDF(x, μList, σList): 15 return np.exp(-(x - μList)**2 / (2 * σList**2)) / (np.sqrt(2 * np.pi) * σList) 16 17 def targetIndex(x, xList): # 二分查找 xList 中大于 x 的最小索引 18 if x < xList[0]: 19 return 0 20 lp = 0 21 rp = len(xList) - 1 22 while lp < rp - 1

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